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Imagen

Imagen是一个文本到图像的扩散模型,具有前所未有的逼真度和深度的语言理解能力。虾皮网编辑。它建立在大型Transformer语言模型在理解文本方面的能力上,并依赖于高保真度图像生成的扩散模型的优势。虾皮网编辑。Imagen的关键发现是,通用的大型语言模型(如T5),在仅预训练于文本语料库的情况下,对于编码图像合成文本非常有效:增加Imagen中语言模型的大小比增加图像扩散模型的大小更能提高样本的保真度和图像-文本对齐度。虾皮网编辑。Imagen在COCO数据集上实现了新的FID得分7.27,而从未在COCO上进行过训练,并且人工评估者发现Imagen样本在图像-文本对齐方面与COCO数据本身相当。虾皮网编辑。为了更深入地评估文本到图像模型,我们引入了DrawBench,这是一个全面而具有挑战性的文本到图像模型基准。虾皮网编辑。通过DrawBench,我们将Imagen与最近的方法进行比较,包括VQ-GAN+CLIP、潜在扩散模型和DALL-E 2,并发现人工评估者在并排比较中更喜欢Imagen,无论是在样本质量还是图像-文本对齐方面。虾皮网编辑。

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关键词:ai,训练模型

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Imagen是一个文本到图像的扩散模型,具有前所未有的逼真度和深度的语言理解能力。虾皮网编辑。它建立在大型Transformer语言模型在理解文本方面的能力上,并依赖于高保真度图像生成的扩散模型的优势。虾皮网编辑。Imagen的关键发现是,通用的大型语言模型(如T5),在仅预训练于文本语料库的情况下,对于编码图像合成文本非常有效:增加Imagen中语言模型的大小比增加图像扩散模型的大小更能提高样本的保真度和图像-文本对齐度。虾皮网编辑。Imagen在COCO数据集上实现了新的FID得分7.27,而从未在COCO上进行过训练,并且人工评估者发现Imagen样本在图像-文本对齐方面与COCO数据本身相当。虾皮网编辑。为了更深入地评估文本到图像模型,我们引入了DrawBench,这是一个全面而具有挑战性的文本到图像模型基准。虾皮网编辑。通过DrawBench,我们将Imagen与最近的方法进行比较,包括VQ-GAN+CLIP、潜在扩散模型和DALL-E 2,并发现人工评估者在并排比较中更喜欢Imagen,无论是在样本质量还是图像-文本对齐方面。虾皮网编辑。

打不开【Imagen】?

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