生成的图像标记序列可以通过ViT-VQGAN的Detokenizer部分转换成图像。 训练的文本到图像模型的参数规模从350M扩展到20B,证明了随着参数规模的增加,模型在图像生成质量和语义理解方面得到了显著提升。 【END】 编辑于 2024-04-23 10:20・北京 AIGC 文生图模型 大模型 ...
核心功能:首个支持生成汉字且遵循Apache 2.0协议的开源文生图模型,支持中英双语输入,擅长中文语义理解和指令跟随。 性能表现:在权威基准测试DPG-Bench中综合评分第一,成为开源文生图领域的SOTA(最先进技术)。 2. 技术突破与创新 双语编码器:采用GLM-4编码器替代纯英文T5编码器,通过中英双语图文数据训练,显著提升中文...
赵增在接受 InfoQ 采访时表示，AIGC 技术的飞速发展使得文生图模型不断实现更加良好的生成效果，与此同时，以 Stable Diffusion 为代表的开源项目空前活跃，很多没有强大 AI 背景的开发者也能够基于开源生态做出优秀的 AI 模型。“这对我们产生了很大的冲击，我们需要重新审视自身的工作路径，并考虑如何与有志于参与...
该研究全面比较了 PixArt-α 和最近的 T2I 模型，考虑了几个关键因素：模型大小、训练图像总量、COCO FID-30K 分数（Zero-shot）以及计算成本（GPU 天数），结果如下图表 9 所示。该研究提出的高效方法 PixArt-α 显著减少了资源消耗，包括训练数据使用和训练时间。基线数据来源于 GigaGAN [11]。图表 9 可视化验...
5月 14 日,腾讯正式对外开源了全面升级的混元文生图大模型——首个中文原生 DiT 架构(与 Sora 同架构)文生图开源模型,支持中英文双语输入及理解,参数量 15 亿。 升级后的混元文生图大模型不仅支持文生图,也可作为视频等多模态视觉生成的基础,目前已在 Hugging Face 平台及GitHub上发布,包含模型权重、推理代码、...
文生图模型是一种基于人工智能技术的生成模型,能够根据文本描述生成相应的图像。它通过深度学习算法,将文本信息转化为视觉内容,广泛应用于艺术创
以此诗为灵感,网易集团高级副总裁胡志鹏给网易伏羲自研文生图模型取名为“丹青”,依托于该模型之上构建的 AIGC 平台名为“丹青约”。 丹青模型基于原生中文语料数据及网易自有高质量图片数据训练,与其他文生图模型相比,丹青模型的差异化优势在于对中文的理解能力更强,对中华传统美食、成语、俗语、诗句的理解和生成更为准...
1.1 以往文生图方法的局限性 最近两年，文生图已经成为最热门的AI研究方向之一。借助强大的文生图模型，用户只需要提供文字描述就能将想象具现化。如图0所示，当前文生图模型在生成单实例的情况下已经实现了几乎完美的效果。图0：现在文生图模型处理单实例生成的能力已经非常强大 图1：仅通过文本描述难以精确描述一个...
混元文生图大模型是业内首个中文原生的DiT（Diffusion Models with transformer）架构文生图开源模型，这也是Sora 和 Stable Diffusion 3 的同款架构和关键技术，是一种基于Transformer架构的扩散模型。混元文生图大模型支持中英文双语输入及理解，参数量15亿。过去，视觉生成扩散模型主要基于 U-Net 架构，但随着参数量的...
高分辨率图像生成：Imagen模型能够生成高达1024x1024像素的图像，这一分辨率足以满足大多数专业视觉内容的需求。更重要的是，这些图像在细节上极为丰富，色彩、纹理和光影效果与真实世界极为接近。深度文本理解：与其他文生图模型相比，Imagen在文本理解方面表现出色。它能够准确捕捉文本中的细微差别，如情感色彩、场景氛围等...