有人给这项研究算了一笔账，表示：StyleGAN-T 在 64 块 A100 GPU 上训练 28 天，根据定价约为 473000 美元，
在 256×256 分辨率下,StyleGAN-T 更是达到之前由 GAN 实现的零样本 FID 分数的一半,不过还是落后于 SOTA 的扩散模型。StyleGAN-T 的主要优点包括其快速的推理速度和在文本合成图像任务的上下文中进行隐空间平滑插值,分别如图 1 和图 2 所示。 StyleGAN-T 架构概览 该研究选择 StyleGAN-XL 作为基线架构,因为 Sty...
StyleGAN-T 的主要优点包括在文本到图像合成的背景下快速的推理速度和平滑的潜在空间插值，分别如图 1 和...
在 256×256 分辨率下,StyleGAN-T 更是达到之前由 GAN 实现的零样本 FID 分数的一半,不过还是落后于 SOTA 的扩散模型。StyleGAN-T 的主要优点包括其快速的推理速度和在文本合成图像任务的上下文中进行隐空间平滑插值,分别如图 1 和图 2 所示。 StyleGAN-T 架构概览 该研究选择 StyleGAN-XL 作为基线架构,因为 Sty...
扩散模型在文本到图像生成方面是最好的吗?不见得,英伟达等机构推出的新款 StyleGAN-T,结果表明 GAN 仍具有竞争力。 文本合成图像任务是指,基于文本内容生成图像内容。当下这项任务取得的巨大进展得益于两项重要的突破:其一,使用大的预训练语言模型作为文本的编码器,让使用通用语言理解实现生成模型成为可能。其二,使用...
扩散模型在文本到图像生成方面是最好的吗?不见得,英伟达等机构推出的新款 StyleGAN-T,结果表明 GAN 仍具有竞争力。 文本合成图像任务是指,基于文本内容生成图像内容。当下这项任务取得的巨大进展得益于两项重要的突破:其一,使用大的预训练语言模型作为文本的编码器,让使用通用语言理解实现生成模型成为可能。其二,使用...
其中一篇特别引人注目,它就是StyleGAN-T: Unlocking the Power of GANs for Fast Large-Scale Text-to-Image Synthesis。📖 论文摘要: 随着大型预训练语言模型、大规模训练数据以及可扩展模型系列(如扩散和自回归模型)的引入,文本-图像合成领域取得了显著进展。然而,目前表现最好的模型需要迭代评估以生成单一样本。
在DDPM 和后续扩散模型相继超过 BigGAN 之后,这两年的图像生成以及 text-to-image 都是 Diffusion 的天下。StyleGAN-T 的横空出世给这条竞争激烈的赛道再一次增添了不确定性。 在下图中,竖轴越低代表质量越高,…
扩散模型在文本到图像生成方面是最好的吗?不见得,英伟达等机构推出的新款 StyleGAN-T,结果表明 GAN 仍具有竞争力。 文本合成图像任务是指,基于文本内容生成图像内容。当下这项任务取得的巨大进展得益于两项重要的突破:其一,使用大的预训练语言模型作为文本的编码器,让使用通用语言理解实现生成模型成为可能。其二,使用...
最近,英伟达推出了一款新型的图像生成模型——StyleGAN-T,引发了业界的广泛关注。StyleGAN-T不仅在速度上远超Stable Diffusion,而且在生成图像的质量上也表现出色。这使得它成为了一个非常有竞争力的图像生成工具。一、StyleGAN-T的优势StyleGAN-T最大的优势在于其生成图像的速度。与Stable Diffusion相比,它在速度上快30...