Imagen网址是多少
Imagen网址：https://imagen.research.google/Imagen简介
Imagen 是一个人工智能系统，可以从输入文本中创建逼真的图像，Imagen 的可视化。Imagen 使用大型冻结 T5-XXL 编码器将输入文本编码为嵌入。条件扩散模型将文本嵌入映射到 64×64 图像中。Imagen 进一步利用文本条件超分辨率扩散模型对图像进行上采样 64×64→256×256 和 256×256→1024×1024。 Imagen，这是一种文本到图像的扩散模型，具有前所未有的真实感和深度的语言理解。Imagen 建立在大型 Transformer 语言模型在理解文本方面的强大功能之上，并依赖于扩散模型在高保真图像生成方面的优势。我们的关键发现是，在纯文本语料库上预训练的通用大型语言模型（例如 T5）在为图像合成编码文本方面非常有效：增加 Imagen 中语言模型的大小可以大大提高样本保真度和图像-文本对齐不仅仅是增加图像扩散模型的大小。Imagen 在 COCO 数据集上获得了 7.27 的新的最先进的 FID 分数，而无需在 COCO 上进行训练，并且人类评估者发现 Imagen 样本在图像-文本对齐方面与 COCO 数据本身相当。为了更深入地评估文本到图像模型，我们引入了 DrawBench，这是一个用于文本到图像模型的全面且具有挑战性的基准。使用 DrawBench，将 Imagen 与最近的方法（包括 VQ-GAN+CLIP、潜在扩散模型和 DALL-E 2）进行比较，发现人类评分者在并排比较中更喜欢 Imagen，无论是在样本质量方面和图文对齐。Imagen亮点
- Imagen展示了大型预训练的冻结文本编码器对于文本到图像的任务非常有效。
- Imagen表明，缩放预训练文本编码器大小比缩放扩散模型大小更重要。
- Imagen引入了一种新的阈值扩散采样器，它可以使用非常大的无分类器引导权重。
- Imagen引入了一种新的 Efficient U-Net 架构，它的计算效率更高、内存效率更高、收敛速度更快。
- 在 COCO 上，Imagen实现了 7.27 的新的 state-of-the-art COCO FID；并且人类评估者发现 Imagen 样本在图像文本对齐方面与参考图像相当。
Imagen新的综合挑战性基准
- 并排的人工评估。
- 系统地测试：组合性、基数、空间关系、长篇文本、生僻词和具有挑战性的提示。
- 在图像文本对齐和图像保真度方面，与其他方法相比，人类评估者更喜欢 Imagen。
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