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UFOGen: 一步高效文本到图像生成模型
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【加群】 一起来刷arxiv,请加vx: pwbot02(请备注:b站arxiv) 【彩蛋】 可以试试/ask + 你的提问和本篇论文进行交流 【论文标题】 UFOGen: You Forward Once Large Scale Text-to-Image Generation via Diffusion GANs 【论文简述】 论文指出,在将文本提示转化为连贯图像方面,文本到图像扩散模型表现出了显著的能力,然而其推断的计算成本仍然是一个持续的挑战。为了解决这个问题,我们提出了一种新颖的生成模型——UFOGen,专为超快速一步文本到图像合成而设计。与传统方法关注改进采样器或使用蒸馏技术用于扩散模型不同,UFOGen采用了一种混合方法,将扩散模型与GAN目标相结合。利用一种新引入的扩散-GAN目标和使用预训练的扩散模型进行初始化,UFOGen在单步内有效生成基于文本描述的高质量图像方面表现出色。除了传统的文本到图像生成,UFOGen还展示了在应用方面的多样性。值得注意的是,UFOGen是能够实现一步文本到图像生成和多种下游任务的开创性模型之一,在高效生成模型的领域中表示了一个重大的进展。 【引导阅读的问题】 UFOGen如何解决传统方法中文本到图像生成中的计算成本挑战? 【论文链接】 https://arxiv.org/pdf/2311.09257
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