DiffusionGPT: 基于 LLM 的文本到图像生成系统

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内容提要

本研究通过与最新的DALLE3集成的T2I模型ChatGPT,重新审视现有的T2I系统,并引入了交互式文本到图像(iT2I)任务。通过引入提示技术和现成的T2I模型,提出了一种简单的方法来增强LLMs在iT2I上的能力。希望本研究能够提升人机交互的用户体验和下一代T2I系统的图像质量。

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关键要点

  • 人工智能内容生成的革命通过快速发展的文本到图像(T2I)扩散模型得到了加速。

  • 本研究与最新的DALLE3集成的T2I模型ChatGPT重新审视现有的T2I系统。

  • 引入了新的任务——交互式文本到图像(iT2I),允许用户与语言模型交互生成和编辑高质量图片。

  • 通过提示技术和现成的T2I模型,提出了一种增强LLMs在iT2I能力的简单方法。

  • 在多种常见场景中评估了方法,证明其可以低成本地为现有LLMs和T2I模型引入iT2I功能。

  • 方法对LLMs在问题回答和代码生成等方面的固有能力影响较小。

  • 希望本研究能够提升人机交互的用户体验和下一代T2I系统的图像质量。

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