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语言修正流：通过概率流推进扩散语言生成
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究改进了噪声采样技术，训练了一种矫正流模型，用于高分辨率文本到图像合成。同时，提出了一种基于Transformer的文本到图像生成架构，改善了文本理解和人体偏好评级。实验证明该架构的合成效果优于现有模型。
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关键要点
- 本研究改进了噪声采样技术，训练了一种矫正流模型，用于高分辨率文本到图像合成。
- 矫正流是一种将数据和噪声连接在一条直线上的生成模型表达形式。
- 通过偏向感知相关尺度，证明了该方法在高分辨率文本到图像合成方面的优越性能。
- 提出了一种基于Transformer的文本到图像生成架构，改善了文本理解和人体偏好评级。
- 该架构实现了图像和文本记号之间的双向信息流，遵循可预测的扩展趋势。
- 通过各种度量标准和人体评估，验证损失越低，文本到图像合成效果越好。
- 研究的最大模型超过了现有的最先进模型，并将公开实验数据、代码和模型权重。
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