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。实验证明该架构性能优于扩散公式。研究结果将公开。
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。
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。同时提出了基于Transformer的文本到图像生成架构,改善了文本理解、排版和人体偏好评级。实验证明,该架构遵循可预测的扩展趋势,文本到图像合成效果更好。
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