论文推荐：谷歌Masked Generative Transformers 以更高的效率实现文本到图像的 SOTA

基于文本提示的生成图像模型近年来取得了惊人的进展，这得益于新型的深度学习架构、先进的训练范式(如掩码建模)、大量图像-文本配对训练数据的日益可用，以及新的扩散和基于掩码的模型的发展。

在23年1月新发布的论文 Muse中：Masked Generative Transformers 生成文本到图像利用掩码图像建模方法来达到了最先进的性能，零样本 COCO 评估的 FID 分数为 7.88，CLIP 分数为 0.32——同时明显快于扩散或传统自回归模型。

google团队总结了它们的主要贡献如下：

• 提出了一个最先进的文本到图像生成模型，该模型获得了出色的 FID 和 CLIP 分数（图像生成质量、多样性和与文本提示对齐的定量测量）。
• 由于使用了量化图像标记和并行解码，模型明显快于同类模型。
• 架构支持开箱即用的零样本编辑功能，包括inpainting, outpainting和free mask编辑。

完整文章：

https://avoid.overfit.cn/post/55897da82dd241f394372fc76260320d

原文地址：https://www.cnblogs.com/deephub/p/17049234.html