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【全球新視野】GAN卷土重來：10億參數(shù)的GigaGAN效果堪比擴(kuò)散模型
發(fā)布時(shí)間：2023-04-10 15:50:22 文章來源：程序員客棧
點(diǎn)藍(lán)色字關(guān)注“機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師”設(shè)為星標(biāo)，干貨直達(dá)！自從DALL·E2之后，在圖像生成方面擴(kuò)散模型替代GAN成了主流方向，比如開源的文生圖模


(資料圖)

點(diǎn)藍(lán)色字關(guān)注“機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師”

設(shè)為星標(biāo)，干貨直達(dá)！

自從 DALL·E 2 之后，在圖像生成方面擴(kuò)散模型替代GAN成了主流方向，比如開源的文生圖模型stable diffusion也是基于diffusion架構(gòu)的。近日， Adobe研究者在論文Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis提出了參數(shù)量為10億（1B）的GAN模型：GigaGAN，其在文生圖效果上接近擴(kuò)散模型效果，而且推理速度更快，生成512x512大小圖像只需要0.13s，生成16M像素圖像只需要 3.66s。同時(shí)GigaGAN也支持latent空間的編輯功能，比如latent插值，風(fēng)格混合，以及向量運(yùn)算等。

GigaGAN改進(jìn)了StyleGAN架構(gòu)，采用兩階段訓(xùn)練策略：一個(gè)是64x64的圖像生成器和一個(gè)512x512的圖像超分2器，其圖像生成器架構(gòu)如下所示（這里也是采用CLIP text encoder來引入text condition）：GigaGAN在 LAION2B-en和 COYO-700M數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，其在COCO數(shù)據(jù)集上的FID達(dá)到9.09，超過stable diffusion 1.5，推理速度比stable diffusion快20倍多（2.9s vs 0.13s）：GigaGAN除了文生圖能力，還可以實(shí)現(xiàn)可控的合成，比如風(fēng)格混合，如下圖所示：更多效果圖和技術(shù)細(xì)節(jié)見論文https://arxiv.org/abs/2303.05511和網(wǎng)站https://mingukkang.github.io/GigaGAN/
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