kandinsky-2-2-prior

项目概述

Kandinsky-2.2是一个强大的AI图像生成模型，它继承了Dall-E 2和Latent Diffusion的优秀实践，并引入了一些创新性的想法。这个项目由Arseniy Shakhmatov、Anton Razzhigaev等多位开发者共同开发完成。

核心特点

• 使用CLIP模型作为文本和图像编码器
• 在CLIP模态的潜在空间之间实现扩散图像先验映射
• 支持高达1024x1024分辨率的图像生成
• 可以处理不同的宽高比
• 在COCO_30k数据集上取得了优秀的FID评分(8.21)

主要功能

该模型支持多种图像生成和编辑功能：

• 文本生成图像(Text-to-Image)
• 图像引导的图像生成(Image-to-Image)
• 图像插值(Image Interpolation)
• 图像修复(Inpainting)
• 基于ControlNet的条件控制生成

技术架构

Kandinsky-2.2的架构包含三个主要组件：

• 基于transformer的图像先验模型
• UNet扩散模型
• 图像解码器

模型使用CLIP-ViT-G预训练模型生成文本和图像嵌入，通过图像先验模型生成CLIP图像嵌入，最后使用MoVQGAN模型将潜在表示解码为实际图像。

训练数据

模型的训练过程使用了多个数据集：

• 图像先验训练：LAION Improved Aesthetics数据集
• 先验模型微调：LAION HighRes数据集
• 主模型训练：LAION HighRes数据集
• 额外微调：200万张高质量图像数据集(包含COYO、动漫、地标等)

改进升级

相比早期版本，Kandinsky-2.2的主要改进在于：

• 替换了CLIP-ViT-G图像编码器
• 重新训练了图像先验模型
• 对Text2Image扩散模型进行了微调
• 提升了图像美感和文本理解能力
• 支持更灵活的分辨率和宽高比

使用方式

该模型可以通过Diffusers库轻松使用，只需通过pip安装必要依赖后即可调用。模型支持CPU和GPU运行，并可以根据实际需求调整生成参数。