kandinsky-2-2-decoder

kandinsky-2-2-decoder

基于CLIP和扩散技术的开源图像生成模型

Kandinsky 2.2采用CLIP和潜在扩散技术架构,结合Dall-E 2与Latent Diffusion的技术优势。模型具备文本生成图像、图像转换及图像插值等功能,支持生成1024x1024分辨率图像。在COCO_30k数据集评测中,模型FID评分达8.21。该项目完全开源,为图像生成领域提供了新的技术方案。

扩散模型开源项目Kandinsky 2.2模型GithubHuggingface图像生成文本到图像CLIP

项目简介

Kandinsky-2-2-decoder是一个先进的文本到图像生成模型,它继承了Dall-E 2和Latent Diffusion的优秀实践,同时引入了一些创新理念。该项目由Arseniy Shakhmatov、Anton Razzhigaev等多位研究人员共同开发。

核心特点

  • 采用CLIP模型作为文本和图像编码器
  • 在CLIP模态的潜在空间之间使用扩散图像先验映射
  • 支持高分辨率图像生成,最高可达1024×1024像素
  • 可以处理不同的宽高比例
  • 具备文本引导的图像生成和图像插值等多种功能

技术架构

该模型由三个主要部分组成:

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

在训练过程中,模型使用了预训练的CLIP-ViT-G模型来生成CLIP文本和图像嵌入。最终阶段使用MoVQGAN模型将潜在表示解码为实际图像。

训练数据

模型的训练过程分为几个阶段:

  • 在LAION Improved Aesthetics数据集上进行图像先验训练
  • 在LAION HighRes数据上进行微调
  • 使用200万张高质量图像进行额外的微调,包括COYO、动漫和地标等数据

性能评估

在COCO_30k数据集的零样本测试中,Kandinsky 2.2展现出了优秀的性能:

  • FID指标达到8.21,优于Stable Diffusion 2.1和DALL-E 2等知名模型
  • 在图像质量和文本理解能力方面都有显著提升

实用功能

该模型支持多种实用功能:

  • 文本到图像生成:可以根据文本描述生成高质量图像
  • 图像到图像转换:支持在保留原始图像结构的同时进行风格转换
  • 图像插值:可以在多个条件之间进行平滑过渡,包括文本描述和图像

使用方式

模型已经集成到diffusers库中,用户可以通过简单的pip安装来使用:

pip install diffusers transformers accelerate

之后即可通过Python代码调用相关功能,支持GPU加速,并可以设置多种参数来控制生成效果。

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