
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。
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。
该模型由三个主要部分组成:
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。
模型的训练过程分为几个阶段:
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:
该模型支持多种实用功能:
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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