kandinsky-2-2-prior
新一代高性能AI图像生成模型 融合CLIP与扩散技术
Kandinsky 2.2是一款结合CLIP模型和扩散技术的开源AI图像生成系统。该模型支持文本生成图像、图像编辑和插值等功能，可生成1024x1024分辨率的图像。系统采用CLIP-ViT-G模型作为编码器，提高了图像质量和文本理解能力。在COCO_30k数据集上的FID评分为8.21，显示出较强的图像生成性能。
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。
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