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Modelos de difusión de texto a imagen

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Imagen: un modelo de difusión de texto a imagen
Características clave
FotoreRealismo sin precedentes: Imagen es un modelo de difusión de texto a imagen con un alto grado de fotorrealismo.
Comprensión del lenguaje profundo: el modelo aprovecha los grandes modelos de lenguaje de transformadores para comprender el texto y generar imágenes de alta fidelidad.
Rendimiento de última generación: Imagen logra una puntuación FID de última generación de 7.27 en el conjunto de datos Coco y es preferido por los evaluadores humanos sobre otros modelos en términos de calidad de muestra y alineación de texto de imagen.
Benchmark Bench Bench: para evaluar los modelos de texto a imagen en mayor profundidad, el equipo introdujo Drawbench, un punto de referencia integral y desafiante para los modelos de texto a imagen.
Casos de uso
Generación de imágenes: Imagen puede generar imágenes fotorrealistas a partir del texto de entrada, lo que permite una amplia gama de aplicaciones en la creación de contenido visual.
Benchmarking: el punto de referencia de Drawbench introducido por el equipo se puede utilizar para evaluar y comparar el rendimiento de diferentes modelos de texto a imagen.
Limitaciones e impacto social
Desafíos éticos: el uso indebido potencial de los modelos de texto a imagen plantea serias preocupaciones éticas. El equipo decidió no lanzar el código o una demostración pública para mitigar estos riesgos.
Requisitos de datos: La dependencia de conjuntos de datos grandes, en su mayoría sin creve, puede conducir a la propagación de estereotipos sociales y asociaciones dañinas.
Sesgo: Imagen hereda los sesgos sociales y las limitaciones de los modelos de idiomas grandes, y existe el riesgo de que haya codificado estereotipos y representaciones nocivas.
Modo caída: Imagen puede encontrar el problema de la caída de los modos de la distribución de datos, lo que puede agravar las consecuencias sociales del sesgo del conjunto de datos.

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