谷歌发布Imagen 3,超过SD3、DALL・E-3

AIGC动态1个月前发布 AIGCOPEN
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谷歌发布Imagen 3,超过SD3、DALL・E-3

 

文章摘要


【关 键 词】 文本到图像潜空间扩散Imagen 3高分辨率AIGC

谷歌DeepMind发布的Imagen 3模型在文本到图像生成领域取得了显著进步,相较于前代产品及同类产品展现出了卓越的性能。Imagen 3采用了潜空间扩散模型技术,这一技术允许模型在压缩的表示形式中操作,从而更高效地处理高分辨率图像。与传统扩散模型相比,Imagen 3在文本语义还原、色彩搭配、文本嵌入、图像细节和光影效果等方面都有大幅度提升。

潜空间扩散模型的核心在于将数据视为随时间演变的动态过程,从清晰状态向混沌状态过渡,再逆转这一过程,从噪声中恢复出清晰的数据图像。这一逆过程不仅提升了图像生成质量,还在处理复杂文本提示时表现出色,同时为模型提供了更多的创新空间,能够根据文本描述创造出全新的视觉内容。

Imagen 3在大规模数据集上进行了预训练,学习图像内容和文本描述之间的复杂关联,并通过多阶段的扩散过程学习在潜空间中表示图像和文本。在评估过程中,Imagen 3在GenAI – Bench数据集上的表现优于DALL・E 3、Midjourney v6、SD3和Stable Diffusion XL 1.0等模型,尤其在提示-图像对齐方面展现出极强的能力,能够准确地将输入的文本提示转化为相应的图像内容。

Imagen 3的技术优势主要体现在三个方面:首先,它极大地提升了图像的生成质量,能够在保持图像细节的同时生成高分辨率、高清晰度的图像;其次,潜空间扩散模型在处理复杂文本提示时表现出卓越的能力,能够捕捉文本中隐含的细微差别和深层含义;最后,逆向生成过程为模型提供了更多的创新空间,能够生成更加多样化和具有创新性的图像。

目前,Imagen 3已经在美国地区可以使用,谷歌计划未来持续扩大其使用范围。这一模型的发布不仅推动了文本到图像生成技术的发展,也为AIGC领域的专业社区和开发者生态带来了新的机遇和挑战。随着Imagen 3等先进模型的不断涌现,AIGC领域的市场研究和应用落地将更加深入和广泛。

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原文和模型


【原文链接】 阅读原文 [ 1189字 | 5分钟 ]
【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★☆☆☆

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