当前位置:首页AI视频PixArt是什么? PIXART-Σ 是一个由华为诺亚方舟实验室、大连理工大学和香港大学的研究团队开发的扩散变换器模型(DiT),专门用于4K分辨率的文本到图像生成。这个模型在前身 PixArt-α 的基础上进行了显著的改进,提供了更高保真度的图像和更好的文本提示对齐。 项目地址:https://pixart-alpha.github.io/PixArt-sigma-project/ PixArt的主要特性 PIXART-Σ 的关键特点包括: 高质量训练数据:PIXART-Σ 整合了更高质量的图像数据,并与更精确、详细的图像标题配对。 高效的令牌压缩:提出了一种新的注意力模块,用于在 DiT 框架内压缩键和值,显著提高了效率,并促进了超高分辨率图像的生成。 较小的模型大小:PIXART-Σ 拥有0.6B参数,比现有的文本到图像扩散模型(如SDXL的2.6B参数和SD Cascade的5.1B参数)更小,但仍然能够实现卓越的图像质量和用户提示的遵循能力。 4K图像生成能力:支持创建高分辨率的海报和壁纸,有效地支持电影和游戏等行业高质量视觉内容的生产。 PIXART-Σ 的这些进步使其成为一个强大的工具,适用于需要高质量视觉内容生成的应用场景。研究团队还提供了相关的代码和演示,以便其他研究人员和开发者可以进一步探索和利用这个模型。 如何使用PixArt? 项目地址(含体验地址):https://pixart-alpha.github.io/PixArt-sigma-project/ 论文地址:https://arxiv.org/abs/2403.04692 GitHub:https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-sigma

PixArt是什么? PIXART-Σ 是一个由华为诺亚方舟实验室、大连理工大学和香港大学的研究团队开发的扩散变换器模型(DiT),专门用于4K分辨率的文本到图像生成。这个模型在前身 PixArt-α 的基础上进行了显著的改进,提供了更高保真度的图像和更好的文本提示对齐。 项目地址:https://pixart-alpha.github.io/PixArt-sigma-project/ PixArt的主要特性 PIXART-Σ 的关键特点包括: 高质量训练数据:PIXART-Σ 整合了更高质量的图像数据,并与更精确、详细的图像标题配对。 高效的令牌压缩:提出了一种新的注意力模块,用于在 DiT 框架内压缩键和值,显著提高了效率,并促进了超高分辨率图像的生成。 较小的模型大小:PIXART-Σ 拥有0.6B参数,比现有的文本到图像扩散模型(如SDXL的2.6B参数和SD Cascade的5.1B参数)更小,但仍然能够实现卓越的图像质量和用户提示的遵循能力。 4K图像生成能力:支持创建高分辨率的海报和壁纸,有效地支持电影和游戏等行业高质量视觉内容的生产。 PIXART-Σ 的这些进步使其成为一个强大的工具,适用于需要高质量视觉内容生成的应用场景。研究团队还提供了相关的代码和演示,以便其他研究人员和开发者可以进一步探索和利用这个模型。 如何使用PixArt? 项目地址(含体验地址):https://pixart-alpha.github.io/PixArt-sigma-project/ 论文地址:https://arxiv.org/abs/2403.04692 GitHub:https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-sigma

PixArt-华为发布的AI图像生成模型,支持生成4K图像

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文章标题:PixArt是什么? PIXART-Σ 是一个由华为诺亚方舟实验室、大连理工大学和香港大学的研究团队开发的扩散变换器模型(DiT),专门用于4K分辨率的文本到图像生成。这个模型在前身 PixArt-α 的基础上进行了显著的改进,提供了更高保真度的图像和更好的文本提示对齐。 项目地址:https://pixart-alpha.github.io/PixArt-sigma-project/ PixArt的主要特性 PIXART-Σ 的关键特点包括: 高质量训练数据:PIXART-Σ 整合了更高质量的图像数据,并与更精确、详细的图像标题配对。 高效的令牌压缩:提出了一种新的注意力模块,用于在 DiT 框架内压缩键和值,显著提高了效率,并促进了超高分辨率图像的生成。 较小的模型大小:PIXART-Σ 拥有0.6B参数,比现有的文本到图像扩散模型(如SDXL的2.6B参数和SD Cascade的5.1B参数)更小,但仍然能够实现卓越的图像质量和用户提示的遵循能力。 4K图像生成能力:支持创建高分辨率的海报和壁纸,有效地支持电影和游戏等行业高质量视觉内容的生产。 PIXART-Σ 的这些进步使其成为一个强大的工具,适用于需要高质量视觉内容生成的应用场景。研究团队还提供了相关的代码和演示,以便其他研究人员和开发者可以进一步探索和利用这个模型。 如何使用PixArt? 项目地址(含体验地址):https://pixart-alpha.github.io/PixArt-sigma-project/ 论文地址:https://arxiv.org/abs/2403.04692 GitHub:https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-sigma

文章链接:https://yuntunft.cn/6049.html

更新时间:2024年07月01日

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