Imagen

什么是"Imagen"？

Imagen是一个文本到图像的扩散模型，具有前所未有的逼真度和深度的语言理解能力。它建立在大型Transformer语言模型在理解文本方面的能力上，并依赖于高保真度图像生成的扩散模型的优势。Imagen的关键发现是，通用的大型语言模型（如T5），在仅预训练于文本语料库的情况下，对于编码图像合成文本非常有效：增加Imagen中语言模型的大小比增加图像扩散模型的大小更能提高样本的保真度和图像-文本对齐度。Imagen在COCO数据集上实现了新的FID得分7.27，而从未在COCO上进行过训练，并且人工评估者发现Imagen样本在图像-文本对齐方面与COCO数据本身相当。为了更深入地评估文本到图像模型，我们引入了DrawBench，这是一个全面而具有挑战性的文本到图像模型基准。通过DrawBench，我们将Imagen与最近的方法进行比较，包括VQ-GAN+CLIP、潜在扩散模型和DALL-E 2，并发现人工评估者在并排比较中更喜欢Imagen，无论是在样本质量还是图像-文本对齐方面。

"Imagen"有哪些功能？

1. 使用大型预训练的文本编码器对文本进行编码，实现对文本的深度理解。
2. 利用条件扩散模型将文本嵌入映射为64×64的图像。
3. 使用文本条件的超分辨率扩散模型将图像上采样为256×256和1024×1024。
4. 引入新的阈值扩散采样器，实现使用非常大的无分类器引导权重。
5. 引入新的高效U-Net架构，计算效率更高、内存效率更高，收敛速度更快。

应用场景：

1. 图像合成：Imagen可以根据输入的文本生成逼真的图像，可以应用于广告、设计、游戏等领域。
2. 虚拟现实：Imagen可以为虚拟现实场景生成真实感图像，提升用户体验。
3. 图像编辑：Imagen可以根据文本描述进行图像编辑，实现快速、准确的图像修改。
4. 艺术创作：Imagen可以根据艺术家的文本创作灵感生成艺术作品的图像。