當前熱點-GAN卷土重來：10億參數的GigaGAN效果堪比擴散模型

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點藍色字關注“機器學習算法工程師”

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自從 DALL·E 2 之后，在圖像生成方面擴散模型替代GAN成了主流方向，比如開源的文生圖模型stable diffusion也是基于diffusion架構的。近日， Adobe研究者在論文Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis提出了參數量為10億（1B）的GAN模型：GigaGAN，其在文生圖效果上接近擴散模型效果，而且推理速度更快，生成512x512大小圖像只需要0.13s，生成16M像素圖像只需要 3.66s。同時GigaGAN也支持latent空間的編輯功能，比如latent插值，風格混合，以及向量運算等。