MachineTranslatedbyGoogle缩放整流流量变压器以实现高分辨率图像合成帕特里克·埃塞尔¡苏米斯·库拉尔安德烈亚斯·布拉特曼拉希姆·恩特扎里乔纳斯·穆勒哈里·赛尼亚姆·莱维多米尼克·洛伦茨阿克塞尔·绍尔弗雷德里克·博塞尔达斯汀·波德尔蒂姆·多克霍恩锡安英语凯尔·莱西亚历克斯·古德温扬尼克·马雷克罗宾·隆巴赫稳定性人工智能图1.来自我们的8B整流流模型的高分辨率样本，展示了其排版、精确提示跟随方面的功能和空间推理、对细节的关注以及各种风格的高图像质量。抽象的阐述该方法的优越性能与已建立的扩散配方相比扩散模型通过将数据的前向路径反转为噪声来创建用于高分辨率文本到图像的合成。此外，我们提出了数据。一种新颖的基于变压器的已经成为一种强大的生成模型用于文本到图像生成的架构，使用高维感知数据技术例如图像和视频。整流流是一种最新的生成模型公两种模式的权重分开，并实现信息之间的双向流动式，它将数据和噪声成一条直线。尽管它更好图像和文本标记，提高文本理解、排版和人类偏好评理论特性和概念简单性，它级。尚未被明确确立为标准实践。在这项工作中，我们改进了现我们证明该架构遵循可预测的缩放趋势，并将较低有的噪声采样技术，通过将修正流模型偏向于感知相关的的验证损失与改进的文本到图像合成相关联，如下模型来训练它们所示通过各种指标和人类评估来衡量。我们最大的模型优秤。通过大规模研究，我们证明于最先进的模型，我们将进行实验平等贡献。@stability.ai。数据、代码和模型权重公开。1MachineTranslatedbyGoogle缩放整流流量变压器以实现高分辨率图像合成一、简...
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