基于Transformer扩散模型的训练成本比基于UNet的模型便宜90%
talkingdev • 2023-11-09
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PixArt是一种新的文本到图像模型，它使用T5文本编码、交叉注意力和扩散变压器，以比可比模型低得多的计算成本取得了出色的结果。这种新模型使用Transformer扩散模型，可以比使用UNet模型训练快90%。PixArt模型的训练成本更低，这意味着更多的研究人员和开发人员可以使用这种模型来进行图像生成任务的研究和开发。目前这种新模型还在进一步的研究中，我们可以期待它在未来的图像生成领域中发挥更大的作用。
核心要点
- 使用T5文本编码、交叉注意力和扩散变压器，PixArt模型取得了出色的结果
- 相比可比模型，PixArt模型使用Transformer扩散模型训练成本更低
- PixArt模型的低成本意味着更多的研究人员和开发人员可以使用这种模型来进行图像生成任务的研究和开发