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MM-JiT

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  1. TOOL · CL_98530 ·

    何恺明本科团队发布MiniT2I文本到图像模型,参数量2.58亿

    研究人员,包括由何恺明领导并主要由本科生组成的团队,推出了一种新颖的文本到图像生成模型MiniT2I。该模型以显著更少的参数(2.58亿)和更低的训练成本取得了具有竞争力的结果,与标准的ImageNet实验相当。MiniT2I采用了一种新的MM-JiT架构,直接在像素空间操作,无需VAE,并通过移除AdaLN等机制简化了扩散过程,这些机制在其他大型文本到图像模型中很常见。