El modelo de generación de texto a imagen PIXART-δ ha logrado un avance significativo en aplicaciones en tiempo real. Combina inteligentemente modelos de consistencia latente y ControlNet, y mejora efectivamente las capacidades de control del modelo y la eficiencia del entrenamiento a través del innovador diseño ControlNet-Transformer y el algoritmo de destilación de consistencia latente. Este modelo supera a los modelos similares existentes tanto en velocidad de inferencia como en rendimiento, estableciendo un nuevo punto de referencia en el campo de la generación de texto a imagen.
El artículo se centra en:
PIXART-δ integra modelos de consistencia latente y ControlNet para acelerar aplicaciones en tiempo real. A través del innovador diseño ControlNet-Transformer y el algoritmo de destilación de consistencia latente, se mejoran el rendimiento del control y la eficiencia del entrenamiento del modelo. En términos de velocidad de inferencia y rendimiento, PIXART-δ supera modelos similares y se convierte en el modelo líder en el campo de conversión de texto a imagen.
La aparición de PIXART-δ marca un salto importante en la tecnología de generación de texto a imagen. Su rendimiento eficiente y sus poderosas capacidades de control traerán innovación a más escenarios de aplicaciones, y vale la pena esperar el desarrollo y las aplicaciones futuras.