文本到图像生成模型PIXART-δ在实时应用方面取得了显着突破。它巧妙地结合了Latent Consistency Models和ControlNet，并通过创新的ControlNet-Transformer设计和Latent Consistency Distillation算法，有效提升了模型的控制能力和训练效率。该模型在推理速度和性能上均超越了现有同类模型，为文本到图像生成领域树立了新的标杆。
文章划重点：
PIXART-δ整合了Latent Consistency Models和ControlNet，加速实时应用。通过创新的ControlNet-Transformer设计和Latent Consistency Distillation算法，提高了模型的控制性能和训练效率。在推理速度和性能方面，PIXART-δ超越了同类模型，成为文本到图像领域的领先模型。
PIXART-δ的出现标志着文本到图像生成技术的一次重要飞跃，其高效的性能和强大的控制能力将为更多应用场景带来革新，值得期待未来的发展和应用。