GANで高品質なtext-to-image「Stylegan-t」

論文へのリンク

[2301.09515] StyleGAN-T: Unlocking the Power of GANs for Fast Large-Scale Text-to-Image Synthesis

筆者・所属機関

Axel Sauer¹² Tero Karras² Samuli Laine² Andreas Geiger¹ Timo Aila²

1 University of Tubingen, T ¨ ubingen AI Center ¨
2 NVIDIA. Correspondence to: Axel Sauer a.sauer@uni-tuebingen.de

投稿日付

2023/01/23

概要（一言まとめ）

GANで高品質なtext-to-imagehttps://t.co/ZtAXenb3oF

拡散モデルよりも非常に高速だぞという主張と、地味に生成画像間の内挿がスムーズにできることをアピールしてますね。GANの論文はお久しぶりなんですが、テキスト情報の使い方に興味があったのでチェックしました（続） pic.twitter.com/ozVqHS9SWS

— mi141 (@mi141) January 25, 2023

プロジェクトページ sites.google.com

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