テキストから画像への生成モデルとして人気が高まっている拡散モデルは、テキストのプロンプトに従って高品質でコンテンツ豊富な画像を生成できます。ただし、入力プロンプトが簡潔な物語である場合、既存のモデルで

arxiv_reader のブックマーク 2023/11/30 13:43

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4745749668254679087/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2305.05189v4" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2305.05189v4" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2305.05189v4" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">SUR アダプター: 大規模な言語モデルを使用したテキストから画像への事前トレーニング済み拡散モデルの強化</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22knowledge%20distillation%22">knowledge distillation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pre-training">pre-training</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reasoning">reasoning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">テキストから画像への生成モデルとして人気が高まっている拡散モデルは、テキストのプロンプトに従って高品質でコンテンツ豊富な画像を生成できます。ただし、入力プロンプトが簡潔な物語である場合、既存のモデルで</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20231130#bookmark-4745749668254679087"><span class="datetime-body">2023/11/30 13:43</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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