論文まとめ：GALIP: Generative Adversarial CLIPs for Text-to-Image Synthesis | Shikoan's ML Blog

タイトル：GALIP: Generative Adversarial CLIPs for Text-to-Image Synthesis 著者：Ming Tao, Bing-Kun Bao, Hao Tang, Changsheng Xu（南京郵電大学、鵬城実験室など） カンファ：CVPR 2023 論文URL：https://arxiv.org/abs/2301.12959 コード：https://github.com/tobran/GALIP ざっくりいうと 訓練済みCLIPを活用したGANベースの新たな画像生成のフレームワーク プロンプトチューニングに触発され、Meta-D/Gという追加のレイヤーを画像エンコーダーに結合 拡散モデルよりも120倍高速に生成可能で、必要な訓練リソースも少ないながら、Latent Diffusionと同程度の生成品質を達成 GANとは https://w

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