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Text-to-Imageモデルの変遷: DALL·EからStable Diffusionまで
はじめに 本稿では、OpenAIの代表的なtext-to-imageモデルに焦点を当て、DALL·EからStable Diffusionに... はじめに 本稿では、OpenAIの代表的なtext-to-imageモデルに焦点を当て、DALL·EからStable Diffusionに至るアーキテクチャの変遷を体系的に整理することを試みる。 DALL·E [2] ADM (Classifier Guidance) [1] GLIDE (Classifier-Free Guidance) [4] DALL·E 2 (unCLIP) [5] Stable Diffusion (Latent Diffusion) [6] 狙いとしては、これらのモデルの進化の過程を連続的な軌跡として理解できるようにすることを目指す。 各アプローチの概要 最初に、これらのアプローチの特徴と課題について簡単に述べる。 DALL·E 特徴: 自然言語のプロンプトをもとにzero-shotで画像生成を行う、初期の大規模モデルのひとつ 手法: decoder-only
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