UniFL是一个项目,旨在提升生成模型质量和加速推理速度。它通过感知反馈学习、解耦反馈学习和对抗性反馈学习三个关键组件,有效解决了当前扩散模型存在的图像质量、美学吸引力和推理速度等问题。经过实验验证和用户研究,UniFL在多个扩散模型上展现出显著的性能提升和强大的泛化能力。
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Glyph-ByT5
Glyph-ByT5是一种定制的文本编码器,旨在提高文本到图像生成模型中的视觉文本渲染准确性。它通过微调字符感知的ByT5编码器并使用精心策划的成对字形文本数据集来实现。将Glyph-ByT5与SDXL集成后,形成了Glyph-SDXL模型,使设计图像生成中的文本渲染准确性从低于20%提高到接近90%。该模型还能够实现段落文本的自动多行布局渲染,字符数量从几十到几百字符都能保持较高的拼写准确性。此外,通过使用少量高质量的包含视觉文本的真实图像进行微调,Glyph-SDXL在开放域真实图像中的场景文本渲染能力也有了大幅提升。这些令人鼓舞的成果旨在鼓励进一步探索为不同具有挑战性的任务设计定制的文本编码器。
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