模型架构与原理
它是一个基于像素的文本到图像生成模型，受到了 Google 的闭源图像生成模型 Imagen 的强烈启发。该模型由冻结文本编码器和三个级联像素扩散模块组成，包括一个基于文本提示生成 64x64px 图像的基础模型，以及两个分别将图像分辨率提升到 256x256px 和 1024x1024px 的超分辨率模型。所有阶段的模型都利用基于 T5 变压器的冻结文本编码器来提取文本嵌入，然后将其输入到通过交叉注意力和注意力池化增强的 Unet 架构中。
功能特点
文本到图像生成：能够根据用户输入的文本提示生成高质量的图像，具备强大的语言理解能力，可准确地将文字呈现在指定媒介上，并理解文本间的连续关系。
图像到图像翻译：支持图像到图像的翻译，通过正向扩散添加噪声，再用新文本提示去噪，从而保留原图构图和色彩，生成不同风格的图像。
提升画面分辨率：可以放大非 DeepFloyd IF 生成的图像，提高分辨率。
修改图像局部内容：通过 inpainting 功能，能够修改图像的局部内容，且修改后的图像风格与原图保持一致
应用场景
适用于广告设计、海报制作、商品渲染图等多个领域，主要面向需要高质量图像生成和文本集成的用户群体，包括设计师、广告从业者、内容创作者以及任何需要将文本信息以视觉形式呈现的用户。
