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文生图模型的技术原理、训练方案与微调方案

文生图模型的技术原理、训练方案与微调方案

引言

文生图(Text-to-Image)模型是一类能够根据文本描述生成对应图像的深度学习模型。近年来,随着生成对抗网络(GANs)和扩散模型(Diffusion Models)等技术的进步,文生图模型在图像生成领域取得了显著的进展。本文将详细介绍文生图模型的技术原理、训练方案、微调方案,以及对训练集和测试集的要求,并提供Python实现和架构图。


技术原理

1. 生成对抗网络(GANs)

GANs 由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两部分组成。生成器负责根据文本描述生成图像,而判别器则负责判断生成的图像是否真实。两者通过对抗训练的方式不断优化,最终生成器能够生成逼真的图像。

  • 生成器:输入为文本描述和随机噪声,输出为生成的图像。
  • 判别器:输入为图像和文本描述,输出为图像的真实性概率。
Python实现

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