ICLR'24 Spotlight｜PixArt-α：文生图扩散 Transformer 架构的快速...

主要观点总结

本文介绍了PixArt-α文生图扩散Transformer架构的快速训练及相关技术。PixArt-α具有高效的训练策略、高信息量的数据和高效的T2I Transformer架构。它支持高分辨率图像合成，且训练成本较低。通过一系列实验和用户研究，验证了PixArt-α在图像质量、艺术家和语义控制方面的优良表现。

关键观点总结

关键观点1: PixArt-α的快速训练策略

将训练过程划分为三个阶段：像素依赖学习、文本图像对齐学习、高分辨率的美学图像生成。每个阶段都有针对性的训练方法和数据集，以提高训练效率。

关键观点2: 高效的T2I Transformer架构

基于DiT架构，集成了Cross-Attention模块和adaLN-single层，提高了模型的学习能力和计算效率。

关键观点3: 高信息量的数据

使用LLaVA模型生成SAM数据集的高信息密度字幕，提高了文本图像对的精度和训练效率。

关键观点4: 性能对比和用户研究

与其他先进模型在FID、T2I-CompBench和用户研究等方面的性能对比。结果显示PixArt-α在图像质量和对齐方面表现出色。

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