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GAN复活了:GigaGAN,比Stable Diffusion更好更快。
相比于Stable Diffusion,GigaGAN有三个主要优势。首先,它在推理时间上快了几个数量级,合成一张512px的图像只需要0.13秒。其次,它可以合成高分辨率的图像,例如,1600万像素的图像只需3.66秒。最后,GigaGAN支持各种隐空间编辑,如隐空间插值、风格混合和矢量算术操作。
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默认他论文和文章没吹比的情况下,应用计算性能理论上是要比sd要好的,不过至于微调模型和风格迁移应该会比现在的sd更复杂一点。
之前某些人和某些人还有某些人要的让ai自己根据原理规则“自己造棋谱下棋”的对抗式生成,这不就来了嘛。
在加速重新分配的路上狂奔 就是不知道方向了 反正比现在环境好
![](http://tiebapic.baidu.com/forum/w%3D580/sign=d8b5bf72913f8794d3ff4826e2190ead/bd44ef2209f79052d2d21bf449f3d7ca79cbd509.jpg?tbpicau=2024-09-14-05_21afd7afdc894fdf52cb909bf1413dc5)
![](http://tiebapic.baidu.com/forum/w%3D580/sign=6e2bdf071766d0167e199e20a729d498/6bc4c2610c338744bc0873b6140fd9f9d52aa009.jpg?tbpicau=2024-09-14-05_04b94a975114c891923a9a2d25446f48)
GAN复活了:GigaGAN,比Stable Diffusion更好更快。
相比于Stable Diffusion,GigaGAN有三个主要优势。首先,它在推理时间上快了几个数量级,合成一张512px的图像只需要0.13秒。其次,它可以合成高分辨率的图像,例如,1600万像素的图像只需3.66秒。最后,GigaGAN支持各种隐空间编辑,如隐空间插值、风格混合和矢量算术操作。
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默认他论文和文章没吹比的情况下,应用计算性能理论上是要比sd要好的,不过至于微调模型和风格迁移应该会比现在的sd更复杂一点。
之前某些人和某些人还有某些人要的让ai自己根据原理规则“自己造棋谱下棋”的对抗式生成,这不就来了嘛。
在加速重新分配的路上狂奔 就是不知道方向了 反正比现在环境好
![](http://tiebapic.baidu.com/forum/w%3D580/sign=d8b5bf72913f8794d3ff4826e2190ead/bd44ef2209f79052d2d21bf449f3d7ca79cbd509.jpg?tbpicau=2024-09-14-05_21afd7afdc894fdf52cb909bf1413dc5)
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