Emu

Emu是一个用于提高图像生成模型美感的质量调整工具。它可以通过有限的高质量图像进行微调,从而显著提高生成质量。Emu在1.1亿个图像-文本对上进行了预训练,并使用了几千个精心挑选的高质量图像进行了微调。与仅进行预训练的模型相比,Emu的胜率达到了82.9%。与最先进的SDXLv1.0相比,Emu在视觉吸引力方面的偏好率分别为68.4%和71.3%。Emu还可以用于其他架构,包括像素扩散和掩蔽生成变压器模型。

需求人群:

"Emu适用于需要提高图像生成模型美感的场景,可以用于各种图像生成任务。"

产品特色:

使用有限的高质量图像进行微调,提高生成质量

可以用于其他架构,包括像素扩散和掩蔽生成变压器模型

在视觉吸引力方面的偏好率分别为68.4%和71.3%

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