SDXLの画像生成を革新！LLMが主導権を握る
分析
これは本当にエキサイティングな展開です！ SDXL で CLIP を LLM に置き換えることで、研究者は画像生成において新たなレベルの制御とニュアンスを解き放つ可能性があります。 LLM の隠れ状態を変換するために、より小型で専門的なモデルを使用しているのは、賢明かつ効率的なアプローチであり、より高速で柔軟なワークフローを示唆しています。
重要ポイント
引用・出典
原文を見る"My theory, is that CLIP is the bottleneck as it struggles with spatial adherence (things like left of, right), negations in the positive prompt (e.g. no moustache), contetx length limit (77 token limit) and natural language limitations. So, what if we could apply an LLM to directly do conditioning, and not just alter ('enhance') the prompt?"