SDXLの画像生成を革新！LLMが主導権を握る

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。

• •実験は、CLIP を SDXL の LLM に正常に置き換え、パフォーマンスと制御を向上させる可能性を示しました。
• •LLM の隠れ状態を変換するために、小型で軽量なモデルがトレーニングされ、このアプローチを効率的にしました。
• •この方法は、空間理解、否定、およびプロンプトの長さに CLIP の限界を克服することを目指しています。