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米尔亚拉洛夫发布时间年月日上午更新时间年月日上午简单来说文本到图像的合成加州大学伯克利分校的研究人员展示了带有文本条件扩散模型的矢量图形在文本到图像的合成中扩散模型表现出了出色的成果。扩散模型学习使用巨大的带注释图片 电报号码数据 数据库来生成极其多样化的物体和情况的光栅图像。然而对于数字图标图形和贴纸设计人员通常采用图像的矢量表示例如可缩放矢量图形。矢量图形很小可以缩放到任何大小。



文本到伯克利宣布抽象基于像素的扩散模型加州大学伯克利分校演示了如何使用经过图片像素表示训练的文本条件扩散模型来生成可导出为的矢量图形。它无需使用大量带有标题的集合即可实现此目的。相反伯克利研究人员受最近文本到合成工作的推动对文本到图像的扩散样本进行矢量化并使用分数蒸馏采样损失对其进行微调。生成向量示例在此处查看新生成的库。矢量图形很小但在缩放到任何尺寸时仍保持其清晰度。