Development and Enhancement of Text-to-Image Diffusion Models
作者: Rajdeep Roshan Sahu
发布时间: 2025-03-10
来源: arxiv
研究方向: 文本到图像生成模型
主要内容
本研究旨在通过整合CFG（无分类器引导）和EMA（指数移动平均）技术，改进文本到图像的扩散模型，以解决现有模型在样本多样性和训练稳定性方面的局限性。
主要贡献
1. 提出了一种结合CFG和EMA技术的方法，显著提高了文本到图像生成模型的质量、多样性和稳定性。
2. 通过实验验证了所提出方法的有效性，并通过FID分数等量化指标证明了模型性能的提升。
3. 为生成人工智能领域提供了新的基准和未来研究方向。
4. 展示了CFG和EMA在提高图像质量和多样性方面的潜力，为其他生成任务提供了借鉴意义。
研究方法
1. CFG（无分类器引导）
2. EMA（指数移动平均）
3. Hugging Face的文本到图像生成模型
4. CIFAR-100数据集
5. AdamW优化器
6. FID分数评估
实验结果
实验结果表明，与基线模型相比，改进的模型在图像质量、多样性和与文本描述的准确性方面均有显著提升。FID分数从1332.33降低到1088.94，表明生成的图像与真实图像的分布更加接近。
未来工作
未来研究方向包括：探索更多数据集以验证模型的鲁棒性和泛化能力，研究替代架构以进一步提高性能和效率，扩展模型处理复杂文本描述的能力，提高图像的物理准确性和细节，开发实时文本到图像生成模型，整合其他模态（如音频或视频），利用硬件加速和分布式计算技术。