谷歌Parti生成器依靠200亿参数将文本转成栩栩如生的图像
（来自：GoogleParti）
据悉，Parti 全称为“Pathways Autoregressive Text-to-Image”（路径自回归文本转图像）。随着可使用参数数量的增长，其输出的图像也能够更加逼真。
本例中，Parti 在生成最终图像之前，已经研究了 200 亿量级的参数。相比之下，Imagen 是 Google 设计用于扩散学习的文本转图像生成器。
工作期间，它会通过向图像添加“噪声”来训练计算机模型，让它初步生成模糊的静态图像，然后模型会通过学习来尝试解码静态图像。
随着模型的改进，系统可以将一系列随机点，逐渐变成我们最终看到的栩栩如生的重新生成图像。
最后，除了 Parti 和 Imagen，我们还有听说过其它文本转图像模型 —— 比如 Dall-E、VQ-GAN+CLIP 和 Latent Diffusion Models 。
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