現在、英語以外のテキストおよび画像生成モデルの選択は限られており、多くの場合、ユーザーはモデルを入力する前にプロンプトを英語に翻訳する必要があります。これにより、追加の操作負担が発生するだけでなく、翻訳プロセスにおける言語や文化上の誤りが、生成される画像の精度に影響を及ぼします。
Zhiyuan Research Institute の FlagAI チームは、多言語事前トレーニング モデルと安定拡散を組み合わせて多言語テキストおよび画像生成モデルをトレーニングする、効率的なトレーニング方法の先駆者 - AltDiffusion- m18、18 種類の言語テキストと画像の生成をサポートします。
中国語、英語、日本語、タイ語、韓国語、ヒンディー語、ウクライナ語、アラビア語、トルコ語、ベトナム語、ポーランド語、オランダ語、ポルトガル語、イタリア語、スペイン語、ドイツ語、フランス語、ロシア語が含まれます。
Huggingface:https://huggingface.co/BAAI/AltDiffusion-m18
GitHub:https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/blob/master/examples/AltDiffusion -m18
AltDiffusion-m18 は、英語での FID、IS、および CLIP スコアの客観的評価において安定した拡散 95 ~ 99% の効果を達成し、中国語と日本語で最適なレベルに達し、残りの 15 カテゴリーを満たしました言語テキストと画像生成モデルのギャップにより、多言語テキストと画像生成に対する業界の強い需要が大きく満たされました。この研究に関してアドバイスをくださった安定拡散研究チームに特に感謝します。
また、AltDiffusion-m18関連の革新的技術レポート「AltCLIP: Altering the Language Encoder in CLIP for Extended Language Capabilities」がFindings of ACL 2023に受理されました。
技術ハイライト
1 新しい AltCLIP、多言語 T2I モデルの効率的かつ低コストの構築
AltDiffusion をリリース昨年の -m9 では、Stable Diffusion v1.4 に基づいて、Zhiyuan チームは革新的に言語タワーを多言語タワー AltCLIP に置き換え、9 言語の多言語データを微調整に使用して、元の Stable Diffusion を拡張しました。英語のみをサポートし、9 か国語をサポートします。
AltCLIP: https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/tree/master/examples/AltCLIP-m18
AltDiffusion-m18 は以下に基づいています安定した Diffusion v2.1 トレーニング。 Stable Diffusion v2.1 の新しい言語タワーは、OpenCLIP の反転された第 2 層です。したがって、新しい AltCLIP は、OpenCLIP の反転された第 2 層を再学習のターゲットとして使用し、m9 に基づいて、CrossAttend 層 K のみを使用します。 Unet の V 行列. 微調整は、以下の図に示すように、2 段階のトレーニング方法に拡張されます:
- 第 1 段階: 実験中の早い段階m9 では、K 行列と V 行列を微調整することが判明しました。学ぶべき主なことはテキストと画像の概念的な位置合わせであるため、m18 トレーニングの最初の段階では引き続き 18 言語のデータを使用して微調整します。 K 行列と V 行列。さらに、実験により、画像の解像度を 512*512 から 256*256 に下げても、画像の意味情報が失われないことが証明されています。したがって、テキストと画像の概念の位置合わせを学習する最初の段階では、256*256 の解像度がトレーニングに使用され、トレーニングが高速化されます。
- 第 2 段階: 生成される画像の品質をさらに向上させるために、512*512 の解像度を使用して、18 言語のデータで Unet のすべてのパラメーターをトレーニングします。さらに、分類子を使用しないガイダンス推論を提供するために、テキストの 10% が無条件トレーニングのために破棄されます。
- さらに、生成品質をさらに向上させるために、分類子を使用しないガイド付きトレーニング手法が採用されています。
最新の評価結果は、AltCLIP-m18 が CLIP を上回り、中国語と英語のゼロショット (ゼロサンプル) 検索タスクにおいて最適なレベルに達していることを示しています⬇️
多言語画像分類ベンチマークでは、AltCLIP-m9 (初期バージョン、9 言語をサポート) と AltCLIP-m18 が最適レベルに達しました ⬇️
同様に、AltCLIP With のおかげでタワーを変更するという革新的なアイデアにより、AltDiffusion-m18 は、オリジナルの CLIP 上に構築されたすべての Stable Diffusion モデルおよびエコロジー ツールにシームレスに接続することもでき、Stable Diffusion WebUI、DreamBooth などの Stable Diffusion をサポートするすべてのツールを適用できます。 AltDiffusion-m18 に。簡単に始めることができ、優れたプレイアビリティを備えています。
2 優れたパフォーマンスと正確な詳細を備えた複数言語生成エフェクトが調整されています
新しい AltCLIP の恩恵により、AltDiffusion-m18 は英語の FID、IS、CLIP スコア評価で元の安定拡散効果の 95 ~ 99% を達成し、英語を含む 17 言語で最先端のパフォーマンスを達成しました。中国語と日本語 AltDiffusion-m18 のパフォーマンスを次の表に示します:
以上がAltDiffusion-m18、多言語テキストと画像を生成するための多用途ツールの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

大規模な言語モデル(LLM)は人気が急増しており、ツールコール機能は単純なテキスト生成を超えて機能を劇的に拡大しています。 これで、LLMSは動的なUI作成や自律的なaなどの複雑な自動化タスクを処理できます。

ビデオゲームは不安を緩和したり、ADHDの子供を焦点を合わせたり、サポートしたりできますか? ヘルスケアの課題が世界的に急増しているため、特に若者の間では、イノベーターはありそうもないツールであるビデオゲームに目を向けています。現在、世界最大のエンターテイメントインダスの1つです

「歴史は、技術の進歩が経済成長を促進する一方で、それ自体が公平な所得分布を確保したり、包括的な人間開発を促進したりしないことを示しています」とUNCTADの事務総長であるRebeca Grynspanは前文で書いています。

簡単な、Generative AIを交渉の家庭教師およびスパーリングパートナーとして使用してください。 それについて話しましょう。 革新的なAIブレークスルーのこの分析は、最新のAIに関する私の進行中のフォーブス列のカバレッジの一部であり、特定と説明を含む

バンクーバーで開催されたTED2025会議は、昨日4月11日の第36版を締めくくりました。サム・アルトマン、エリック・シュミット、パーマー・ラッキーを含む60か国以上の80人の講演者が登場しました。テッドのテーマ「人類が再考された」は、仕立てられたものでした

ジョセフ・スティグリッツは、2001年にノーベル経済賞を受賞した経済学者であり、2001年にノーベル経済賞を受賞しています。スティグリッツは、AIが既存の不平等を悪化させ、いくつかの支配的な企業の手に統合した力を悪化させ、最終的に経済を損なうと仮定しています。

グラフデータベース:関係を通じてデータ管理に革命をもたらす データが拡大し、その特性がさまざまなフィールドで進化するにつれて、グラフデータベースは、相互接続されたデータを管理するための変換ソリューションとして浮上しています。伝統とは異なり

大規模な言語モデル(LLM)ルーティング:インテリジェントタスク分布によるパフォーマンスの最適 LLMSの急速に進化する風景は、それぞれが独自の長所と短所を備えた多様なモデルを提供します。 創造的なコンテンツGenに優れている人もいます


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。

WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール

mPDF
mPDF は、UTF-8 でエンコードされた HTML から PDF ファイルを生成できる PHP ライブラリです。オリジナルの作者である Ian Back は、Web サイトから「オンザフライ」で PDF ファイルを出力し、さまざまな言語を処理するために mPDF を作成しました。 HTML2FPDF などのオリジナルのスクリプトよりも遅く、Unicode フォントを使用すると生成されるファイルが大きくなりますが、CSS スタイルなどをサポートし、多くの機能強化が施されています。 RTL (アラビア語とヘブライ語) や CJK (中国語、日本語、韓国語) を含むほぼすべての言語をサポートします。ネストされたブロックレベル要素 (P、DIV など) をサポートします。

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、
