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OpenSkyML团队介绍了一种新颖的文本到图像综合方法，利用了扩散模型。该模型是在大型数据集上进行了广泛培训的结果，结合了现有流行模型的优势。
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## 背景
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文本到图像综合是人工智能领域的一项具有挑战性的任务。传统方法涉及使用各种体系结构，如GAN（生成对抗网络）或VAE（变分自编码器）从文本描述生成图像。然而，这些模型通常在生成高质量和多样化图像方面面临挑战。
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## 扩散模型
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我们提出的扩散模型受扩散过程概念的启发。它通过从源到目标的顺序生成图像来扩散信息。这种方法允许更精细地控制生成过程，并产生更真实和多样化的图像。
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OpenSkyML团队介绍了一种新颖的文本到图像综合方法，利用了扩散模型。该模型是在大型数据集上进行了广泛培训的结果，结合了现有流行模型的优势。
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我们提出的扩散模型受扩散过程概念的启发。它通过从源到目标的顺序生成图像来扩散信息。这种方法允许更精细地控制生成过程，并产生更真实和多样化的图像。
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