历史背景与研究说明
Imagen 使用大型文本编码器和 diffusion decoder，研究显示扩大 language model 对 image-text alignment 的收益尤其明显。它强化了一个后来被 GPT-native image generation 继续推进的方向：更强语言理解会改变视觉生成能力。
日期与版本记录
节点标注日期：2022-05 · 研究母版原记日期：2022-05
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原始资料与进一步阅读
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Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding
https://arxiv.org/abs/2205.11487
当前引用地址
出处、翻译与核验状态
档案节点 #083 · 历史节点
研究母版与补充出处 · 3
AI 艺术谱系研究母版 · p. 25 · 083
原记日期: 2022-05
Imagen：深层语言理解与逼真图像生成 ↗
Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding
生成式视觉发布编年研究母版 · p. 5 · R020
原记日期: 2022-05
Imagen：深层语言理解与逼真图像生成 ↗
Google Imagen
生成式视觉发布编年研究母版 · p. 6 · R021
原记日期: 2022-05
Imagen：深层语言理解与逼真图像生成 ↗
Imagen
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引用本节点
ANTI-AI ARCHIVE. Imagen：深层语言理解与逼真图像生成. 艺术史节点 #083. https://salondesrefuses.cn/zh/art-history/083
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