IDEA-CCNL
Taiyi-Diffusion-XLは、中国語のテキストから画像生成能力を強化しながら、英語の理解能力も保持するバイリンガル拡散モデルです。Stable-Diffusion-XLアーキテクチャに基づき、高品質のバイリンガルデータセットで訓練され、画像品質、多様性、テキストアライメントの面で優れた性能を発揮し、AIGCとデジタルアート創作に新たな選択肢を提供します。
画像の内容をテキスト記述に変換することに特化したモデルで、中国語処理をサポートしています。
初のオープンソース中国語Stable Diffusionアニメモデル、100万の選別されたアニメ中国語テキスト画像ペアでトレーニング
初のオープンソース中英バイリンガルStable Diffusionモデル、0.2億の選別済み中国語画像テキストペアでトレーニング
初のオープンソース中国語Stable Diffusionモデル、2,000万の精選された中国語画像テキストペアでトレーニング
初のオープンソース中国語CLIPモデル、1億2300万のテキスト画像ペアで事前学習、テキストエンコーダはRoBERTa-baseアーキテクチャを採用。
初のオープンソース中国語CLIPモデル、1.23億の画像テキストペアで事前学習、テキストエンコーダはRoBERTa-largeアーキテクチャを採用。
初のオープンソース中国語CLIPモデル、1.23億の画像テキストペアで事前学習済み、中国語の画像テキスト特徴抽出とゼロショット分類をサポート
初めてオープンソース化された中国語CLIPモデルで、1億2300万の画像テキストペアで事前学習されており、テキストエンコーダはRoBERTa-baseアーキテクチャを採用しています。
RoBERTa-baseアーキテクチャに基づく特殊事前学習英語版マルチモーダルテキストエンコーダー、100万の画像テキストペアで訓練
COCOとVisual Genomeデータセットを使用した特別な事前学習を行った英語版MAPビジュアルエンコーダー、ViT-baseアーキテクチャを採用
Diffusersその他%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
