Hugging Face推出aMUSEd模型,几秒钟内生成图像
["Hugging Face推出的aMUSEd模型可以在几秒钟内生成图像,相比其他竞争对手如Stable Diffusion更快。","aMUSEd使用了一种轻量级的文本到图像模型,基于Google的MUSE模型。","aMUSEd采用了Masked Image Model(MIM)架构,减少了推理步骤,提高了生成速度和可解释性。","模型可在Hugging Face上的演示中进行尝试,目前以研究预览版形式提供,使用OpenRAIL许可证。","aMUSEd生成的图像质量可以进一步提高,团队选择发布它以“鼓励社区探索像MIM这样的非扩散框架用于图像生成”。"]