内容摘要：阿来：最新文学在工业革命到来前，多如李白诗所言却顾所来径，苍苍横翠微，总带有关于当下或不断回望的颜色。

阿来：最新文学在工业革命到来前，多如李白诗所言却顾所来径，苍苍横翠微，总带有关于当下或不断回望的颜色。

自上一年以来，安卓文本到图画生成模型取得了巨大发展，模型的架构从传统的根据UNet逐步转变为根据Transformer的模型。与传统依赖于预练习言语模型如T5或CLIP文本编码器的文本到图画生成模型不同，旗舰PGv3彻底集成了大型言语模型(LLMs)，旗舰根据全新的深度交融(Deep-Fusion)架构，运用仅解码器(decoder-only)大型言语模型的常识，来进行文本到图画生成使命。

2.中心层的token下采样，手机在32层中，手机在中心层将图画键和值的序列长度削减了四倍，使整个网络类似于只要一个下采样的传统卷积U-Net，稍微加快了练习和推理时刻，而且没有功能下降。文本编码器Transformer模型中的每层捕捉到的表明不同，功用包括不同等级的单词级和语句级信息，功用规范做法是运用T5编码器或CLIP文本编码器的最终一层输出，或是结合倒数第二层的输出，不过，研讨人员发现挑选用于调理文本转图画模型的最佳层十分费事，特别是运用解码器风格的大型言语模型时，具有更杂乱的内部表明。遭到DSG和DPG-bench的启示，夺冠研讨人员提出了一种反向的图画描绘评价办法，夺冠在17个图画类别中生成「是-否」问答对:通用、图画类型、文本、色彩、方位、联系、相对方位、实体、实体巨细、实体形状、计数、情感、含糊、图画伪影、专有名词(世界常识)、调色板和色彩分级。

试验成果标明，最新PGv3在文本提示遵从、最新杂乱推理和文本烘托准确率方面体现出色;用户偏好研讨标明，PGv3模型在常见的规划运用中，如表情包(stickers)、海报和logo规划，具有逾越人类的图形规划才能，还可以准确操控RGB色彩和多言语了解。像DALL-E3、安卓Imagen2和StableDiffusion3等其他模型相同，PGv3旨在履行文本到图画(t2i)生成使命。

此外，旗舰为了进步图画描绘的质量，旗舰研讨人员开发了一个内部描绘生成器(in-housecaptioner)，可以生成不同详细程度的描绘，丰厚了文本结构的多样性，还引入了一个新的基准CapsBench来评价详细的图画描绘功能。

一种新式的评价办法是根据问题的目标，手机从描绘中生成问题，并运用这些问题评价所提出的描绘，有助于全面评价文本到图画模型。他深化剖析了掉发的杂乱成因，功用翔实区分了不同类型的掉发体现，功用并全面论述了当时最新的医治理念与办法，为在场学员们在掉发医治范畴开辟了簇新的思路。

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