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GAN卷土重来:10亿参数的GigaGAN效果堪比扩散模型


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自从 DALL·E 2 之后,在图像生成方面扩散模型替代GAN成了主流方向,比如开源的文生图模型stable diffusion也是基于diffusion架构的。近日, Adobe研究者在论文Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis提出了参数量为10亿(1B)的GAN模型:GigaGAN,其在文生图效果上接近扩散模型效果,而且推理速度更快,生成512x512大小图像只需要0.13s,生成16M像素图像只需要 3.66s。同时GigaGAN也支持latent空间的编辑功能,比如latent插值,风格混合,以及向量运算等。

GigaGAN改进了StyleGAN架构,采用两阶段训练策略:一个是64x64的图像生成器和一个512x512的图像超分2器,其图像生成器架构如下所示(这里也是采用CLIP text encoder来引入text condition):GigaGAN在 LAION2B-en和 COYO-700M数据集上训练,其在COCO数据集上的FID达到9.09,超过stable diffusion 1.5,推理速度比stable diffusion快20倍多(2.9s vs 0.13s):GigaGAN除了文生图能力,还可以实现可控的合成,比如风格混合,如下图所示:更多效果图和技术细节见论文https://arxiv.org/abs/2303.05511和网站https://mingukkang.github.io/GigaGAN/

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