Parti
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自动作图生成器。Parti
网址是多少Parti
网址：https://parti.research.google/Parti
简介Parti，全名叫「Pathways Autoregressive Text-to-Image」，是谷歌大脑老大Jeff Dean提出的多任务AI大模型蓝图Pathway的一部分。 Parti是一个自回归模型，它的方法首先将一组图像转换为一系列代码条目，类似于拼图。然后将给定的文本提示转换为这些代码条目并「拼成」一个新图像。 换言之，Parti将「文本到图像的生成」转换成一个「序列到序列」的建模问题，类似于机器翻译——这使得它能够受益于大型语言模型（如PaLM），这对于处理长而复杂的文本提示和生成高质量的图像至关重要。 在这种情况下，目标输出是图像token的序列，而不是另一种语言的文本token。 Parti通过使用功能强大的图像标记器「ViT-VQGAN」将图像编码为离散token序列，并利用其重建图像token序列的能力，使其成为高质量、视觉多样化的图像。Parti
构成现实世界的知识
当文本到图像生成允许我们创建从未见过的场景时，它是最有趣的。 我们发现 Parti 可以管理需要它的长而复杂的提示： 准确反映世界知识 组合许多参与者和对象，具有细粒度的细节和交互 坚持特定的图像格式和风格 在以下提示和输出图像示例中，我们展示了 Parti 如何响应参与者、活动、描述、位置和格式的变化。Parti团队
Parti 是跨多个Google 研究团队的作者的合作： Jiahui Yu * ??、Yuanzhong Xu †、Jing Yu Koh †、Thang Luong †、Gunjan Baid † 、Zirui Wang †、Vijay Vasudevan †、Alexander Ku † Yinfei Yang、Burcu Karagol Ayan, Ben Hutchinson, Wei Han, Zarana Parekh, Xin Li, Han Zhang Jason Baldridge † , Yonghui Wu* *同等贡献 †核心贡献 要感谢 Elizabeth Adkison、Fred Alcober、Tania Bedrax-Weiss、Krishna Bharat、Nicole Brichtova、Yuan Cao、William Chan、Zhifeng Chen、Eli Collins、Claire Cui、Andrew Dai、Jeff Dean、Emily Denton、Toju Duke、Dumitru Erhan、Brian Gabriel、Zoubin Ghahramani、Jonathan Ho、Michael Jones、Sarah Laszlo、Quoc Le、Lala Li、Zhen Li、Sara Mahdavi、Kathy Meier-Hellstern、Kevin Murphy、Paul Natsev、Paul Nicholas、Mohammad Norouzi、Niki Parmar、Ruoming Pang, Fernando Pereira, Slav Petrov, Vinodkumar Prabhakaran, Utsav Prabhu, Evan Rapoport, Keran Rong, Negar Rostamzadeh, Chitwan Saharia, Gia Soles, Austin Tarango, Ashish Vaswani, Tao Wang, Tris Warkentin, Austin Waters, Ben Zevenbergen指导，Peter Anderson、Corinna Cortes、Tom Duerig、Douglas Eck、David Ha、Radu Soricut 和 Rahul Sukthankar 负责论文审查和反馈，Erica Moreira 和 Victor Gomes 负责资源协调，Tom Small 负责设计 Parti 水印，Google ML 数据运营团队负责收集对我们生成的图像的人工评估以及 Google Brain 团队中的其他人和 Google 研究团队在整个项目中提供支持。
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