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文本到图像的扩散模型，具有前所未有的写实主义程度和深度的语言理解。Imagen建立在理解文本的大型变压器语言模型的基础上，并依赖于在高保真图像生成中扩散模型的强度。我们的关键发现是，在纯文本语料库上进行预训练的通用大型语言模型(例如T5)在编码用于图像合成的文本方面惊人地有效:在Imagen中增加语言模型的大小比增加图像扩散模型的大小更能提高样本保真度和图像-文本对齐。Imagen在没有经过COCO训练的情况下，在COCO数据集上获得了7.27的最新FID分数，并且人类评分者发现Imagen样本在图像-文本对齐方面与COCO数据本身不相上下。为了更深入地评估文本到图像模型，我们引入了DrawBench，这是一个全面且具有挑战性的文本到图像模型基准测试。使用DrawBench，我们将Imagen与最近的方法进行了比较，包括VQ-GAN+CLIP、潜在扩散模型和DALL-E2，并发现人类评分者在并排比较中更喜欢Imagen，无论是在样本质量还是图像-文本对齐方面。 Imagen【推荐试用】同类网站还有：Text-To-Pokemon口袋妖怪、小库AI云、ControlNet、NightCafe Creator、造梦日记、Playground AI这些都是属于AI绘画生成-文生图的网站

用于入门级PC的低质量模型。 我们还发布了适用于iOS的应用程序。 最多可同时检测到1个人。 运行确认环境推荐（约30fps） Windows10ProVer.1909 Corei7-7700HQ 显存16GB 显卡GTX1070（约20fps） Windows10 Corei5-7500 内存8GB 显卡GTX1050 (LowQualitymodelabout12fps) windows10 Corei5-7200U 内存4GB 无显卡 &nbsp; <h4>检测点</h4> TDPT有24个检测点。 1、右耳2、左耳3、右眼4、左眼5、鼻子6、右肩7、左肩8、右手肘9、左手肘10、右手腕11、左手腕12、右手拇指根部13、左手拇指根部14、右手中指的根部15、左手中指根部16、肚子17、右髋关节18、左髋关节19、右膝20、左膝21、右脚踝22、左脚踝23、右脚趾24、左脚趾 Digital-Standard（Windows版）同类网站还有：alpaca.io这些都是属于AI动作捕捉的网站

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