はい、これは抽象的であり、Nvidiaの短い論文の導入の一部です。できるだけ理解できるようにしてください。

概要
大規模な拡散ベースの生成モデルがLEDを使用しています
テキストコンディショニングされた高解像度画像のブレークスルーに
統合、複雑なテキスト理解を実証し、
未解決のゼロショット一般化。ランダムから始めます
ノイズ、そのようなテキストからイメージまでの拡散モデルは徐々にsynthe-
コンディショニング中の反復的な方法で画像をサイズします
テキストプロンプト。私たちは彼らの合成行動qualita-
このプロセス全体にわたって激しく変化します：サンプリングの初期、
生成は、生成するためにテキストプロンプトに強く依存しています
テキストに合わせたコンテンツは、その後、テキストコンディショニングはal-です
ほとんどが完全に無視され、タスクは生産に変更されます
高い視覚的忠実度の出力。これは、その共有を示唆しています
世代全体のプロセス全体のモデルパラメーター、
文献の標準的な慣行は、理想的ではないかもしれません
属のこれらの明らかに異なるモードを最もよくキャプチャします - 
プロセス。したがって、既存の作品とは対照的に、私たち
テキストから画像への拡散のアンサンブルを訓練することを提案します
さまざまな合成段階に特化したELS。維持するため
トレーニング効率、私たちは最初に単一のモデルをトレーニングします。
その後、毛皮の特殊なモデルに徐々に分割されます - 
反復世代の特定の段階のために訓練された
プロセス。エディフィと呼ばれる拡散モデルのアンサンブル、
その結果、テキストアライメントが改善され、維持されます
同じ推論計算コストと高い視覚的な維持
品質、以前の大規模なテキストからイメージを上回る
標準ベンチマーク上の拡散モデル。加えて、
さまざまな埋め込みを悪用するようにモデルを訓練します
T5テキスト、クリップテキスト、クリップを含むコンディショニング
画像埋め込み。これらの異なる埋め込みを示します
さまざまな画像形成の動作につながります。特に、
クリップイメージの埋め込みにより、直感的で即座の方法が可能になります
参照画像のスタイルをターゲットに転送する
テキストから画像への出力。最後に、私たちはen-のテクニックを示しています
Ables Ediffiの「ワード付きのペイント」機能。ユーザーはできます
入力テキストの単語を選択し、キャンバスにペイントします
出力を制御するために、これはクラフトを作成するのに非常に便利です
望ましい画像を念頭に置いています。プロジェクトページはで利用できます
https://deepimagination.cc/ediffi/

1.はじめに
画像を生成する拡散モデル[24,66,70]
図2で視覚化されているように、反復除去は革命的です - 
画像生成の分野の分野。彼らは核心です
持っている最近のテキストから画像モデルのビルディングブロック
複雑なテキストを回す際に驚くべき能力を実証しました
目に見えない小説であっても、フォトリアリスティックな画像に促します
概念[55、57、61]。これらのモデルは開発につながりました - 
多数のインタラクティブツールと創造的なアプリケーションのメント
そして、コンテンツの作成の民主化をターボチャージしました。
間違いなく、この成功は、スケーラビリティのプロが拡散モデルの大きなスケーラビリティに主に起因するものです。
開業医がより大きく翻訳するための明確な経路を争います
モデル容量、計算、およびデータセットがより良い画像になります
生成品質。これは苦いことの素晴らしいリマインダーです
レッスン[72]、スケーラブルなモデルが訓練されたことを観察します
長期的に大規模なコンピューティングパワーを備えた膨大なデータ
多くの場合、手作りの専門的なカウンターパートよりも優れています。
同様の傾向が以前に自然なlanで観察されています - 
ゲージモデリング[31]、画像分類[21]、画像再コン - 
構造[36]、および自己回帰生成モデリング[19]。
拡散モデルをさらにスケーリングすることに興味があります
テキストから画像の生成のモデル機能の用語
タスク。まず、単に容量を増やすだけであることに注意してください
除去ごとに、より深いまたはより広いニューラルネットワークを使用します
ステップは、テスト時間計算com-に悪影響を及ぼします
サンプリングは、
逆（生成）の微分方程式があります。
イングネットワークは何度も呼ばれます。私たちは、を達成することを目指しています
テスト時間計算を発生せずに目標をスケーリングします
複雑さのオーバーヘッド。
私たちの重要な洞察は、テキストからイメージまでの拡散モデルです
生成中に興味深い時間的動的な動的を示します。
初期のサンプリング段階で、de-への入力データが
ノイズネットワークはランダムノイズに近い、拡散
モデルは主にテキストプロンプトに依存してサンプリングをガイドします
プロセス。世代が続くにつれて、モデルは徐々に
視覚的な特徴に向かって、ほとんどがig-に変化します。
図3および4に示すように、入力テキストプロンプトを削除します。
Yes, here's an abstract and part of the Introduction of a NVIDIA short paper. Please try to make it as understandable as possible. 

Abstract
Large-scale diffusion-based generative models have led
to breakthroughs in text-conditioned high-resolution image
synthesis, demonstrating complex text comprehension and
outstanding zero-shot generalization. Starting from random
noise, such text-to-image diffusion models gradually synthe-
size images in an iterative fashion while conditioning on
text prompts. We find that their synthesis behavior qualita-
tively changes throughout this process: Early in sampling,
generation strongly relies on the text prompt to generate
text-aligned content, while later, the text conditioning is al-
most entirely ignored, and the task changes to producing
outputs of high visual fidelity. This suggests that sharing
model parameters throughout the entire generation process,
the standard practice in the literature, may not be ideal to
best capture these distinctly different modes of the genera-
tion process. Therefore, in contrast to existing works, we
propose to train an ensemble of text-to-image diffusion mod-
els specialized for different synthesis stages. To maintain
training efficiency, we initially train a single model, which is
then progressively split into specialized models that are fur-
ther trained for the specific stages of the iterative generation
process. Our ensemble of diffusion models, called eDiffi,
results in improved text alignment while maintaining the
same inference computation cost and preserving high visual
quality, outperforming previous large-scale text-to-image
diffusion models on the standard benchmark. In addition,
we train our model to exploit a variety of embeddings for
conditioning, including the T5 text, CLIP text, and CLIP
image embeddings. We show that these different embeddings
lead to different image formation behaviors. Notably, the
CLIP image embedding allows an intuitive and instant way
of transferring the style of a reference image to the target
text-to-image output. Lastly, we show a technique that en-
ables eDiffi’s “paint-with-words” capability. A user can
select the word in the input text and paint it in a canvas
to control the output, which is very handy for crafting the
desired image in mind. The project page is available at
https://deepimagination.cc/eDiffi/

1. Introduction
Diffusion models [24,66,70] that generate images through
iterative denoising, as visualized in Figure 2, are revolu-
tionizing the field of image generation. They are the core
building block of recent text-to-image models, which have
demonstrated astonishing capability in turning complex text
prompts into photorealistic images, even for unseen novel
concepts [55, 57, 61]. These models have led to the develop-
ment of numerous interactive tools and creative applications
and turbocharged the democratization of content creation.
Arguably, this success is attributed largely to the great scalability of diffusion models because the scalability pro-
vides a clear pathway for practitioners to translate larger
model capacity, compute, and datasets into better image
generation quality. This is a great reminder of the bitter
lessons [72], which observe that a scalable model trained on
vast data with massive computing power in the long term
often outperforms its handcrafted specialized counterparts.
A similar trend has been observed previously in natural lan-
guage modeling [31], image classification [21], image recon-
struction [36], and autoregressive generative modeling [19].
We are interested in further scaling diffusion models in
terms of model capability for the text-to-image generation
task. We first note that simply increasing the capacity by
using deeper or wider neural networks for each denoising
step will negatively impact the test-time computational com-
plexity of sampling, since sampling amounts to solving a
reverse (generative) differential equation in which a denois-
ing network is called many times. We aim to achieve the
scaling goal without incurring the test-time computational
complexity overhead.
Our key insight is that text-to-image diffusion models
exhibit an intriguing temporal dynamic during generation.
At the early sampling stage, when the input data to the de-
noising network is closer to the random noise, the diffusion
model mainly relies on the text prompt to guide the sampling
process. As the generation continues, the model gradually
shifts towards visual features to denoise images, mostly ig-
noring the input text prompt as shown in Figure 3 and 4.