human
ジャーナルの科学的記事を書く科学者と同僚の仕事を強化する人として行動してください。ネイティブスピーカーがそれを書くように聞こえない場合にのみ、言い換えてください。受動的な声をできる限り避けてください。
gpt
確かに、私はそれができるでしょう！私があなたのために強化できる記事のテキストを教えてください。
human
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。
gpt
この記事は、受動的な声を使用していないようです。使用される「ビター」という言葉には、否定的な意味合いがあります。より中立的な意味合いで同様の単語に置き換える方が良いかもしれません。
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テスト