博鱼官网CommonCanvas：一种使用创意共享图片训练开放扩散模型的方法研究团队提出了一种使用创意共享图片训练开放扩散模型的方法，以克服高质量数据和版权问题的挑战。

　　他们使用迁移学习技术创建了合成标题，与精选的创意共享图片匹配，用于训练生成模型，将文字转化为图像。

　　这一方法大大提高了生成模型的质量，创建了称为CommonCanvas的一组模型，可与SD2相媲美。

　　站长之家（11月2日 消息:近年来，人工智能在文本到图像生成领域取得了显著进展。将书面描述转化为视觉表现具有广泛的应用，从创作内容到帮助盲人和讲故事。然而，研究人员面临着两个重大障碍，即缺乏高质量数据和从互联网抓取的数据集涉及的版权问题。

　　为了克服这些问题，一支研究团队提出了一个创新的方法，他们创建了一个创意共享许可（CC）的图像数据集，用于训练开放扩散模型，这些模型可以胜过Stable Diffusion2(SD2)。

　　这个方法有两个主要挑战:首先，高分辨率的CC照片虽然是开放许可的，但它们经常缺乏文本描述，这对于文本到图像生成模型的训练至关重要。

　　其次，与像LAION这样的大型专有数据集相比，CC照片数量较少，尽管它们是重要的资源。这引发了是否有足够的数据可以有效训练高质量模型的问题。

　　为了解决这些问题，研究团队采用了迁移学习技术，使用预训练模型创建了出色的合成标题，并将其与精心选择的CC照片相匹配。这种方法利用了模型从照片或其他输入生成文本的能力，通过创建一个照片和虚构标题的数据集，用于训练生成模型，将文字转化为视觉内容。

　　此外，他们还制定了一种既节约计算资源又高效利用数据的训练方法，以解决第二个挑战。这意味着有足够的CC照片可供训练高质量模型。最终，研究团队培训了多个文本到图像生成模型，这些模型被称为CommonCanvas系列，并在生成质量上媲美SD2。

　　通过该方法，他们克服了数据集大小的限制和使用人工标题的问题，实现了高质量的图像生成。总之，他们的研究为创意共享图像的利用提供了新方法，为生成模型的进一步发展提供了有力支持。同时，他们还将训练好的CommonCanvas模型、CC照片、人工标题和CommonCatalog数据集免费提供在GitHub上，以鼓励更多的合作和研究。

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