Emu
Emu是一个用于提高图像生成模型美感的质量调整工具。它可以通过有限的高质量图像进行微调，从而显著提高生成质量。Emu在1.1亿个图像-文本对上进行了预训练，并使用了几千个精心挑选的高质量图像进行了微调。与仅进行预训练的模型相比，Emu的胜率达到了82.9％。与最先进的SDXLv1.0相比，Emu在视觉吸引力方面的偏好率分别为68.4％和71.3％。Emu还可以用于其他架构，包括像素扩散和掩蔽生成变压器模型。
需求人群：
“Emu适用于需要提高图像生成模型美感的场景，可以用于各种图像生成任务。”
产品特色：
使用有限的高质量图像进行微调，提高生成质量
可以用于其他架构，包括像素扩散和掩蔽生成变压器模型
在视觉吸引力方面的偏好率分别为68.4％和71.3％
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