LlamaGen
LlamaGen是一个新的图像生成模型家族，它将大型语言模型的原始下一个token预测范式应用于视觉生成领域。该模型通过适当的扩展，无需对视觉信号的归纳偏差即可实现最先进的图像生成性能。LlamaGen重新审视了图像分词器的设计空间、图像生成模型的可扩展性属性以及它们的训练数据质量。
需求人群：
“LlamaGen的目标受众是图像生成领域的研究人员和开发者，特别是那些对利用自回归模型进行高质量图像合成感兴趣的人。它适合需要生成高质量图像的AI艺术家、游戏开发者、电影制作者以及任何需要图像生成技术的行业。”
使用场景示例：
使用LlamaGen生成特定风格的艺术作品。
在游戏开发中，使用LlamaGen快速生成游戏内环境和角色的图像。
电影制作中，利用LlamaGen创建逼真的背景和场景。
产品特色：
提供两种图像分词器，下采样比率分别为16和8。
发布七个类条件生成模型，参数从100M到3B不等。
提供两个文本条件生成模型，参数为700M。
支持在线演示，运行预训练模型。
支持LLM服务框架，可实现300% – 400%的速度提升。
类条件图像生成在ImageNet上的应用。
文本条件图像生成，使用LAION COCO数据集和内部数据。
使用教程：
访问LlamaGen的GitHub页面并克隆或下载代码。
阅读并遵循GETTING_STARTED.md文件中的安装指南。
下载预训练模型并将其放置在指定的文件夹中。
运行提供的脚本以生成图像，查看生成结果。
根据需要调整参数和设置以优化生成的图像。
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