9款最新文生图模型汇总！含华为、谷歌、Stability AI等大厂创新模型（附论文和代码）
2023年真是文生图大放异彩的一年，给数字艺术界和创意圈注入了新鲜血液。从起初的基础图像创作跃进到现在的超逼真效果，这些先进的模型彻底变革了我们制作和享受数字作品的途径。
最近，一些大公司比如华为、谷歌、还有Stability AI等人工智能巨头也没闲着，纷纷推出了自己的最新文生图模型。
今天就给大家盘点一下近期新推出的文生图模型，为了让各位更全面地理解这些技术，我还特别准备了相关的研究论文和代码分享！
1、PanGu-Draw（华为）
论文：PanGu-Draw: Advancing Resource-Efficient Text-to-Image Synthesis with Time-Decoupled Training and Reusable Coop-Diffusion
PanGu-Draw：通过时间解耦训练和可重用 Coop-Diffusion 推进资源节约型文本到图像合成
简述：本文提出了PanGu-Draw，一种高效的文本到图像潜在扩散模型，能适应多控制信号。该模型采用时间解耦训练策略，分为结构器和纹理器，大幅提升数据和计算效率。同时，研究人员引入Coop-Diffusion算法，允许不同潜在空间和分辨率的模型协同工作，无需额外数据或重新训练。PanGu-Draw在文本到图像和多控制图像生成上表现出色，指向了训练效率和生成多功能性的新方向。
2、Imagen & Imagen 2（谷歌）
论文：Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding
具有深度语言理解的逼真文本到图像扩散模型
简述：本文提出了Imagen，一款新型的文本到图像扩散模型，实现了极高的真实感
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