VQGAN+CLIP — это метод генерации изображений на основе текстовых описаний, объединяющий возможности генеративной состязательной сети VQGAN и модели CLIP от OpenAI. Такой подход позволяет создавать визуальные образы, соответствующие заданным текстовым подсказкам, без необходимости в обучении модели на парных данных «текст-изображение». VQGAN отвечает за генерацию изображений, а CLIP оценивает их соответствие текстовому запросу, направляя процесс оптимизации в нужное русло.
Метод был предложен в 2021 году и быстро стал популярным инструментом для создания художественных и фотореалистичных изображений. Он используется как исследователями, так и художниками, дизайнерами и энтузиастами ИИ для визуализации идей, создания концепт-арта, иллюстраций и других видов визуального контента. VQGAN+CLIP работает в латентном пространстве, что позволяет генерировать изображения высокого качества при относительно низких вычислительных затратах.
- Генерация изображений из текста: создание визуальных образов на основе текстовых подсказок без необходимости в обучении модели на парных данных.
- Использование латентного пространства: работа в скрытом пространстве изображений для повышения качества и снижения вычислительных затрат.
- Оценка соответствия с помощью CLIP: модель CLIP оценивает, насколько сгенерированное изображение соответствует текстовому запросу, направляя процесс оптимизации.
- Поддержка различных стилей и тем: возможность генерации изображений в различных художественных стилях и на различные темы.
- Открытый исходный код: наличие открытых репозиториев и инструментов, позволяющих пользователям адаптировать и использовать модель для своих нужд.