如何用Deep-Fusion实现完美图文对齐？Playground v3：实现超越人类的图形设计能力

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作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台 极市导读   实 验结果表明，PGv3 在文本提示的准确性、复杂推理和精确的文本渲染方面表现优异。用户偏好研究表明，PGv3 在常见的设计应用 (如贴纸、海报和徽标设计) 中具备超越人类的图形设计能力。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 本文目录 1 Playground v3：Deep-Fusion，一个策略实现 T2I 模型更好的图文对齐 (来自 Playground Research) 1 Playground v3 论文解读 1.1 Playground v3 简介 1.2 Playground v3 模型架构 1.3 Playground v3 模型训练 1.4 图像字幕模型 PG Captioner 1.5 图像质量的定性评价结果 1.6 图像质量的定量评价结果 太长不看版 本文提出的 Playground v3 (PGv3) 是 Playground Research 团队于 2024.09 推出的最新 text-to-image (T2I) 模型，在多个测试基准上达到了 SoTA 性能。Playground v3 不像传统依赖 LLM (比如依赖于 T5 或者 CLIP 文 ………………………………