主要观点总结
文章介绍了基于生成对抗性CLIP（GALIP）的文本到图像合成框架，它结合了CLIP模型的复杂场景理解能力和领域泛化能力，以提高图像合成的质量、速度和可控性。文章提出了基于CLIP的判别器和CLIP赋能的生成器，通过实验证明其能够合成高质量、快速且可控的复杂图像。GALIP在多个数据集上取得了显著的改进，特别是在处理复杂图像合成时。
关键观点总结
关键观点1: 生成对抗性CLIP（GALIP）框架
GALIP结合了CLIP模型，利用其复杂场景理解能力和领域泛化能力，提高了图像合成的质量、速度和可控性。
关键观点2: 基于CLIP的判别器
通过CLIP-ViT和Mate-D组成，能更准确地评估生成的复杂图像的质量。
关键观点3: CLIP赋能的生成器
利用了CLIP的域泛化能力，并诱导CLIP视觉概念来缩小文本和图像特征之间的差距，提高了复杂图像合成能力。
关键观点4: 实验结果
在多个具有挑战性的数据集上，GALIP取得了显著的改进，特别是复杂图像合成。
关键观点5: 未来工作
考虑使用更大的模型尺寸和预训练数据集，以及利用大型语言模型替换CLIP文本编码器，以进一步提高性能。
文章预览
摘要 从文本合成高保真复杂图像是一个挑战。 基于大规模预训练，自回归和扩散模型可以合成逼真的图像。 尽管这些大型模型取得了显著进展，但仍然存在三个缺陷。 1) 这些模型需要大量的训练数据和参数才能取得良好的性能。 2) 多步骤生成设计严重减慢了图像合成过程。 3) 合成的视觉特征难以控制，需要精心设计的提示。 为了实现高质量、高效、快速和可控的文本到图像合成，我们提出了生成对抗CLIP，即GALIP。 GALIP 利用强大的预训练CLIP模型，在判别器和生成器中都使用它。 具体来说，我们提出了一个基于CLIP的判别器。 CLIP 的复杂场景理解能力使判别器能够准确地评估图像质量。 此外，我们提出了一个CLIP赋能的生成器，它通过桥接特征和提示从CLIP中诱导视觉概念。 集成CLIP的生成器和判别器提高了训练效率，因此，我们的模型只
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