Swiftbrush

🚀 SwiftBrushモデルカード

SwiftBrushは、変分スコア蒸留を用いた1ステップのテキストから画像への拡散モデルで、画像生成の高速化と品質向上を実現します。

🚀 クイックスタート

このモデルは、以下の論文で詳細に説明されています。 SwiftBrush: One-Step Text-to-Image Diffusion Model with Variational Score Distillation 著者: Thuan Hoang Nguyen, Anh Tran

✨ 主な機能

• テキストから画像への生成: 入力されたテキストに基づいて画像を生成します。
• 高速生成: 1ステップの拡散プロセスにより、高速に画像を生成します。

📚 ドキュメント

⚠️ 重要提示

このモデルは研究目的のみに使用されることを意図しています。また、より優れたバージョンであるSwiftBrush v2を開発中であり、その概要はこちらで確認できます。

💡 使用建议

論文に関する質問があれば、自由にお問い合わせください。 Thuan Hoang Nguyen v.thuannh5@vinai.io 詳細な情報については、コードリポジトリを参照してください。

📄 ライセンス

SwiftBrushは、Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International Licenseの下で公開されています。

📚 引用

SwiftBrushがあなたの研究に役立った場合、または関連する場合は、以下の論文を引用していただけると幸いです。

@InProceedings{nguyen2024swiftbrush,
  title={SwiftBrush: One-Step Text-to-Image Diffusion Model with Variational Score Distillation},
  author={Thuan Hoang Nguyen and Anh Tran},
  booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year={2024}
}

🔧 謝辞

このプロジェクト全体を通じて、初期の議論や多くの有益なコメントと提案を提供してくれたUy Dieu Tranに感謝します。また、貴重なフィードバックとサポートを提供してくれたTrung Tuan Daoに特別な感謝を表します。最後に、ProlificDreamerの研究に携わったZhengyi Wang, Cheng Lu, Yikai Wang, Fan Bao, Chongxuan Li, Hang Su, Jun Zhuや、diffusersフレームワークを提供してくれたHuggingfaceチームに感謝します。