GAN卷土重来：10亿参数的GigaGAN效果堪比扩散模型

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自从 DALL·E 2 之后，在图像生成方面扩散模型替代GAN成了主流方向，比如开源的文生图模型stable diffusion也是基于diffusion架构的。近日， Adobe研究者在论文Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis提出了参数量为10亿（1B）的GAN模型：GigaGAN，其在文生图效果上接近扩散模型效果，而且推理速度更快，生成512x512大小图像只需要0.13s，生成16M像素图像只需要 3.66s。同时GigaGAN也支持latent空间的编辑功能，比如latent插值，风格混合，以及向量运算等。