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发布时间: 2023-11-06更新于: 2023-12-31 22:47:10.595504
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
5.0亿
上下文长度
2K
中文支持
支持
推理能力

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

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模型基本信息

推理过程
不支持
上下文长度
2K tokens
最大输出长度
暂无数据
模型类型
视觉大模型
发布时间
2023-11-06
模型文件大小
5.34GB
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
5.0 亿 / 不涉及
知识截止
暂无数据
推理模式
暂无模式数据
AnyText

开源和体验地址

代码开源状态
Apache 2.0
预训练权重开源
Apache 2.0- 免费商用授权
GitHub 源码
https://github.com/tyxsspa/AnyText
Hugging Face
https://modelscope.cn/models/damo/cv_anytext_text_generation_editing/summary
在线体验
暂无在线体验地址
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官方介绍与博客

官方论文
AnyText: Multilingual Visual Text Generation And Editing
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
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API接口信息

接口速度
暂无数据
暂无公开的 API 定价信息。
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评测结果

当前尚无可展示的评测数据。
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发布机构

阿里巴巴
阿里巴巴
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AnyText

模型解读

AnyText主要基于扩散(Diffusion)模型,包含两个核心模块:隐空间辅助模块(Auxiliary Latent Module)和文本嵌入模块(Text Embedding Module)。其中,隐空间辅助模块对三类辅助信息(字形、文字位置和掩码图像)进行编码并构建隐空间特征图像,用来辅助视觉文字的生成;文本嵌入模块则将描述词中的语义部分与待生成文本的字形部分解耦,使用图像编码模块单独提取字形信息后再与语义信息做融合,既有助于文字的书写精度,也有利于提升文字与背景的一致性。训练阶段,除了使用扩散模型常用的噪声预测损失,我们还增加了文本感知损失,在图像空间对每个生成文本区域进行像素级的监督,以进一步提升文字书写精度。

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