摘要：AIRI、Skoltech和Sber AI的研究人员提出了一种名为Kandinsky的新型文本到图像生成模型。该模型结合了潜在扩散技术和图像先验模型，通过改进的MOVQ作为图像自动编码器组件，以及CLIP和XLMR的文本语义特征提取，实现了生成质量和多样性的提升。Kandinsky模型的开源代码和预训练参数对该领域的研究具有重要意义。
来自AIRI（Artificial Intelligence Research Institute）、Skoltech（Skolkovo Institute of Science and Technology）和Sber AI的研究人员联合提出了一种名为Kandinsky的创新性文本到图像生成模型。Kandinsky模型将潜在扩散技术与图像先验模型有机结合，通过一系列创新的方法实现了生成质量和多样性的提升。
该模型采用了改进的MOVQ（Mixture of Vector Quantized VAEs）作为图像自动编码器组件，并对其进行单独预训练以建立图像先验模型。同时，Kandinsky模型将文本嵌入映射到CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）图像嵌入空间，利用CLIP和XLMR（Cross-lingual Language Model Retrieval）提取文本的语义特征，并将其映射到图像特征空间中。
为了加速扩散过程的收敛，研究人员对视觉嵌入进行了统计归一化。这一创新措施在提高生成质量和多样性的同时，有效地优化了模型的训练过程。
Kandinsky模型还提供了交互式的演示系统，支持多种生成模式，使用户能够根据需求生成不同风格和特征的图像。此外，该模型的代码和预训练参数也已经开源，为研究人员在该领域开展进一步的研究提供了重要的资源和参考。
综上所述，Kandinsky模型通过融合图像先验和潜在扩散技术，开辟了文本到图像生成的新方向。它在生成质量和多样性方面取得了显著的提升，同时其开源的代码和模型对促进该领域的研究具有重要的意义。这一创新性方法为进一步探索文本到图像生成的技术和应用提供了有力支持。