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简介
Emu是一个用于提高图像生成模型美感的质量调整工具。它可以通过有限的高质量图像进行微调，从而显著提高生成质量。Emu在1.1亿个图像-文本对上进行了预训练，并使用了几千个精心挑选的高质量图像进行了微调。与仅进行预训练的模型相比，Emu的胜率达到了82.9％。与最先进的SDXLv1.0相比，Emu在视觉吸引力方面的偏好率分别为68.4％和71.3％。Emu还可以用于其他架构，包括像素扩散和掩蔽生成变压器模型。
截图
产品特色
使用有限的高质量图像进行微调，提高生成质量
可以用于其他架构，包括像素扩散和掩蔽生成变压器模型
在视觉吸引力方面的偏好率分别为68.4％和71.3％
流量来源
| 直接访问 | 34.72% | 外链引荐 | 50.02% | 邮件 | 0.07% |
| 自然搜索 | 10.24% | 社交媒体 | 4.69% | 展示广告 | 0.26% |
最新流量情况
月访问量
1900.01k
平均访问时长
86.52
每次访问页数
1.58
跳出率
67.95%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
32.03%
印度
10.42%
中国
3.66%
英国
3.20%
德国
3.12%
地理流量分布全球图
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