文生图模型
模型简介
文生图模型是一种基于深度学习的模型，能够根据给定的文本描述或其他形式的输入，生成高质量、多样化的图像。生图模型在艺术创作、设计、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。
当前阶跃星辰已推出step-1x系列生图模型：
step-1x
该模型拥有强大的图像生成能力，支持文本描述作为输入方式。具备原生的中文支持，能够更好的理解和处理中文文本描述，并且能够更准确地捕捉文本描述中的语义信息，并将其转化为图像特征，从而实现更精准的图像生成。模型能够根据输入生成高分辨率、高质量的图像，并具备一定的风格迁移能力。
关键术语
- 图像分辨率：指生成图像的长宽像素数量，分辨率越高，图像细节越丰富，但生成时间和计算资源消耗也会增加。
- 图像风格：指生成图像所呈现的视觉特征和艺术效果，如写实风格、抽象风格、卡通风格等。
- 输入描述：指用户向模型提供的关于所需生成图像的文字描述或示例图像，描述越详细、准确，生成的图像越符合预期。
- 模型参数量：一般来说，参数量越大，模型的表达能力越强，能够捕捉到更丰富的图像细节和特征，从而生成更高质量的图像。目前step-1x提供2B参数量模型。
使用限制
- 支持的输入格式：使用自然语言描述所需生成图像的内容、风格等信息。
- 单次请求生成图像数量上限：step-1x系列模型限制了单次请求生成的图像数量，单次最多可请求生成1张图像。
- 生成图像分辨率限制：正方形：
256x256,512x512,768x768,1024x1024；长方形（16:9）：1280x800,800x1280。 - 生成时间：根据输入的复杂性和模型的计算能力，生成图像可能需要一些时间。
- 生成质量：模型生成的图像质量可能受到多种因素的影响，如输入描述的准确性、模型的训练数据等。在某些情况下，可能需要多次尝试才能获得满意的结果。
- 版权和使用权：生成的图像版权和使用权归用户所有，但不得用于非法或侵犯他人权益的目的。 请注意，生图模型仍处于发展阶段，可能存在一些局限性和不确定性。在使用过程中，建议根据实际需求和场景进行评估和调整。