要点:
1. AltDiffusion是一种多语言文本到图像的扩散模型，旨在解决现有文本到图像模型只支持有限语言的问题，它支持18种不同语言，通过多种训练技巧进行训练。
2. 实现AltDiffusion的关键步骤包括:增强文本编码器和UNet的语言能力，进行概念对齐和质量提升，以及使用多语言训练数据。
3. AltDiffusion在多语言理解和文化特定概念捕捉方面优于现有文本到图像模型，同时与其他文本到图像技术（如ControlNet和LoRA）兼容，有望推动研究和实际应用。
站长之家（ChinaZ.com）10月13日 消息:AltDiffusion是一种创新的多语言文本到图像的扩散模型，旨在解决现有文本到图像模型仅支持有限语言的问题。它支持18种不同语言，通过多种巧妙的训练技巧，如知识蒸馏和与已经预训练的仅支持英语的模型的结合，以及概念对齐和质量提升等步骤，实现了多语言文本到图像的转化。
这一模型的目标是能够以多种不同的语言生成具有说服力的图像，而不仅仅局限于英语。这将使更多的人能够利用AI图像生成的力量，拥有更多的语言选择，拓宽了应用范围。
AltDiffusion采用了多语言CLIP（Multilingual CLIP）来增强文本编码器的语言能力，通过知识蒸馏等技巧训练多语言文本编码器。随后，将文本编码器的参数冻结，并将其放入一个预训练的仅支持英语的扩散模型中，经过概念对齐和质量提升等训练步骤，将其转化为多语言模型。这些步骤旨在在文本和图像之间建立联系，以生成高质量的多语言图像。
为了训练AltDiffusion，研究人员使用了来自LAION的图像-文本对。在训练的第一阶段，他们筛选了包括18种语言在内的18亿数据，并与英语数据结合。在第二训练阶段，他们使用了一个美学预测器来筛选数据，以进一步提高AltDiffusion模型的多语言能力。
AltDiffusion的能力得到了MG-18和MC-18两个数据集的评估。MG-18用于评估模型生成图像的质量，而MC-18则用于评估模型是否能够捕捉不同语言的文化特定概念。结果显示，AltDiffusion在多语言理解和文化特定概念捕捉方面优于现有模型。
总之，AltDiffusion是一项重要的技术突破，提供了多语言文本到图像的解决方案。它不仅在多语言理解方面表现出色，还与其他文本到图像技术兼容，具有广泛的应用前景。这一研究为多语言人工智能领域的进一步研究和应用提供了有力支持。
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