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Kandinsky 2.1
New improved Kandinsky 2.1 inherits best practicies from Dall-E 2 and Latent diffusion, while introducing some new ideas. As text and image encoder it uses CLIP model and diffusion image prior (mapping) between latent spaces of CLIP modalities. This approach increases the visual performance of the model and unveils new horizons in blending images and text-guided image manipulation.
New improved Kandinsky 2.1 inherits best practicies from Dall-E 2 and Latent diffusion, while introducing some new ideas. As text and image encoder it uses CLIP model and diffusion image prior (mapping) between latent spaces of CLIP modalities. This approach increases the visual performance of the model and unveils new horizons in blending images and text-guided image manipulation.
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New improved Kandinsky 2.1 inherits best practicies from Dall-E 2 and Latent diffusion, while introducing some new ideas. As text and image encoder it uses CLIP model and diffusion image prior (mapping) between latent spaces of CLIP modalities. This approach increases the visual performance of the model and unveils new horizons in blending images and text-guided image manipulation. नया और बेहतर Kandinsky 2.1 Dall-E 2 और Latent diffusion से सर्वश्रेष्ठ अभ्यास अनुभवों को अपनाता है, जबकि कुछ नए विचारों को पेश करता है। टेक्स्ट और छवि एनकोडर के रूप में यह CLIP मॉडल और CLIP मॉडलिटी के लेटेंट स्थानों के बीच डिफ्यूजन छवि प्राथमिकता (मैपिंग) का उपयोग करता है। यह दृश्य प्रदर्शन को बढ़ाता है और छवि और टेक्स्ट-गाइडेड छवि परिवर्तन में नए क्षेत्रों को उजागर करता है।
