众所周知，StableDiffusion扩散模型的训练和推理非常消耗显卡资源，我之前也是因为资源原因一直没有复现成功。而最近我在网上搜索发现，亚马逊云科技最近推出了一个【云上探索实验室】刚好有复现StableDiffusion的活动，其使用亚马逊AWS提供的AmazonSageMaker机器学习平台，为快速构建、训练和部署机器学习模型提供了许多便利的工具和服务，我也是深入体验了一番。通过使用，从资源量、下载速度、安装速度、复现便捷性、文档、服务上的体验感都是非常不错，下面分享这篇复现博客给大家。一、介绍1.1、文本生成图像工作简述如果我们的计算机视觉系统要真正理解视觉世界，它们不仅必须能够识别

GigaGAN是Adobe和卡内基梅隆大学学者们提出的一种新的GAN架构，作者设计了一种新的GAN架构，推理速度、合成高分辨率、扩展性都极其有优势，其证明GAN仍然是文本生成图像的可行选择之一。文章链接：https://arxiv.org/abs/2303.05511项目地址：https://mingukkang.github.io/GigaGAN/一、原文摘要最近，文字-图像合成技术的成功已经席卷全球，激发了大众的想象力。从技术的角度来看，它也标志着设计生成图像模型所青睐的架构的巨大变化。GANs曾经是事实上的选择，有StyleGAN这样的技术。随着DALL·e2的出现，自回归和扩散模型一夜

GigaGAN是Adobe和卡内基梅隆大学学者们提出的一种新的GAN架构，作者设计了一种新的GAN架构，推理速度、合成高分辨率、扩展性都极其有优势，其证明GAN仍然是文本生成图像的可行选择之一。文章链接：https://arxiv.org/abs/2303.05511项目地址：https://mingukkang.github.io/GigaGAN/一、原文摘要最近，文字-图像合成技术的成功已经席卷全球，激发了大众的想象力。从技术的角度来看，它也标志着设计生成图像模型所青睐的架构的巨大变化。GANs曾经是事实上的选择，有StyleGAN这样的技术。随着DALL·e2的出现，自回归和扩散模型一夜