Link：https://ai.meta.com/research/publications/emu-enhancing-image-generation-models-using-photogenic-needles-in-a-haystack
Emu是一個用於提高影象生成模型美感的質量調整工具。它可以透過有限的高質量影象進行微調，從而顯著提高生成質量。Emu在1.1億個影象-文字對上進行了預訓練，並使用了幾千個精心挑選的高質量影象進行了微調。與僅進行預訓練的模型相比，Emu的勝率達到了82.9％。與最先進的SDXLv1.0相比，Emu在視覺吸引力方面的偏好率分別為68.4％和71.3％。Emu還可以用於其他架構，包括畫素擴散和掩蔽生成變壓器模型。
需求人群：
“Emu適用於需要提高影象生成模型美感的場景，可以用於各種影象生成任務。”
產品特色：
使用有限的高質量影象進行微調，提高生成質量
可以用於其他架構，包括畫素擴散和掩蔽生成變壓器模型
在視覺吸引力方面的偏好率分別為68.4％和71.3％