FiT：一种全新的Transformer架构图像生成模型 分辨率和高宽比不受限制

摘要：灵活视觉变换器（FiT）是一种全新的Transformer架构图像生成模型，专门设计用于创造没有分辨率和宽高比限制的图像。相较于传统将图像视为固定分辨率网格的方法，FiT将图像视为一系列可变大小的图像块（Token）。这种..

灵活视觉变换器（FiT）是一种全新的Transformer架构图像生成模型，专门设计用于创造没有分辨率和宽高比限制的图像。

相较于传统将图像视为固定分辨率网格的方法，FiT将图像视为一系列可变大小的图像块（Token）。这种独特的处理方式使得FiT能够在训练和应用过程中灵活适应不同的图像宽高比，提高了对不同分辨率的适应能力，并避免了由于裁剪图像而产生的偏差。

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FiT通过精心设计的网络结构和一些不需要额外训练的技术，在图像分辨率的扩展方面展现出极大的灵活性。实验结果显示，FiT在处理各种不同分辨率的图像方面表现出卓越的性能，无论是在其训练的分辨率范围内还是超出这一范围，都能够取得出色的效果。

FiT的推出为生成不受分辨率和宽高比限制的图像提供了一种全新的解决方案。该模型在训练和推理过程中无需专门适配对应的图片比例和分辨率，同时在美学表现方面也表现不俗。FiT的问世将为图像生成领域带来新的可能性，为用户提供更加灵活多样的图像生成体验。