基于Transformer的架构带来了哪些进步？
CogView4-6B摆脱了传统图像生成AI所采用的基于U-Net的架构，采用基于Transformer的架构。这使得图像生成具有更大的灵活性，从而可以创建更准确、更有意义的图像。特别是他们准确解读提示和反映细节构图和设计的能力有了显著的提高。
传统的基于 U-Net 的图像生成 AI 根据特定的模式创建图像，因此很难解释详细的指令。而基于Transformer的CogView4-6B对文本和图像的关系有深刻的理解，可以处理复杂的场景描绘和抽象概念的可视化。预计这一创新将极大地扩展基于AI的创意生产的可能性。
U-Net是一种基于卷积神经网络（CNN）的结构，适合学 广告资料 习图像的局部特征。另一方面，Transformer 利用自我注意力来生成图像，同时考虑全局结构和背景。这使得捕捉文本提示的细微差别变得更加容易。
基于Transformer有什么好处？
采用基于 Transformer 的架构有以下好处：
可以生成考虑到全局关系的图像。
改进对提示的上下文理解，从而能够提供更具针对性的图像
流畅处理高分辨率图像
提高对学习数据的适应性，可以生成多种风格的图像
CogView4-6B 的架构特点
CogView4-6B架构充分利用了Transformer的优势，采用如下结构：
使用自注意力机制生成图像
实现多尺度信息处理的分层结构
与 GLM-4-9B 结合的高级文本理解
消除噪音并提高准确性的学习过程
提高图像生成准确率的因素有哪些？
CogView4-6B 的高精度图像生成得益于 Transformer 计算能力和数据处理能力的提升。特别是，提示解释的准确性与以前的型号相比有了显著的提高，从而能够再现更真实的构图和更精细的细节。