#计算成本节约

Würstchen项目采用创新的两阶段压缩方法，实现了高达42倍的空间压缩，显著降低了文本到图像的生成成本。初步压缩由VQGAN完成，随后扩散自编码器进一步优化。关键的Stage C在小型潜空间中高效运行，适应高分辨率图像如2048x2048，仍保持对计算资源的低需求。使用固定预训练的文本编码器CLIP ViT-bigG/14，该模型能够经济高效地产生基于文本提示的高质量图像。