#Würstchen

Würstchen通过在高度压缩的潜在空间中进行文本条件处理，能够实现42倍压缩并保留高质量的图像重构。该模型的多阶段压缩策略显著降低了训练时间和计算成本。用户可以借助Colab和diffusers库使用Würstchen生成文本到图像的内容，同时提供Stage B和Stage C的训练脚本便于用户自行训练模型。详细信息请查看官方文档和论文。

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。

模型通过先进的42倍空间压缩技术革新文本到图像生成，大幅降低计算成本，提速推理过程。其双阶段结构，包括VQGAN和Diffusion Autoencoder，在广泛的图像分辨率下保持优良表现。尽管存在细节重建问题，尤其在面部和手部图像中，它仍是一个极具潜力的开源项目，适用于多语言图像生成与修改。