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GANs也可以在大型数据集上进行训练，以进行一般的文本到图像合成任务吗？我们提出了我们的1B参数GigaGAN，实现了比稳定扩散v1.5更低的FID，DALL·E 2 和 Parti-750M。它在 512.0s 时生成 13px 输出，比扩散和自回归模型快几个数量级，并继承了 GAN 的解缠、连续和可控的潜在空间。我们还训练了一个快速上采样器，可以从文本到图像模型的低分辨率输出生成4K图像。

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渐进式局部辐射场优化 我们逐步添加帧并估计它们的姿势，同时优化辐射场。局部辐射场在整个过程中动态分配。我们用红色框显示当前帧，用蓝色框显示辐射场位置。在右侧，我们在顶部显示最后使用的输入帧，在底部显示最后渲染的测试视图。我们观察到，我们的方法在锐化渲染的细化阶段之前开始估计粗略的辐射场和姿势。然后，我们创建一个新的局部辐射场并处理视频的另一段。

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