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特拉维夫大学和英伟达研究团队利用CLIP模型的语义能力，提出了一种文本驱动的方法：StyleGAN-NADA，无需在新的领域收集图像，只要有文本提示就能极速生成特定领域图像。凭借文字提示，经过短时间的训练，就可以让生成器适应不同风格和形状的众多领域。 不需要编辑单个图像，使用OpenAI的CLIP信号就可以训练生成器。 论文提出的方法在广泛的域外图像生成中也适用，从风格和纹理变化到形状修改，从现实到幻想，通过一个基于文本的界面就能实现。 就算是最极端的形状变化，只要几分钟的训练也能做到。
