问题一：ARTIST模型在MUGE榜单上的表现如何？
ARTIST模型在MUGE榜单上的表现如何？
参考回答：
ARTIST模型在MUGE榜单上表现优异。在基于文本的图像生成任务中，ARTIST模型生成的图像在FID指标上超越了榜单上的其他结果，显示出其出色的图像生成能力。
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问题二：ARTIST模型的核心代码实现是怎样的？
ARTIST模型的核心代码实现是怎样的？
参考回答：
ARTIST模型的核心代码实现主要集中在模型层，构建了模型的Backbone，即GPT。在模型的前向传播过程中，输入包括token id和包含的实体的embedding，输出是图片各个patch对应的离散序列。核心代码涉及模型的初始化、输入数据的预处理以及通过GPT模型进行预测等步骤。
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问题三：数据预处理过程中，如何获得当前样本的输入文本和实体embedding？
数据预处理过程中，如何获得当前样本的输入文本和实体embedding？
参考回答：
在数据预处理过程中，为了获得当前样本的输入文本和实体embedding，首先需要对文本进行处理以提取出实体信息。这些信息随后被编码成特定的格式（如words_mat），并通过嵌入层（如self.embed）转换成实体embedding。这个过程是ARTIST模型能够理解和利用实体知识进行图像生成的关键步骤之一。
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问题四：如何在EasyNLP框架中使用ARTIST模型？
如何在EasyNLP框架中使用ARTIST模型？
参考回答：
在EasyNLP框架中使用ARTIST模型，首先需要安装EasyNLP。然后，准备好自己的数据，包括文本和对应图片的base64编码，并按照指定的格式保存为tsv文件。接下来，需要下载并准备好entity to entity_id映射表，通过运行预处理脚本将数据与实体位置信息拼接到一起。最后，使用提供的示例代码进行微调和预测。
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问题五：ARTIST模型的数据准备步骤是怎样的？
ARTIST模型的数据准备步骤是怎样的？
参考回答：
ARTIST模型的数据准备步骤包括：
1）准备自己的数据，将图片编码为base64形式，并保存为tsv文件，包含文本编号、文本和图片的base64编码；
2）下载并准备好entity to entity_id映射表；
3）运行预处理脚本，将输入数据与实体位置信息拼接到一起，生成新的tsv文件，用于后续的微调和预测。
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