问题一：ARTIST模型如何通过GPT生成图像序列？
ARTIST模型如何通过GPT生成图像序列？
参考回答：
在ARTIST模型中，GPT模型以文本序列和通过VQGAN编码后的图像序列作为输入，学习以文本序列为条件的图像序列生成。为了增强生成效果，模型还通过设计的Word Lattice Fusion Layer引入知识图谱中的实体知识，辅助图像中对应实体的生成，最后通过最大化图像部分的负对数似然来训练模型，从而得到与文本相符的图像序列。
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问题二：ARTIST模型在哪些中文数据集上进行了评估？
ARTIST模型在哪些中文数据集上进行了评估？
参考回答：
ARTIST模型在多个中文数据集上进行了评估，这些数据集包括但不限定于电商商品场景和自然风光场景的数据集，以全面衡量模型的图文生成效果。
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问题三：ARTIST模型与哪些模型进行了比较？
ARTIST模型与哪些模型进行了比较？
参考回答：
ARTIST模型与40亿参数的中文CogView模型、DALL-E模型和OFA模型进行了比较。在参数量相对较小（202M）的情况下，ARTIST模型也展现出了良好的图文生成效果。
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问题四：知识注入对ARTIST模型有何影响？
知识注入对ARTIST模型有何影响？
参考回答：
知识注入显著提升了ARTIST模型的生成效果。通过对比实验，可以清楚地看到，在注入相关知识后，模型生成的图像更加精准，更符合文本描述。这证明了知识注入在提升模型生成质量方面的重要作用。
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问题五：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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