Imagen，这是一种文本到图像的扩散模型，具有前所未有的真实感和深度的语言理解。Imagen 建立在大型 Transformer 语言模型在理解文本方面的强大功能之上，并依赖于扩散模型在高保真图像生成方面的优势。 我们的关键发现是，在纯文本语料库上预训练的通用大型语言模型（例如 T5）在为图像合成编码文本方面非常有效：增加 Imagen 中语言模型的大小可以大大提高样本保真度和图像-文本对齐不仅仅是增加图像扩散模型的大小。 Imagen 在 COCO 数据集上获得了 7.27 的新的最先进的 FID 分数，而无需在 COCO 上进行训练，并且人类评估者发现 Imagen 样本在图像-文本对齐方面与 COCO 数据本身相当。为了更深入地评估文本到图像模型，我们引入了 DrawBench，这是一个用于文本到图像模型的全面且具有挑战性的基准。 使用 DrawBench，我们将 Imagen 与最近的方法（包括 VQ-GAN+CLIP、潜在扩散模型和 DALL-E 2）进行比较，发现人类评分者在并排比较中更喜欢 Imagen，无论是在样本质量方面和图文对齐。