["Hugging Face推出的aMUSEd模型可以在几秒钟内生成图像，相比其他竞争对手如Stable Diffusion更快。","aMUSEd使用了一种轻量级的文本到图像模型，基于Google的MUSE模型。","aMUSEd采用了Masked Image Model（MIM）架构，减少了推理步骤，提高了生成速度和可解释性。","模型可在Hugging Face上的演示中进行尝试，目前以研究预览版形式提供，使用OpenRAIL许可证。","aMUSEd生成的图像质量可以进一步提高，团队选择发布它以“鼓励社区探索像MIM这样的非扩散框架用于图像生成”。"]