Imagen，這是一種文本到圖像的擴散模型，具有前所未有的真實感和深度的語言理解。Imagen 建立在大型 Transformer 語言模型在理解文本方面的強大功能之上，并依賴于擴散模型在高保真圖像生成方面的優勢。 我們的關鍵發現是，在純文本語料庫上預訓練的通用大型語言模型（例如 T5）在為圖像合成編碼文本方面非常有效：增加 Imagen 中語言模型的大小可以大大提高樣本保真度和圖像-文本對齊不僅僅是增加圖像擴散模型的大小。 Imagen 在 COCO 數據集上獲得了 7.27 的新的最先進的 FID 分數，而無需在 COCO 上進行訓練，并且人類評估者發現 Imagen 樣本在圖像-文本對齊方面與 COCO 數據本身相當。為了更深入地評估文本到圖像模型，我們引入了 DrawBench，這是一個用于文本到圖像模型的全面且具有挑戰性的基準。 使用 DrawBench，我們將 Imagen 與最近的方法（包括 VQ-GAN+CLIP、潛在擴散模型和 DALL-E 2）進行比較，發現人類評分者在并排比較中更喜歡 Imagen，無論是在樣本質量方面和圖文對齊。