Текст към изображение AI модел
Какво представлява AI моделът на текст към изображение?
Моделът текст към изображение е вид машинно обучение модел, който генерира изображение, което съответства на описание на естествен език, предоставено като вход. Моделите текст към изображение обикновено се състоят от два компонента: генеративен модел на изображение, който създава картина, обусловена от входния текст, и езиков модел, който преобразува текста в латентно представяне. Големи обеми от текстови и картинни данни, които са били извлечени от интернет, обикновено се използват за обучение на най-ефективните алгоритми.
Разбиране на модела на AI от текст към изображение
Изследователи от Университета на Торонто пуснаха alignDRAW, първият съвременен модел за текст към изображение, през 2015 г. Архитектурата DRAW, която беше въведена за първи път, беше разширена от alignDRAW, за да осигури кондициониране на текстова последователност. Докато изображенията, генерирани от alignDRAW, нямаха фотореализъм и бяха замъглени, моделът показа, че е способен на нещо повече от просто „запаметяване“ на съдържанието на набора за обучение, като може да обобщава елементи, които не са включени в набора за обучение и да реагира правилно на нови реплики.
- OpenAI трансформаторна система DALL-E беше един от първите модели текст-към-изображение, който привлече значителен обществен интерес, беше представен през януари 2021 г. През април 2022 г. DALL-E 2, заместител, който може да създаде по-сложни и реалистични визуализации, беше представени. През август същата година Stable Diffusion беше предоставен на обществеността. По-нататъшна демонстрация на „персонализиране“ на огромни базови модели от текст към изображение се проведе през август 2022 г. С персонализирането от текст към изображение, ново понятие може да бъде научено на модела с малък брой снимки на елемент, който не е Не е част от набора за обучение на основния модел текст към изображение, това се постига чрез текстова инверсия.
| сроден: Най-добрите 100+ Stable Diffusion Подкани: Най-красивите подкани за текст към изображение с изкуствен интелект |
Бъдещето на модела за изкуствен интелект текст към изображение
Творческата общност експлодира с AI изкуство, което ни тласка в интелектуално и артистично неизследван терен. Въпреки че творческите му аспекти все още се изследват, той вече е започнал да променя средата на художествените образи. Интелигентните човешки визуализации отвъд всичко, което някога сме виждали на екрана, вече са добре дошли в съзнанието ни. Едно от най-интересните постижения е създаването на текст към изображение, което позволява на компютрите да създават изображения в отговор на текстови команди. Художниците използват AI, за да разширяват въображението си ежедневно. Техните интереси са по-скоро в проучването на технологиите за измисляне на въображаеми градове, гледане на кучета, танцуващи в дискотека, или опити да разберат какво крие бъдещето.
Последни новини за модела на AI от текст към изображение
- Midjourney 5.2 и Stable Diffusion SDXL 0.9 пусна значителни актуализации за генериране на творчески изображения. Midjourney 5.2 въвежда Намаляване, персонализирани варианти и трансформация на изображението 1:1. Той също така въвежда Outpainting, адаптивни варианти и анализатор на подкани за оптимизиране на подканите и привеждането им в съответствие с намеренията на потребителите. Тези актуализации подобряват потребителското изживяване и подобряват точността при генериране на реалистични изображения.
- SnapFusion е AI модел, който позволява на потребителите да създават зашеметяващи изображения от описания на естествен език само за две секунди на мобилни устройства. Той елиминира необходимостта от скъпи графични процесори и базирани на облак услуги, намалявайки разходите и адресирайки проблемите, свързани с поверителността. Ефективността и производителността на модела са демонстрирани в експерименти върху набора от данни MS-COCO.
- Изследователите са разработили GigaGAN, модел текст към изображение, който може да генерира 4K изображения за 3.66 секунди, значително подобрение в сравнение със съществуващите модели. GigaGAN е базиран на рамката GAN и е обучен на набор от данни от 1 милиард изображения, генерирайки 512px изображения за 0.13 секунди. Той има разплитащо се, непрекъснато и контролируемо латентно пространство, което позволява различни стилове и контрол на изображението. Моделът може също да обучи ефективен upsampler за реални изображения или резултати.
Последни социални публикации за
Отказ от отговорност
В съответствие с Доверете се насоките на проекта, моля, имайте предвид, че предоставената на тази страница информация не е предназначена да бъде и не трябва да се тълкува като правен, данъчен, инвестиционен, финансов или каквато и да е друга форма на съвет. Важно е да инвестирате само това, което можете да си позволите да загубите, и да потърсите независим финансов съвет, ако имате някакви съмнения. За допълнителна информация предлагаме да се обърнете към правилата и условията, както и към страниците за помощ и поддръжка, предоставени от издателя или рекламодателя. MetaversePost се ангажира с точно, безпристрастно отчитане, но пазарните условия подлежат на промяна без предизвестие.
За автора
Виктория е писател по различни технологични теми, включително Web3.0, AI и криптовалути. Нейният богат опит й позволява да пише проницателни статии за по-широка аудитория.
Още статии
Виктория е писател по различни технологични теми, включително Web3.0, AI и криптовалути. Нейният богат опит й позволява да пише проницателни статии за по-широка аудитория.
