Text-zu-Bild-KI-Modell
Was ist ein Text-to-Image-KI-Modell?
Ein Text-zu-Bild-Modell ist eine Art von Maschinelles Lernen Modell, das ein Bild generiert, das einer als Eingabe bereitgestellten Beschreibung in natürlicher Sprache entspricht. Text-zu-Bild-Modelle bestehen typischerweise aus zwei Komponenten: einem generativen Bildmodell, das abhängig vom Eingabetext ein Bild erstellt, und einem Sprachmodell, das den Text in eine latente Darstellung umwandelt. Um die effizientesten Algorithmen zu trainieren, werden typischerweise große Mengen an Text- und Bilddaten aus dem Internet verwendet.
Verständnis des Text-to-Image-KI-Modells
Forscher der University of Toronto veröffentlichten 2015 alignDRAW, das erste zeitgenössische Text-zu-Bild-Modell. Die erstmals eingeführte DRAW-Architektur wurde durch alignDRAW erweitert, um eine Textsequenzkonditionierung zu ermöglichen. Während den von alignDRAW generierten Bildern der Fotorealismus fehlte und sie verschwommen waren, zeigte das Modell, dass es in der Lage war, sich mehr als nur die Inhalte des Trainingssatzes zu „merken“, indem es in der Lage war, auf Elemente zu verallgemeinern, die nicht im Trainingssatz enthalten waren, und richtig darauf zu reagieren neue Hinweise.
Das OpenAI Das Transformatorsystem DALL-E war eines der ersten Text-zu-Bild-Modelle, das großes öffentliches Interesse erregte, es wurde im Januar 2021 vorgestellt. Im April 2022 erschien DALL-E 2, ein Ersatz, der komplexere und naturgetreuere Bilder erzeugen konnte vorgeführt. Im August desselben Jahres Stable Diffusion wurde der Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Eine weitere Demonstration der „Personalisierung“ großer Text-zu-Bild-Grundlagenmodelle fand im August 2022 statt. Mit der Text-zu-Bild-Anpassung kann dem Modell mit einer kleinen Anzahl von Fotos eines vorhandenen Gegenstands ein neues Konzept beigebracht werden Dies ist nicht Teil des Trainingssatzes des Text-zu-Bild-Grundmodells, dies wird durch Textinversion erreicht.
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Zukunft des Text-to-Image-KI-Modells
Die kreative Gemeinschaft explodiert mit KI-Kunst, die uns in intellektuell und künstlerisch unerforschtes Terrain drängt. Obwohl seine kreativen Aspekte noch erforscht werden, hat es bereits begonnen, die Umgebung künstlerischer Bilder zu verändern. Intelligente menschliche Bilder, die über alles hinausgehen, was wir jemals auf einem Bildschirm gesehen haben, sind in unseren Köpfen bereits willkommen. Einer der interessantesten Fortschritte ist die Text-zu-Bild-Erstellung, die es Computern ermöglicht, Bilder als Reaktion auf Textbefehle zu erzeugen. Künstler nutzen KI täglich, um ihre Vorstellungskraft zu erweitern. Ihre Interessen liegen eher in der Erforschung von Technologien zur Erschaffung imaginärer Städte, dem Beobachten von Hunden beim Tanzen in einer Disco oder dem Versuch, herauszufinden, was die Zukunft bringt.
Aktuelle Neuigkeiten zum Text-to-Image-KI-Modell
- Midjourney 5.2 und Stable Diffusion SDXL 0.9 hat bedeutende Updates für die kreative Bildgenerierung veröffentlicht. Midjourney 5.2 führt Zoom Out, anpassbare Variationen und eine 1:1-Bildtransformation ein. Außerdem werden Outpainting, anpassbare Variationen und ein Prompt-Parser eingeführt, um Prompts zu optimieren und sie an den Absichten der Benutzer auszurichten. Diese Updates verbessern das Benutzererlebnis und verbessern die Genauigkeit bei der Erstellung realistischer Bilder.
- SnapFusion ist ein KI-Modell, das es Benutzern ermöglicht, auf Mobilgeräten in nur zwei Sekunden atemberaubende Bilder aus Beschreibungen in natürlicher Sprache zu erstellen. Es macht teure GPUs und Cloud-basierte Dienste überflüssig, senkt die Kosten und berücksichtigt Datenschutzbedenken. Die Effizienz und Leistung des Modells wurden in Experimenten mit dem MS-COCO-Datensatz demonstriert.
- Forscher haben GigaGAN entwickelt, ein Text-zu-Bild-Modell, das 4K-Bilder in 3.66 Sekunden erzeugen kann, eine deutliche Verbesserung gegenüber bestehenden Modellen. GigaGAN basiert auf dem GAN-Framework und wurde auf einem Datensatz mit einer Milliarde Bildern trainiert, wodurch 1-Pixel-Bilder in 512 Sekunden generiert werden. Es verfügt über einen entwirrten, kontinuierlichen und kontrollierbaren latenten Raum, der verschiedene Stile und Bildkontrolle ermöglicht. Das Modell kann auch einen effizienten Upsampler für reale Bilder oder Ausgaben trainieren.
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Über den Autor
Viktoriia ist Autorin zu verschiedenen Technologiethemen, darunter Web3.0, KI und Kryptowährungen. Ihre umfangreiche Erfahrung ermöglicht es ihr, aufschlussreiche Artikel für ein breiteres Publikum zu schreiben.
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