Modelo de IA de texto a imagen
¿Qué es el modelo de IA de texto a imagen?
Un modelo de texto a imagen es un tipo de máquina de aprendizaje modelo que genera una imagen que corresponde a una descripción en lenguaje natural proporcionada como entrada. Los modelos de texto a imagen normalmente constan de dos componentes: un modelo de imagen generativa que crea una imagen condicionada al texto de entrada y un modelo de lenguaje que convierte el texto en una representación latente. Por lo general, se utilizan grandes volúmenes de datos de texto e imágenes extraídos de Internet para entrenar los algoritmos más eficientes.
Comprensión del modelo de IA de texto a imagen
Investigadores de la Universidad de Toronto lanzaron alignDRAW, el primer modelo contemporáneo de conversión de texto a imagen, en 2015. La arquitectura DRAW que se introdujo por primera vez fue ampliada por alignDRAW para proporcionar acondicionamiento de secuencia de texto. Si bien las imágenes generadas por alignDRAW carecían de fotorrealismo y eran borrosas, el modelo demostró que era capaz de algo más que "memorizar" el contenido del conjunto de entrenamiento al poder generalizar a elementos que no estaban incluidos en el conjunto de entrenamiento y responder adecuadamente a nuevas señales.
El OpenAI El sistema transformador DALL-E fue uno de los primeros modelos de conversión de texto a imagen que atrajo un gran interés público y se presentó en enero de 2021. En abril de 2022, se lanzó DALL-E 2, un reemplazo que podría producir imágenes más complejas y realistas. presentado. En agosto del mismo año, Stable Diffusion se puso a disposición del público. En agosto de 2022 se llevó a cabo una demostración adicional de la “personalización” de enormes modelos básicos de texto a imagen. Con la personalización de texto a imagen, se puede enseñar al modelo una nueva noción con una pequeña cantidad de fotos de un artículo que fue No forma parte del conjunto de entrenamiento del modelo básico de texto a imagen; esto se logra mediante inversión textual.
| Relacionado:: Mejor 100+ Stable Diffusion Mensajes: los mensajes de texto a imagen de IA más hermosos |
El futuro del modelo de IA de texto a imagen
La comunidad creativa está explotando con el arte de la IA, lo que nos está empujando a un terreno intelectual y artísticamente inexplorado. Aunque sus aspectos creativos aún se están explorando, ya ha comenzado a alterar el entorno de la imaginería artística. Las imágenes humanas inteligentes que van más allá de cualquier cosa que hayamos visto en una pantalla ya son bienvenidas en nuestras mentes. Uno de los avances más interesantes es la creación de texto a imagen, que permite a las computadoras producir imágenes en respuesta a comandos de texto. Los artistas utilizan la IA para expandir su imaginación a diario. Sus intereses radican más en investigar tecnologías para inventar ciudades imaginarias, ver perros bailar en una discoteca o intentar descubrir qué depara el futuro.
Últimas noticias sobre el modelo de IA de texto a imagen
- Midjourney 5.2 y Stable Diffusion SDXL 0.9 ha lanzado actualizaciones importantes para la generación de imágenes creativas. Midjourney 5.2 presenta Alejar, variaciones personalizables y una transformación de imagen 1:1. También presenta Outpainting, variaciones personalizables y un analizador de mensajes para optimizar los mensajes y alinearlos con las intenciones de los usuarios. Estas actualizaciones mejoran la experiencia del usuario y mejoran la precisión en la generación de imágenes realistas.
- SnapFusion es un modelo de inteligencia artificial que permite a los usuarios crear imágenes impresionantes a partir de descripciones en lenguaje natural en solo dos segundos en dispositivos móviles. Elimina la necesidad de costosas GPU y servicios basados en la nube, lo que reduce los costos y aborda las preocupaciones de privacidad. La eficiencia y el rendimiento del modelo se han demostrado en experimentos con el conjunto de datos MS-COCO.
- Los investigadores han desarrollado GigaGAN, un modelo de conversión de texto a imagen que puede generar imágenes 4K en 3.66 segundos, una mejora significativa con respecto a los modelos existentes. GigaGAN se basa en el marco GAN y se entrena en un conjunto de datos de mil millones de imágenes, generando imágenes de 1 px en 512 segundos. Tiene un espacio latente desenredado, continuo y controlable, lo que permite varios estilos y control de imagen. El modelo también puede entrenar un muestreador eficiente para imágenes o resultados reales.
Últimas publicaciones sociales sobre
Observación
En línea con la Directrices del Proyecto Confianza, tenga en cuenta que la información proporcionada en esta página no pretende ser ni debe interpretarse como asesoramiento legal, fiscal, de inversión, financiero o de cualquier otro tipo. Es importante invertir sólo lo que pueda permitirse perder y buscar asesoramiento financiero independiente si tiene alguna duda. Para mayor información sugerimos consultar los términos y condiciones así como las páginas de ayuda y soporte proporcionadas por el emisor o anunciante. MetaversePost se compromete a brindar informes precisos e imparciales, pero las condiciones del mercado están sujetas a cambios sin previo aviso.
Sobre el Autor
Viktoriia es escritora sobre una variedad de temas tecnológicos que incluyen Web3.0, IA y criptomonedas. Su amplia experiencia le permite escribir artículos interesantes para un público más amplio.
Más artículos
Viktoriia es escritora sobre una variedad de temas tecnológicos que incluyen Web3.0, IA y criptomonedas. Su amplia experiencia le permite escribir artículos interesantes para un público más amplio.
