Nvidia が eDiff-I を発表: スタイルの即時転送によるテキストと画像の合成のための新しい生成 AI
簡単に言えば
Nvidia が eDiff-I を発表し、企業が高品質で魅力的な画像を作成できるよう支援
eDiff-I 技術は、通常、DALL-E2 よりも優れた合成品質を生成し、 Stable diffusion
eDiff-I は、新しい AI コンテンツ作成ツールです。 は、大阪で 最近発表されたように、マーケティング担当者や企業向けの前例のないテキストから画像への合成機能 Nvidia. eDiff-I を使用すると、企業は高価な機器や専門家の助けを必要とせずに、高品質で魅力的なビジュアルをすばやく簡単に作成できます。 eDiff-I は、自然言語処理 (NLP) を使用してユーザーの入力を解釈し、対応する画像を生成します。 次に、AI が画像を分析し、コンテキストに基づいて最適な画像を選択します。 その結果、マーケティング資料、ソーシャル メディアへの投稿、メール キャンペーンなど、さまざまな目的に使用できる高品質でプロフェッショナルな画像が作成されます。
eDiff-I は 次世代のジェネレーティブ AI 今までにないコンテンツ制作ツール テキストから画像へ 合成、素早いスタイル転送、言葉による直感的なペイント。 テキストからビジュアルを作成するための拡散モデルとして、eDiff-I は、拡散モデルの動作がサンプリングのさまざまなフェーズで変化するという経験的発見に対応して、それぞれが特定のノイズ間隔に特化した専門的なノイズ除去ネットワークのアンサンブルをトレーニングすることを提案しています。
T5 テキスト埋め込み、CLIP 画像埋め込み、および CLIP テキスト埋め込みは、eDiff-I コンセプトの基礎を提供します。 この方法論は、任意のテキスト クエリに応答して写実的なグラフィックスを生成できます。
テキストから画像への合成に加えて、1 つの追加機能を提供します。(2) 参照スタイル画像を使用して生成されたサンプルのスタイルを制御できるスタイル転送、および (XNUMX) ツールである「Paint with Words」これにより、ユーザーはキャンバスにセグメンテーション マップをペイントして画像を作成できます。
パイプラインは 64 つの拡散モデルのカスケードで構成されています。64 つは解像度 256 × 256 のサンプルを作成できるベース モデル、もう 1024 つは画像をそれぞれ 1024 × 5 と XNUMX × XNUMX の解像度に徐々にアップサンプリングできる XNUMX つの超解像度スタックです。 モデルは、キャプションを入力として受け取った後、TXNUMX XXL とテキストの埋め込みを計算します。 これらの画像の埋め込みは、スタイルのベクトルとして使用できます。 次に、これらの埋め込みをカスケードされた 拡散モデル、解像度 1024 x 1024 の画像が徐々に生成されます。
eDiff-I アプローチは、オープンソースのテキストから画像へのアルゴリズムと比較した場合、一貫してより良い合成品質をもたらします (Stable diffusion) および (DALL-E2)。
CLIP 画像埋め込みが採用されている場合、eDiff-I アプローチはスタイル転送を容易にします。 eDiff-I は最初に CLIP スタイル参照ベクトルとして利用できる参照スタイル画像からの画像埋め込み。 下の図の左側のパネルにスタイルのリファレンスが表示されます。 スタイルの条件付けがオンになっている場合の結果は、中央のパネルに表示されます。 スタイルの条件付けがオフになっている場合の結果は、右側のパネルに表示されます。 スタイルの条件付けが適用されると、eDiff-I モデルは、入力キャプションのスタイルにも忠実な出力を作成します。 スタイル調整をオフにすると、自然な写真が生成されます。
eDiff-I メソッドのユーザーは、フレーズを選択して画像上に走り書きすることで、テキスト プロンプトにリストされているものの配置を変更できます。 その後、モデルは イメージを作成するためのプロンプトとマップ キャプションと入力マップの両方と互換性があります。
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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