Tekst-naar-afbeelding AI-model
Wat is een tekst-naar-afbeelding AI-model?
Een tekst-naar-afbeelding-model is een type van machine learning model dat een beeld genereert dat overeenkomt met een beschrijving in natuurlijke taal die als invoer wordt verstrekt. Tekst-naar-afbeelding-modellen bestaan doorgaans uit twee componenten: een generatief beeldmodel dat een afbeelding creëert op basis van de invoertekst, en een taalmodel dat de tekst omzet in een latente representatie. Grote hoeveelheden tekst- en afbeeldingsgegevens die van internet zijn geplukt, worden doorgaans gebruikt om de meest efficiënte algoritmen te trainen.
Inzicht in het tekst-naar-beeld AI-model
Onderzoekers van de Universiteit van Toronto brachten in 2015 alignDRAW uit, het eerste hedendaagse tekst-naar-beeld-model. De DRAW-architectuur die voor het eerst werd geïntroduceerd, werd door alignDRAW uitgebreid om tekstreeksconditionering te bieden. Hoewel de door alignDRAW gegenereerde afbeeldingen fotorealisme ontbeerden en wazig waren, demonstreerde het model dat het in staat was om meer te doen dan alleen de inhoud van de trainingsset te 'onthouden' door te kunnen generaliseren naar items die niet in de trainingsset waren opgenomen en op de juiste manier te reageren op nieuwe signalen.
De OpenAI transformatorsysteem DALL-E was een van de eerste tekst-naar-beeldmodellen die veel publieke belangstelling trok. Het werd onthuld in januari 2021. In april 2022 werd DALL-E 2, een vervanger die complexere en levensechte beelden kon produceren, uitgebracht gepresenteerd. In augustus van hetzelfde jaar werd Stable Diffusion voor het publiek beschikbaar werd gesteld. Verdere demonstratie van de ‘personalisatie’ van enorme tekst-naar-afbeelding-basismodellen vond plaats in augustus 2022. Met tekst-naar-afbeelding-aanpassing kan een nieuw idee aan het model worden geleerd met een klein aantal foto’s van een item dat was Dit maakt geen deel uit van de trainingsset van het tekst-naar-beeld basismodel. Dit wordt bereikt door tekstuele inversie.
| Verwant: Beste 100+ Stable Diffusion Prompts: de mooiste AI-tekst-naar-beeld-prompts |
Toekomst van het tekst-naar-beeld AI-model
De creatieve gemeenschap explodeert met AI-kunst, die ons op intellectueel en artistiek onontgonnen terrein duwt. Hoewel de creatieve aspecten ervan nog steeds worden onderzocht, is het al begonnen de omgeving van artistieke beelden te veranderen. Intelligente menselijke beelden die verder gaan dan alles wat we ooit op een scherm hebben gezien, zijn al welkom in onze geest. Een van de interessantste ontwikkelingen is het maken van tekst-naar-afbeelding, waarmee computers afbeeldingen kunnen produceren als reactie op tekstopdrachten. Kunstenaars gebruiken AI dagelijks om hun verbeelding uit te breiden. Hun interesses liggen meer in het onderzoeken van technologie voor het verzinnen van denkbeeldige steden, het kijken naar honden die dansen in een discotheek, of proberen te achterhalen wat de toekomst in petto heeft.
Laatste nieuws over het tekst-naar-beeld AI-model
- Midjourney 5.2 en Stable Diffusion SDXL 0.9 heeft belangrijke updates uitgebracht voor het genereren van creatieve afbeeldingen. Midjourney 5.2 introduceert Uitzoomen, aanpasbare variaties en een 1:1 beeldtransformatie. Het introduceert ook Outpainting, aanpasbare variaties en een prompt-parser voor het optimaliseren van prompts en het afstemmen ervan op de bedoelingen van gebruikers. Deze updates verbeteren de gebruikerservaring en verbeteren de nauwkeurigheid bij het genereren van realistische afbeeldingen.
- SnapFusion is een AI-model waarmee gebruikers in slechts twee seconden verbluffende afbeeldingen kunnen maken op basis van beschrijvingen in natuurlijke taal op mobiele apparaten. Het elimineert de behoefte aan dure GPU's en cloudgebaseerde services, waardoor de kosten worden verlaagd en privacyproblemen worden aangepakt. De efficiëntie en prestaties van het model zijn aangetoond in experimenten met de MS-COCO-dataset.
- Onderzoekers hebben GigaGAN ontwikkeld, een tekst-naar-beeldmodel dat in 4 seconden 3.66K-beelden kan genereren, een aanzienlijke verbetering ten opzichte van bestaande modellen. GigaGAN is gebaseerd op het GAN-framework en getraind op een dataset van 1 miljard afbeeldingen, waarbij 512px-afbeeldingen worden gegenereerd in 0.13 seconden. Het heeft een ontwarde, continue en controleerbare latente ruimte, waardoor verschillende stijlen en beeldcontrole mogelijk zijn. Het model kan ook een efficiënte upsampler trainen voor echte afbeeldingen of uitvoer.
Laatste sociale berichten over
Disclaimer
In lijn met de Richtlijnen voor vertrouwensprojectenHoud er rekening mee dat de informatie op deze pagina niet bedoeld is en niet mag worden geïnterpreteerd als juridisch, fiscaal, beleggings-, financieel of enige andere vorm van advies. Het is belangrijk om alleen te beleggen wat u zich kunt veroorloven te verliezen en onafhankelijk financieel advies in te winnen als u twijfels heeft. Voor meer informatie raden wij u aan de algemene voorwaarden en de hulp- en ondersteuningspagina's van de uitgever of adverteerder te raadplegen. MetaversePost streeft naar nauwkeurige, onpartijdige berichtgeving, maar de marktomstandigheden kunnen zonder voorafgaande kennisgeving worden gewijzigd.
Over de auteur
Viktoriia schrijft over verschillende technologische onderwerpen, waaronder Web3.0, AI en cryptocurrencies. Haar uitgebreide ervaring stelt haar in staat inzichtelijke artikelen te schrijven voor een breder publiek.
Meer artikelen
Viktoriia schrijft over verschillende technologische onderwerpen, waaronder Web3.0, AI en cryptocurrencies. Haar uitgebreide ervaring stelt haar in staat inzichtelijke artikelen te schrijven voor een breder publiek.
