Model AI zamiany tekstu na obraz
Co to jest model AI zamiany tekstu na obraz?
Model zamiany tekstu na obraz jest rodzajem uczenie maszynowe model generujący obraz odpowiadający opisowi w języku naturalnym podanemu jako dane wejściowe. Modele zamiany tekstu na obraz zazwyczaj składają się z dwóch komponentów: generatywnego modelu obrazu, który tworzy obraz uwarunkowany tekstem wejściowym, oraz modelu języka, który przekształca tekst w ukrytą reprezentację. Do uczenia najbardziej wydajnych algorytmów zwykle wykorzystuje się duże ilości danych tekstowych i graficznych pobranych z Internetu.
Zrozumienie modelu AI zamiany tekstu na obraz
Badacze z Uniwersytetu w Toronto opublikowali w 2015 roku AlignDRAW, pierwszy współczesny model zamiany tekstu na obraz. Architektura DRAW, która została wprowadzona po raz pierwszy, została rozszerzona o AlignDRAW, aby zapewnić warunkowanie sekwencji tekstu. Chociaż obrazom wygenerowanym za pomocą narzędzia AlignDRAW brakowało fotorealizmu i były zamglone, model wykazał, że jest w stanie więcej niż tylko „zapamiętać” zawartość zbioru uczącego, poprzez możliwość uogólniania na elementy, które nie były uwzględnione w zbiorze uczącym i prawidłowego reagowania na nie. nowe wskazówki.
Połączenia OpenAI system transformatorowy DALL-E był jednym z pierwszych modeli zamiany tekstu na obraz, który wzbudził duże zainteresowanie opinii publicznej. Został zaprezentowany w styczniu 2021 r. W kwietniu 2022 r. zaprezentowano DALL-E 2, zamiennik, który mógł generować bardziej złożone i realistyczne efekty wizualne przedstawione. W sierpniu tego samego roku Stable Diffusion został udostępniony społeczeństwu. Dalsza demonstracja „personalizacji” ogromnych podstawowych modeli przekształcających tekst na obraz miała miejsce w sierpniu 2022 r. Dzięki dostosowywaniu tekstu na obraz można nauczyć model nowego pojęcia za pomocą niewielkiej liczby zdjęć przedmiotu, który został nie jest częścią zestawu szkoleniowego podstawowego modelu zamiany tekstu na obraz, osiąga się to poprzez inwersję tekstu.
| Związane z: Najlepsze 100+ Stable Diffusion Podpowiedzi: Najpiękniejsze podpowiedzi AI do zamiany tekstu na obraz |
Przyszłość modelu AI zamiany tekstu na obraz
Społeczność twórcza eksploduje sztuką sztucznej inteligencji, która spycha nas na niezbadany intelektualnie i artystycznie teren. Chociaż jego twórcze aspekty są wciąż badane, już zaczęło zmieniać środowisko obrazów artystycznych. Inteligentne ludzkie efekty wizualne, wykraczające poza wszystko, co kiedykolwiek widzieliśmy na ekranie, są już mile widziane w naszych umysłach. Jednym z najciekawszych osiągnięć jest zamiana tekstu na obraz, która umożliwia komputerom tworzenie obrazów w odpowiedzi na polecenia tekstowe. Artyści na co dzień wykorzystują sztuczną inteligencję do rozwijania swojej wyobraźni. Ich zainteresowania skupiają się bardziej na badaniu technologii tworzenia wyimaginowanych miast, oglądaniu psów tańczących na dyskotece lub próbach ustalenia, co przyniesie przyszłość.
Najnowsze wiadomości na temat modelu AI zamiany tekstu na obraz
- Midjourney 5.2 i Stable Diffusion SDXL 0.9 wydało znaczące aktualizacje do kreatywnego generowania obrazu. Midjourney Wersja 5.2 wprowadza Zoom Out, konfigurowalne odmiany i transformację obrazu 1:1. Wprowadza także Outpainting, konfigurowalne odmiany i szybki parser do optymalizacji podpowiedzi i dopasowywania ich do intencji użytkowników. Te aktualizacje poprawiają wygodę użytkownika i poprawiają dokładność generowania realistycznych obrazów.
- SnapFusion to model sztucznej inteligencji, który pozwala użytkownikom tworzyć wspaniałe obrazy na podstawie opisów w języku naturalnym w ciągu zaledwie dwóch sekund na urządzeniach mobilnych. Eliminuje potrzebę stosowania drogich procesorów graficznych i usług opartych na chmurze, redukując koszty i rozwiązując problemy związane z prywatnością. Efektywność i wydajność modelu wykazano w eksperymentach na zbiorze danych MS-COCO.
- Naukowcy opracowali GigaGAN, model zamiany tekstu na obraz, który może generować obrazy 4K w 3.66 sekundy, co stanowi znaczny postęp w porównaniu z istniejącymi modelami. GigaGAN opiera się na strukturze GAN i jest szkolony na zestawie danych zawierającym 1 miliard obrazów, generując obrazy o rozdzielczości 512 pikseli w czasie 0.13 sekundy. Ma rozplątaną, ciągłą i kontrolowaną ukrytą przestrzeń, pozwalającą na różne style i kontrolę obrazu. Model może również wytrenować wydajny upsampler do rzeczywistych obrazów lub wyników.
Najnowsze posty społecznościowe na temat
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Viktoriia jest autorką poruszającą różnorodne tematy technologiczne, w tym m.in Web3.0, sztuczna inteligencja i kryptowaluty. Jej bogate doświadczenie pozwala jej pisać wnikliwe artykuły dla szerszego grona odbiorców.
Więcej artykułów
Viktoriia jest autorką poruszającą różnorodne tematy technologiczne, w tym m.in Web3.0, sztuczna inteligencja i kryptowaluty. Jej bogate doświadczenie pozwala jej pisać wnikliwe artykuły dla szerszego grona odbiorców.
