Nvidia anunciou eDiff-I: nova IA generativa para síntese de texto e imagem com transferência instantânea de estilos
Em Breve
Nvidia lança eDiff-I para ajudar as empresas a criar imagens atraentes e de alta qualidade
A técnica eDiff-I produz regularmente maior qualidade de síntese do que DALL-E2 e Stable diffusion
eDiff-I é uma nova ferramenta de criação de conteúdo AI que fornece recursos sem precedentes de síntese de texto para imagem para profissionais de marketing e empresas, conforme anunciado recentemente pela Nvidia. Com o eDiff-I, as empresas podem criar visuais atraentes e de alta qualidade de forma rápida e fácil, sem a necessidade de equipamentos caros ou ajuda profissional. eDiff-I usa processamento de linguagem natural (NLP) para interpretar a entrada do usuário e gerar imagens correspondentes. A IA então analisa as imagens e escolhe a mais adequada com base no contexto. O resultado é uma imagem de aparência profissional e de alta qualidade que pode ser usada para diversas finalidades, como materiais de marketing, publicações em mídias sociais, campanhas por e-mail e muito mais.
eDiff-I é um IA generativa de próxima geração ferramenta de criação de conteúdo que fornece texto para imagem síntese, transferência rápida de estilo e pintura intuitiva com palavras. Como um modelo de difusão para criar visuais a partir de texto, o eDiff-I sugere o treinamento de um conjunto de redes especializadas em redução de ruído, cada uma especializada em um intervalo de ruído específico, em resposta à descoberta empírica de que o comportamento dos modelos de difusão varia em diferentes fases de amostragem.
As incorporações de texto T5, incorporações de imagem CLIP e incorporações de texto CLIP fornecem a base para o conceito eDiff-I. Essa metodologia pode produzir gráficos fotorrealistas em resposta a qualquer consulta de texto.
Ele apresenta dois recursos adicionais além da síntese de texto para imagem: (1) transferência de estilo, que nos permite controlar o estilo da amostra gerada usando uma imagem de estilo de referência e (2) “Paint with Words”, uma ferramenta que permite aos usuários criar imagens pintando mapas de segmentação na tela.
O pipeline consiste em uma cascata de três modelos de difusão: um modelo básico que pode criar amostras com resolução de 64×64 e duas pilhas de super-resolução que podem aumentar gradualmente a resolução das imagens para resoluções de 256×256 e 1024×1024, respectivamente. Os modelos calculam T5 XXL e incorporação de texto após receber uma legenda como entrada. Essas incorporações de imagens podem ser usadas como um vetor de estilo. Em seguida, alimente essas incorporações em nossa cascata modelos de difusão, que gradativamente produzem imagens com resolução de 1024 x 1024.
A abordagem eDiff-I resulta consistentemente em melhor qualidade de síntese quando comparada aos algoritmos de texto para imagem de código aberto (Stable diffusion) e (DALL-E2).
Quando as incorporações de imagem CLIP são empregadas, a abordagem eDiff-I facilita a transferência de estilo. eDiff-I primeiro extrai o CLIP incorporações de imagem de uma imagem de estilo de referência, que pode ser utilizada como um vetor de referência de estilo. Uma referência estilística pode ser vista no painel esquerdo da figura abaixo. Os resultados quando o condicionamento de estilo é ativado são exibidos no painel central. Os resultados quando o condicionamento de estilo é desativado são exibidos no painel à direita. Quando o condicionamento de estilo é aplicado, o modelo eDiff-I cria saídas que também são fiéis ao estilo da legenda de entrada. Quando o condicionamento de estilo é desativado, são produzidas fotos com aparência natural.
Ao escolher frases e rabiscá-las na imagem, os usuários do método eDiff-I podem alterar o posicionamento das coisas listadas no prompt de texto. Depois disso, o modelo usa o prompt e os mapas para criar imagens compatíveis com a legenda e o mapa de entrada.
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Sobre o autor
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
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