Model AI text-to-image
Ce este modelul AI text-to-image?
Un model text-to-image este un tip de masina de învățare model care generează o imagine care corespunde unei descrieri în limbaj natural furnizată ca intrare. Modelele text-to-image constau de obicei din două componente: un model de imagine generativă care creează o imagine condiționată de textul de intrare și un model de limbă care convertește textul într-o reprezentare latentă. Volume mari de date de text și imagini care au fost răzuite de pe internet sunt de obicei folosite pentru a antrena cei mai eficienți algoritmi.
Înțelegerea modelului AI text-to-image
Cercetătorii de la Universitatea din Toronto au lansat alignDRAW, primul model contemporan text-to-image, în 2015. Arhitectura DRAW care a fost introdusă pentru prima dată a fost extinsă de alignDRAW pentru a oferi condiționarea secvenței de text. În timp ce imaginile generate de alignDRAW nu aveau fotorealism și erau neclare, modelul a demonstrat că era capabil de mai mult decât să „memoreze” conținutul setului de antrenament, fiind capabil să generalizeze la elemente care nu au fost incluse în setul de antrenament și să răspundă corect la indicii noi.
OpenAI sistemul de transformare DALL-E a fost unul dintre primele modele text-to-image care a atras un interes public semnificativ, a fost dezvăluit în ianuarie 2021. În aprilie 2022, DALL-E 2, un înlocuitor care ar putea produce imagini mai complexe și mai realiste, a fost prezentat. În luna august a aceluiaşi an, Stable Diffusion a fost pusă la dispoziția publicului. O demonstrație ulterioară a „personalizării” modelelor uriașe de fundație text-to-image a avut loc în august 2022. Odată cu personalizarea text-to-image, modelului poate fi învățată o nouă noțiune cu un număr mic de fotografii ale unui articol care nu a fost Nu face parte din setul de antrenament al modelului de fundație text-to-image, acest lucru este realizat prin inversarea textului.
| Legate de: Cele mai bune 100+ Stable Diffusion Solicitări: Cele mai frumoase solicitări AI de text la imagine |
Viitorul modelului AI text-to-image
Comunitatea creativă explodează cu arta AI, care ne împinge pe un teren neexplorat din punct de vedere intelectual și artistic. Deși aspectele sale creative sunt încă explorate, a început deja să modifice mediul imaginilor artistice. Imaginile umane inteligente dincolo de orice am văzut vreodată pe un ecran sunt deja binevenite în mintea noastră. Unul dintre cele mai interesante progrese este crearea text-to-image, care permite computerelor să producă imagini ca răspuns la comenzile text. Artiștii folosesc AI pentru a-și extinde imaginația în fiecare zi. Interesele lor constă mai mult în investigarea tehnologiei pentru alcătuirea orașelor imaginare, în privința câinilor dansând la o discotecă sau în încercarea de a afla ce le rezervă viitorul.
Ultimele știri despre modelul AI text-to-image
- Midjourney 5.2 și Stable Diffusion SDXL 0.9 a lansat actualizări semnificative pentru generarea de imagini creative. Midjourney 5.2 introduce Zoom Out, variații personalizabile și o transformare a imaginii 1:1. De asemenea, introduce Outpainting, variații personalizabile și un parser prompt pentru optimizarea solicitărilor și alinierea lor cu intențiile utilizatorilor. Aceste actualizări îmbunătățesc experiența utilizatorului și îmbunătățesc acuratețea în generarea de imagini realiste.
- SnapFusion este un model AI care permite utilizatorilor să creeze imagini uimitoare din descrieri în limbaj natural în doar două secunde pe dispozitivele mobile. Elimină nevoia de GPU-uri costisitoare și servicii bazate pe cloud, reducând costurile și abordând preocupările legate de confidențialitate. Eficiența și performanța modelului au fost demonstrate în experimente pe setul de date MS-COCO.
- Cercetătorii au dezvoltat GigaGAN, un model text-to-image care poate genera imagini 4K în 3.66 secunde, o îmbunătățire semnificativă față de modelele existente. GigaGAN se bazează pe cadrul GAN și este antrenat pe un set de date de 1 miliard de imagini, generând imagini de 512 pixeli la 0.13 secunde. Are un spațiu latent dezlegat, continuu și controlabil, permițând diferite stiluri și control al imaginii. De asemenea, modelul poate antrena un upsampler eficient pentru imagini sau ieșiri reale.
Ultimele postări sociale despre
Declinare a responsabilităţii
În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.
Despre autor
Viktoriia este un scriitor pe o varietate de subiecte tehnologice, inclusiv Web3.0, AI și criptomonede. Experiența ei vastă îi permite să scrie articole interesante pentru un public mai larg.
Mai multe articole
Viktoriia este un scriitor pe o varietate de subiecte tehnologice, inclusiv Web3.0, AI și criptomonede. Experiența ei vastă îi permite să scrie articole interesante pentru un public mai larg.
