Модель искусственного интеллекта для преобразования текста в изображение
Что такое модель ИИ преобразования текста в изображение?
Модель преобразования текста в изображение — это тип обучение с помощью машины модель, которая генерирует изображение, соответствующее описанию на естественном языке, предоставленному в качестве входных данных. Модели преобразования текста в изображение обычно состоят из двух компонентов: генеративной модели изображения, которая создает изображение, обусловленное входным текстом, и языковой модели, которая преобразует текст в скрытое представление. Большие объемы текстовых и графических данных, извлеченных из Интернета, обычно используются для обучения наиболее эффективных алгоритмов.
| Похожие страницы:: 5+ самых ожидаемых моделей ИИ для преобразования текста в изображение в 2023 году |
Понимание модели искусственного интеллекта преобразования текста в изображение
Исследователи из Университета Торонто выпустили alignDRAW, первую современную модель преобразования текста в изображение, в 2015 году. Впервые представленная архитектура DRAW была расширена с помощью alignDRAW, чтобы обеспечить кондиционирование текстовой последовательности. Хотя изображениям, созданным с помощью alignDRAW, не хватало фотореализма и они были нечеткими, модель продемонстрировала, что она способна не только «запоминать» содержимое обучающего набора, но и уметь обобщать элементы, которые не были включены в обучающий набор, и правильно реагировать на новые реплики.
Ассоциация OpenAI Система-трансформер DALL-E была одной из первых моделей преобразования текста в изображение, вызвавшей значительный общественный интерес. Она была представлена в январе 2021 года. В апреле 2022 года была представлена DALL-E 2, замена, которая могла создавать более сложные и реалистичные визуальные эффекты. представлено. В августе того же года Stable Diffusion был обнародован. Дальнейшая демонстрация «персонализации» огромных моделей фундаментов с преобразованием текста в изображение состоялась в августе 2022 года. Благодаря настройке преобразования текста в изображение модель можно научить новому понятию с помощью небольшого количества фотографий предмета, который ранее не использовался. Это не часть обучающего набора базовой модели преобразования текста в изображение, это достигается с помощью текстовой инверсии.
| Похожие страницы:: Лучшие 100+ Stable Diffusion Подсказки: самые красивые подсказки ИИ для преобразования текста в изображение |
Будущее модели искусственного интеллекта для преобразования текста в изображение
Творческое сообщество бурно развивается благодаря искусству искусственного интеллекта, которое толкает нас в интеллектуально и художественно неизведанную местность. Хотя его творческие аспекты все еще исследуются, оно уже начало менять среду художественных образов. Интеллектуальные человеческие визуальные эффекты, превосходящие все, что мы когда-либо видели на экране, уже приветствуются в нашем сознании. Одним из наиболее интересных достижений является преобразование текста в изображение, которое позволяет компьютерам создавать изображения в ответ на текстовые команды. Художники ежедневно используют ИИ для расширения своего воображения. Их интересы больше связаны с исследованием технологий создания воображаемых городов, наблюдением за танцами собак на дискотеке или попытками выяснить, что нас ждет в будущем.
Последние новости о модели искусственного интеллекта для преобразования текста в изображение
- Midjourney 5.2 и Stable Diffusion SDXL 0.9 выпустил значительные обновления для творческой генерации изображений. Midjourney В версии 5.2 представлено уменьшение масштаба, настраиваемые варианты и преобразование изображения 1:1. Он также представляет Outpainting, настраиваемые варианты и анализатор подсказок для оптимизации подсказок и их согласования с намерениями пользователей. Эти обновления улучшают взаимодействие с пользователем и повышают точность создания реалистичных изображений.
- SnapFusion — это модель искусственного интеллекта, которая позволяет пользователям создавать потрясающие изображения из описаний на естественном языке всего за две секунды на мобильных устройствах. Это устраняет необходимость в дорогих графических процессорах и облачных сервисах, снижает затраты и решает проблемы конфиденциальности. Эффективность и производительность модели были продемонстрированы в экспериментах с набором данных MS-COCO.
- Исследователи разработали GigaGAN, модель преобразования текста в изображение, которая может генерировать изображения 4K за 3.66 секунды, что является значительным улучшением по сравнению с существующими моделями. GigaGAN основан на платформе GAN и обучен на наборе данных из 1 миллиарда изображений, генерируя изображения размером 512 пикселей за 0.13 секунды. Он имеет распутанное, непрерывное и контролируемое скрытое пространство, позволяющее управлять различными стилями и изображениями. Модель также может обучать эффективный преобразователь повышающей частоты для реальных изображений или выходных данных.
Последние сообщения в социальных сетях о
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Виктория пишет на различные технологические темы, в том числе Web3.0, ИИ и криптовалюты. Ее обширный опыт позволяет ей писать содержательные статьи для более широкой аудитории.
Другие статьи
Виктория пишет на различные технологические темы, в том числе Web3.0, ИИ и криптовалюты. Ее обширный опыт позволяет ей писать содержательные статьи для более широкой аудитории.
