Модель ШІ з перетворенням тексту в зображення
Що таке модель ШІ з перетворенням тексту в зображення?
Модель перетворення тексту в зображення є різновидом навчання за допомогою машини модель, яка генерує зображення, яке відповідає опису природної мови, наданому як вхідні дані. Моделі перетворення тексту в зображення зазвичай складаються з двох компонентів: генеративної моделі зображення, яка створює зображення на основі вхідного тексту, і мовної моделі, яка перетворює текст на приховане представлення. Великі обсяги текстових і графічних даних, зібраних з Інтернету, зазвичай використовуються для навчання найефективніших алгоритмів.
| споріднений: 5+ найбільш очікуваних моделей штучного інтелекту з перетворенням тексту в зображення 2023 року |
Розуміння моделі штучного інтелекту перетворення тексту в зображення
Дослідники Університету Торонто випустили alignDRAW, першу сучасну модель перетворення тексту в зображення, у 2015 році. Архітектура DRAW, яка була вперше представлена, була розширена alignDRAW, щоб забезпечити кондиціонування текстової послідовності. Хоча зображенням, створеним alignDRAW, не вистачало фотореалізму та вони були туманними, модель продемонструвала, що вона здатна не просто «запам’ятовувати» вміст навчального набору, маючи можливість узагальнювати елементи, які не входили до навчального набору, і належним чином реагувати на нові репліки.
Команда OpenAI трансформаторна система DALL-E була однією з перших моделей перетворення тексту в зображення, яка викликала значний інтерес громадськості, її було представлено в січні 2021 року. У квітні 2022 року була представлена заміна DALL-E 2, яка могла створювати більш складні та реалістичні візуальні ефекти. представлені. У серпні того ж року Stable Diffusion був доступний для громадськості. У серпні 2022 року відбулася подальша демонстрація «персоналізації» величезних базових моделей із перетворенням тексту в зображення. Завдяки налаштуванню перетворення тексту в зображення моделі можна навчити новому поняттю за допомогою невеликої кількості фотографій предмета, який не був Це не є частиною навчального набору базової моделі перетворення тексту в зображення, це досягається за допомогою текстової інверсії.
| споріднений: Кращий 100+ Stable Diffusion Підказки: найкрасивіші підказки штучного інтелекту, які перетворюють текст у зображення |
Майбутнє моделі штучного інтелекту з перетворенням тексту в зображення
Творче співтовариство вибухає завдяки штучному інтелекту, який штовхає нас на інтелектуально та мистецько недосліджену територію. Хоча його творчі аспекти ще досліджуються, він уже почав змінювати середовище художніх образів. Інтелектуальні людські візуальні ефекти, що перевищують усе, що ми коли-небудь бачили на екрані, вже вітаються в нашій свідомості. Одним із найцікавіших досягнень є створення тексту в зображення, яке дозволяє комп’ютерам створювати зображення у відповідь на текстові команди. Художники щодня використовують ШІ, щоб розширювати свою уяву. Їхні інтереси зосереджені більше на дослідженні технологій створення уявних міст, спостереженні за танцями собак на дискотеці або спробі зрозуміти, що чекає в майбутньому.
Останні новини про модель ШІ з перетворенням тексту в зображення
- Midjourney 5.2 і Stable Diffusion У SDXL 0.9 випущено значні оновлення для створення творчих зображень. Midjourney 5.2 представляє Зменшення, настроювані варіації та трансформацію зображення 1:1. Він також представляє Outpainting, настроювані варіації та аналізатор підказок для оптимізації підказок і їх узгодження з намірами користувачів. Ці оновлення покращують взаємодію з користувачем і покращують точність створення реалістичних зображень.
- SnapFusion — це модель AI, яка дозволяє користувачам створювати приголомшливі зображення з описів природною мовою лише за дві секунди на мобільних пристроях. Це усуває потребу в дорогих графічних процесорах і хмарних службах, зменшуючи витрати та вирішуючи питання конфіденційності. Ефективність і продуктивність моделі були продемонстровані в експериментах на наборі даних MS-COCO.
- Дослідники розробили GigaGAN, модель перетворення тексту в зображення, яка може створювати зображення 4K за 3.66 секунди, що є значним покращенням у порівнянні з існуючими моделями. GigaGAN базується на структурі GAN і навчений на наборі даних із 1 мільярда зображень, генеруючи зображення 512 пікселів за 0.13 секунди. Він має роз’єднаний, безперервний і контрольований прихований простір, що дозволяє використовувати різні стилі та контролювати зображення. Модель також може навчити ефективний модуль підвищення дискретизації для реальних зображень або виходів.
Останні публікації в соціальних мережах про
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Вікторія пише про різноманітні технологічні теми, зокрема Web3.0, ШІ та криптовалюти. Її великий досвід дозволяє їй писати проникливі статті для широкої аудиторії.
інші статті
Вікторія пише про різноманітні технологічні теми, зокрема Web3.0, ШІ та криптовалюти. Її великий досвід дозволяє їй писати проникливі статті для широкої аудиторії.
