文本转图像人工智能模型
什么是文本转图像人工智能模型？
文本到图像模型是一种 机器学习 生成与作为输入提供的自然语言描述相对应的图像的模型。文本到图像模型通常由两个组件组成：生成图像模型（根据输入文本创建图片）和语言模型（将文本转换为潜在表示）。从互联网上抓取的大量文本和图片数据通常用于训练最有效的算法。
文本转图像AI模型的理解
多伦多大学研究人员于 2015 年发布了alignDRAW，这是第一个当代文本到图像模型。alignDRAW 扩展了首次引入的 DRAW 架构，以提供文本序列调节。虽然alignDRAW生成的图像缺乏真实感并且模糊，但该模型证明它不仅能够“记住”训练集的内容，还能够泛化到训练集中未包含的项目并正确响应新的线索。
OpenAI 变压器系统 DALL-E 是首批引起公众极大兴趣的文本到图像模型之一，于 2021 年 2022 月推出。2 年 XNUMX 月，可以产生更复杂、更逼真视觉效果的替代品 DALL-E XNUMX 上市呈现。同年XNUMX月， Stable Diffusion 已向公众开放。 2022 年 XNUMX 月，对大型文本到图像基础模型的“个性化”进行了进一步演示。通过文本到图像定制，可以通过少量的物品照片向模型传授新的概念。它不是文本到图像基础模型训练集的一部分，这是通过文本反转实现的。
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文本到图像人工智能模型的未来
创意社区正在因人工智能艺术而爆炸式增长，这将我们推向智力和艺术上尚未探索的领域。尽管其创造性方面仍在探索中，但它已经开始改变艺术图像的环境。超越我们在屏幕上看到的任何东西的智能人类视觉效果已经受到我们的欢迎。最有趣的进步之一是文本到图像的创建，它使计算机能够响应文本命令生成图像。艺术家每天都使用人工智能来扩展他们的想象力。他们的兴趣更多地在于研究构建虚构城市的技术、观看狗在迪斯科舞厅跳舞，或者试图弄清楚未来会怎样。
关于文本转图像人工智能模型的最新消息
- Midjourney 5.2和 Stable Diffusion SDXL 0.9 发布了创意图像生成的重大更新。 Midjourney 5.2 引入了缩小、可自定义变化和 1:1 图像转换。它还引入了 Outpainting、可定制的变体以及用于优化提示并使它们与用户的意图保持一致的提示解析器。这些更新增强了用户体验并提高了生成逼真图像的准确性。
- SnapFusion 是一种人工智能模型，允许用户在移动设备上仅需两秒就可以根据自然语言描述创建令人惊叹的图像。 它消除了对昂贵 GPU 和基于云的服务的需求，降低了成本并解决了隐私问题。该模型的效率和性能已在 MS-COCO 数据集上的实验中得到证明。
- 研究人员开发了 GigaGAN，这是一种文本转图像模型，可以在 4 秒内生成 3.66K 图像，比现有模型有了显着改进。 GigaGAN基于GAN框架，在1亿张图像数据集上进行训练，512秒生成0.13px图像。它具有解开的、连续的、可控的潜在空间，允许各种风格和图像控制。该模型还可以为真实图像或输出训练高效的上采样器。
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Viktoriia 是各种技术主题的作家，包括 Web3.0、人工智能和加密货币。她丰富的经验使她能够为更广泛的受众撰写富有洞察力的文章。
