文字轉圖像人工智慧模型
什麼是文字轉圖像人工智慧模型？
文字轉圖像模型是一種 機器學習 產生與作為輸入提供的自然語言描述相對應的圖像的模型。文字到圖像模型通常由兩個組件組成：生成圖像模型（根據輸入文字創建圖片）和語言模型（將文字轉換為潛在表示）。從網路上抓取的大量文字和圖片資料通常用於訓練最有效的演算法。
文字轉圖像AI模型的理解
多倫多大學研究人員於 2015 年發布了alignDRAW，這是第一個當代文本到圖像模型。alignDRAW 擴展了首次引入的 DRAW 架構，以提供文本序列調節。雖然alignDRAW產生的影像缺乏真實感且模糊，但該模型證明它不僅能夠「記住」訓練集的內容，還能夠泛化到訓練集中未包含的項目並正確回應新的線索。
OpenAI 變壓器系統 DALL-E 是首批引起大眾極大興趣的文字轉影像模型之一，於 2021 年 2022 月推出。2 年 XNUMX 月，可產生更複雜、更逼真視覺效果的替代品 DALL-E XNUMX 上市呈現。同年XNUMX月， Stable Diffusion 已向公眾開放。 2022 年 XNUMX 月，對大型文字到圖像基礎模型的「個人化」進行了進一步演示。透過文字到圖像定制，可以透過少量的物品照片向模型傳授新的概念。它不是文字到圖像基礎模型訓練集的一部分，這是透過文字反轉來實現的。
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文字到圖像人工智慧模型的未來
創意社群正在因人工智慧藝術而爆炸式增長，這將我們推向智力和藝術上尚未探索的領域。儘管其創造性方面仍在探索中，但它已經開始改變藝術圖像的環境。超越我們在螢幕上看到的任何東西的智慧人類視覺效果已經受到我們的歡迎。最有趣的進步之一是文字到圖像的創建，它使電腦能夠響應文字命令生成圖像。藝術家每天都使用人工智慧來擴展他們的想像。他們的興趣更在於研究建構虛構城市的技術、觀看狗在迪斯可舞廳跳舞，或試圖弄清楚未來會怎樣。
關於文字轉圖像人工智慧模型的最新消息
- Midjourney 5.2和 Stable Diffusion SDXL 0.9 發布了創意影像產生的重大更新。 Midjourney 5.2 引入了縮小、可自訂變化和 1:1 影像轉換。它還引入了 Outpainting、可自訂的變體以及用於優化提示並使它們與使用者的意圖保持一致的提示解析器。這些更新增強了使用者體驗並提高了生成逼真影像的準確性。
- SnapFusion 是一種人工智慧模型，允許用戶在行動裝置上僅需兩秒鐘就可以根據自然語言描述創建令人驚嘆的圖像。 它消除了對昂貴 GPU 和基於雲端的服務的需求，降低了成本並解決了隱私問題。該模型的效率和性能已在 MS-COCO 數據集上的實驗中得到證明。
- 研究人員開發了 GigaGAN，這是一種文字轉圖像模型，可在 4 秒內產生 3.66K 影像，比現有模型有了顯著改進。 GigaGAN基於GAN框架，在1億張影像資料集上進行訓練，512秒產生0.13px影像。它具有解開的、連續的、可控的潛在空間，允許各種風格和圖像控制。該模型還可以為真實圖像或輸出訓練高效的上採樣器。
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Viktoriia 是各種科技主題的作家，包括 Web3.0、人工智慧和加密貨幣。她豐富的經驗使她能夠為更廣泛的受眾撰寫富有洞察力的文章。
