Топ-3 генератори тексту в зображення: чим виділяються DALL-E 2, GLIDE і Imagen

Не змогли відвідати Transform 2022? Перегляньте всі сесії саміту в нашій бібліотеці за запитом! Подивіться сюди.

Революція генератора тексту в зображення йде повним ходом завдяки таким інструментам, як DALL-E 2 і GLIDE від OpenAI, а також Imagen від Google, які набувають популярності, навіть у бета-версії, після їх запуску минулого року.

Усі ці три інструменти є прикладами тренду в інтелектуальних системах: синтез тексту й зображення або генеративна модель, яка поширюється на підписи до зображень для створення нових візуальних сцен.

Інтелектуальні системи, здатні створювати зображення та відео, мають широкий спектр застосувань, від розваг до освіти, з потенціалом для використання як доступних рішень для людей з обмеженими фізичними можливостями. Інструменти цифрового графічного дизайну широко використовуються при створенні та редагуванні багатьох сучасних творів культури та мистецтва. Однак їх складність може зробити їх недоступними для будь-кого без необхідних технічних знань чи інфраструктури.

Ось чому системи, які можуть слідувати текстовим інструкціям, а потім виконувати відповідне завдання редагування зображень, кардинально змінюють правила, коли йдеться про доступність. Ці переваги також можна легко поширити на інші сфери створення зображень, такі як ігри, анімація та створення візуальних навчальних матеріалів.

Зростання кількості генераторів штучного інтелекту, що перетворюють текст у зображення

За останнє десятиліття штучний інтелект просунувся вперед завдяки трьом важливим факторам: поширенню великих даних, появі потужних графічних процесорів і повторній появі глибокого навчання. Системи Generator AI допомагають індустрії технологій реалізувати своє бачення майбутнього навколишніх обчислень – ідею про те, що одного дня люди зможуть інтуїтивно зрозуміло користуватися комп’ютерами, не знаючи жодної конкретної системи чи програмування.

Тепер генератори штучного інтелекту, що перетворюють текст у зображення, повільно перетворюються зі створення мрійливих зображень на створення реалістичних портретів. Деякі навіть припускають, що штучний інтелект перевершить творіння людини. Багато систем генерації тексту в зображення сьогодні зосереджені на навчанні ітеративного генерування зображень на основі постійного лінгвістичного введення, подібно до того, як це може зробити художник-людина.

Цей процес відомий як генеративний нейронний візуал, основний процес для трансформерів, натхненний процесом поступового перетворення чистого полотна на сцену. Системи, навчені виконувати це завдання, можуть скористатися перевагами у створенні унікальних текстових зображень.

Інструменти ШІ, які імітують людське спілкування та творчість, завжди були модним словом. За останні чотири роки великі технологічні гіганти надали пріоритет створенню інструментів для створення автоматизованих зображень.

За останні кілька місяців було випущено кілька помітних випусків – деякі з них виникли миттєво після випуску, хоча вони були доступні для тестування лише відносно вибраній групі.

Давайте подивимося на технологію трьох останніх генераторів перетворення тексту в зображення та на те, що відрізняє кожен із них.

DALL-E 2, запущений у квітні, є найновішим генератором тексту в зображення OpenAI і наступником DALL-E, генеративної мовної моделі, яка приймає речення та створює оригінальні зображення.

В основі DALL-E 2 лежить модель дифузії, яка може миттєво додавати та видаляти елементи, враховуючи тіні, відблиски та текстури. Сучасні дослідження показують, що дифузійні моделі стали багатообіцяючою структурою генеративного моделювання, яка просуває розширені завдання створення зображень і відео. Щоб досягти найкращих результатів, модель дифузії в DALL-E 2 використовує керівний метод для максимізації точності зразків (для фотореалізму) ціною різноманітності зразків.

DALL-E 2 дізнайтеся...