תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
ה-AI החדש והמשופר שיפר את היכולות, ההבנה והיכולת לייצר תמונות ברזולוציה גבוהה יותר. ייתכן שנתקלת לאחרונה בכמה תמונות מוזרות ומשעשעות שמסתובבות באינטרנט.
כלב שיבא אינו לבוש בכומתה ובצווארון גולף שחור. ולוטרת ים בנוסח "נערה עם עגיל פנינה" של הצייר ההולנדי ורמיר. ויש כוס מרק שנראית כמו מפלצת צמרית.
התמונות האלה לא נוצרו על ידי אמן אנושי.
במקום זאת, DALL-E 2, מערכת AI חדשה שיכולה להמיר תיאורים טקסטואליים לתמונות, יצרה אותם.
כל שעליך לעשות הוא לכתוב את מה שאתה רוצה לראות, וה-AI ייצור את זה עבורך - בפירוט מלא חיים, באיכות מעולה, ובמקרים מסוימים, כושר המצאה אמיתי. בפוסט זה, נסקור לעומק את המחקר האחרון של OpenAI, DALL.E 2, כמו גם איך הוא עובד, ועוד הרבה יותר. בואו נתחיל.
אז מה בדיוק DALL.E 2?
DALL-E 2 הוא "מודל מחולל", סוג של אלגוריתם למידת מכונה שיוצר פלט מסובך במקום ביצוע משימות חיזוי או סיווג על נתוני קלט.
אתה מספק ל-DALL-E 2 תיאור כתוב, והוא יוצר תמונה המתאימה לו. על ידי שילוב של מושגים, איכויות וסגנונות, ה-DALLE 2 של OpenAI יכול לייצר גרפיקה ואמנות חדשניות וריאליסטיות מתוך תיאור לשוני בסיסי.
הגרסה האחרונה, DALLE 2, אמורה להיות רב-תכליתית יותר, מסוגלת ליצור תמונות מכיתובים ברזולוציות גבוהות יותר ובספקטרום רחב יותר של סגנונות יצירתיים. לדוגמה, התמונות למטה (מהפוסט בבלוג DALL-E 2) נוצרות על ידי התיאור "אסטרונאוט רוכב על סוס".
תיאור אחד מסתיים, "כמו סקיצה בעיפרון", ואילו השני מסכם, "בצורה פוטוריאליסטית".
זה גם יכול לשנות תצלומים קיימים בדיוק מדהים. אז אתה יכול להוסיף או למחוק אלמנטים תוך שמירה על צבעים, השתקפויות וצללים, כל זאת תוך שמירה על מראה התמונה המקורית.
איך זה עובד?
DALL-E 2 עושה שימוש בדגמי CLIP ודיפוזיה, שניים מתוחכמים למידה עמוקה גישות שפותחו בשנים האחרונות. עם זאת, הוא מבוסס על אותו רעיון כמו כל עומק אחר רשתות עצביות: למידת ייצוג. CLIP מאמן שניים בו זמנית רשתות עצביות על תמונות וכיתובים.
רשת אחת לומדת את הייצוגים החזותיים בתמונה, ואילו השנייה לומדת את ייצוגי הטקסט. במהלך האימון, שתי הרשתות מנסות לשנות את הפרמטרים שלהן כך שתמונות ותיאורים דומים יביאו להטמעות דומות.
"דיפוזיה", סוג של מודל מחולל שלומד ליצור תמונות על ידי רעש הדרגתי והפחתת דגימות האימון שלו, היא גישת למידת המכונה האחרת המשמשת ב-DALL-E 2. מודלים של דיפוזיה דומים למקודדים אוטומטיים בכך שהם הופכים נתוני קלט ל- הטמעת ייצוג ולאחר מכן השתמש במידע ההטמעה כדי ליצור מחדש את הנתונים המקוריים.
שימוש ב-OpenAI's מודל שפה CLIP, שיכול לחבר תיאורים טקסטואליים עם תצלומים, הוא מתרגם תחילה את ההנחיה הכתובה לצורת ביניים המשלבת את המאפיינים המכריעים שתמונה צריכה להתאים לאותה הנחיה (לפי CLIP).
שנית, DALL-E 2 יוצר תואם CLIP תמונה באמצעות מודל דיפוזיה, שהיא רשת עצבית.
בתמונות מעוותות עם פיקסלים אקראיים, לומדים מודלים של דיפוזיה. הם לומדים כיצד לשחזר את הצורה המקורית של התמונות. מודלים של דיפוזיה יכולים לייצר תמונות סינתטיות באיכות גבוהה, במיוחד בשימוש בשילוב עם גישה מנחה שמעדיפה את הדיוק על פני הגיוון.
כתוצאה מכך, מודל דיפוזיה לוקח את הפיקסלים האקראיים ומשתמש ב-CLIP כדי להמיר אותם לתמונה חדשה התואמת להנחיית המילה. בגלל רעיון הדיפוזיה, DALL-E 2 יכול להפיק תמונות ברזולוציה גבוהה יותר מהר יותר מ-DALL-E.
מקרה שימוש של DALL.E 2
בעשרים השנים האחרונות, ראיית מחשב הטכנולוגיה התקדמה מרעיון פשוט לפריצת דרך גדולה. למרות ההתקדמות הללו, מודלים של זיהוי תמונות ואובייקטים עדיין מתמודדים עם מכשולים משמעותיים בחיי היומיום. היעדר מערכי נתונים הוא אחד החסרונות המשמעותיים ביותר של זיהוי תמונות וראייה ממוחשבת. מכיוון שיש מחסור בנתונים בשני הקצוות, הכשרת מודלים של זיהוי תמונות כדי לתת 100 אחוז תוצאות מדויקות היא כמעט קשה.
למרבה המזל, מודל למידת המכונה החדש של OpenAI יכול לגשר על הפער בטכנולוגיה. DALLE 2 מסוגל ליצור תמונות מדהימות על סמך תיאורי טקסט. הפקת תמונה מזויפת זו יכולה לספק נתונים למודלים של זיהוי תמונה בהתבסס על הדרישות שלהם. היעדר נתונים מהווה אבן נגף משמעותית לזיהוי אובייקט ותמונה.
בעידן הדיגיטלי, מערכי נתונים נמצאים בכל מקום, ובכל זאת אנחנו עדיין מחפשים קיצורי דרך כדי להזין את מודל הבינה המלאכותית, כך שהוא יכול לספק תוצאות טובות. עם זאת, לא פשוט להכשיר מודל לזיהוי תמונה. זה מצריך מספר רב של מערכי נתונים עם הבדלים קטנים, שאולי לא היינו יכולים לאחזר בפשטות.
אז מה התשובה: התשובה היא DALLE 2. מחולל התמונות של OpenAI, עם היכולת שלו להפיק תמונות מטקסטים ולשנות את הקיימים, יכול לעזור לגשר על הפער. זה יסייע ביצירת נתוני הכשרה נוספים תוך הפחתת כמות התיוג האנושי הנדרש. למרות התועלת המשמעותית, עליך להיות מודע להפקות תדמית ותמונות הונאה שאינן כוללות הכללה. זה עשוי להוביל לשיטות זיהוי תמונה שיניבו תוצאות מוטות.
מגבלות
ל-DALL.E 2 עשויה להיות השפעה מזיקה אם הוא נופל לידיים הלא נכונות, לפי OpenAI. בעולם של היום של זיופים עמוקים, המודל יכול לשמש בקלות להפצת מידע כוזב או דימויים גזעניים, וזו הסיבה ש-OpenAI מאפשרת למפתחים להשתמש ב-DALL.2 רק על ידי הזמנה. המודל חייב לציית להגבלת תוכן מחמירה עבור כל ההצעות שהיא מקבלת.
כדי למנוע את הפוטנציאל של DALL.E 2 ליצור תמונות עוינות או אלימות, מערך הנתונים נוצר ללא כל נשק קטלני. בעוד ש-OpenAI הצהירה שהיא מתכננת להפוך אותו ל-API בעתיד, במקרה של DALL.E 2, היא מוכנה להמשיך בזהירות.
סיכום
DALL-E 2 הוא עוד תגלית מחקר מעניינת של OpenAI שפותחת את הדלת ליישומים חדשים.
דוגמה אחת היא יצירת מערכי נתונים מסיביים כדי לעמוד באחד מצווארי הבקבוק העיקריים של ראיית המחשב - נתונים. בעוד שהמקרה הכלכלי עבור אפליקציות רבות מבוססות DALL-E ייקבע על פי המחיר והמדיניות ש-OpenAI קובעת עבור משתמשי ה-API שלה, כולן ללא ספק יקדמו את ייצור התמונות.
השאירו תגובה