విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
కొత్త మరియు మెరుగైన AI సామర్థ్యాలు, గ్రహణశక్తి మరియు అధిక-రిజల్యూషన్ చిత్రాలను రూపొందించే సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరిచింది. మీరు ఇటీవల ఇంటర్నెట్లో తేలుతున్న కొన్ని వింత మరియు వినోదభరితమైన చిత్రాలను చూసి ఉండవచ్చు.
షిబా ఇను కుక్క బెరెట్ మరియు నల్ల తాబేలు ధరించి ఉంది. మరియు డచ్ చిత్రకారుడు వెర్మీర్ యొక్క "గర్ల్ విత్ ఎ పెర్ల్ ఇయర్రింగ్" పద్ధతిలో సముద్రపు ఒట్టర్. మరియు ఉన్ని రాక్షసుడు వలె కనిపించే ఒక కప్పు సూప్ ఉంది.
ఈ చిత్రాలు మానవ కళాకారుడు సృష్టించలేదు.
బదులుగా, DALL-E 2, పాఠ్య వివరణలను ఇమేజ్లుగా మార్చగల కొత్త AI సిస్టమ్, వాటిని సృష్టించింది.
మీరు చూడాలనుకుంటున్న వాటిని వ్రాసుకోండి మరియు AI మీ కోసం దీన్ని సృష్టిస్తుంది - స్పష్టమైన వివరాలు, గొప్ప నాణ్యత మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో, నిజమైన ఆవిష్కరణ. ఈ పోస్ట్లో, మేము OpenAI యొక్క తాజా అధ్యయనం, DALL.E 2, అలాగే ఇది ఎలా పని చేస్తుంది మరియు మరిన్నింటిని లోతుగా పరిశీలిస్తాము. ప్రారంభిద్దాం.
కాబట్టి, ఖచ్చితంగా ఏమిటి DALL.E 2?
DALL-E 2 అనేది "ఉత్పత్తి మోడల్", ఇది ఇన్పుట్ డేటాపై ప్రిడిక్షన్ లేదా వర్గీకరణ పనులను చేయడం కంటే సంక్లిష్టమైన అవుట్పుట్ను రూపొందించే ఒక రకమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథం.
మీరు వ్రాతపూర్వక వివరణతో DALL-E 2ని అందిస్తారు మరియు దానికి అనుగుణంగా ఒక చిత్రాన్ని సృష్టిస్తుంది. భావనలు, లక్షణాలు మరియు శైలులను కలపడం ద్వారా, OpenAI యొక్క DALLE 2 ప్రాథమిక భాషా వివరణ నుండి వినూత్న, వాస్తవిక గ్రాఫిక్స్ మరియు కళను ఉత్పత్తి చేయగలదు.
తాజా వెర్షన్, DALLE 2, మరింత బహుముఖంగా ఉంటుందని, అధిక రిజల్యూషన్లలో మరియు సృజనాత్మక శైలుల విస్తృత వర్ణపటంలో క్యాప్షన్ల నుండి చిత్రాలను రూపొందించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, క్రింద ఉన్న చిత్రాలు (DALL-E 2 బ్లాగ్ పోస్ట్ నుండి) “ఒక వ్యోమగామి గుర్రపు స్వారీ చేస్తున్న” వివరణ ద్వారా సృష్టించబడ్డాయి.
ఒక వివరణ "పెన్సిల్ స్కెచ్ లాగా" ముగుస్తుంది, అయితే మరొకటి "ఫోటోరియలిస్టిక్ పద్ధతిలో" ముగుస్తుంది.
ఇది ఇప్పటికే ఉన్న ఛాయాచిత్రాలను కూడా ఆశ్చర్యపరిచే ఖచ్చితత్వంతో మార్చగలదు. కాబట్టి, మీరు రంగులు, ప్రతిబింబాలు మరియు నీడలను ఉంచుతూ మూలకాలను జోడించవచ్చు లేదా తొలగించవచ్చు, అన్నీ అసలైన చిత్రం యొక్క రూపాన్ని కొనసాగిస్తూనే.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
DALL-E 2 CLIP మరియు డిఫ్యూజన్ మోడల్లను ఉపయోగించుకుంటుంది, రెండు అధునాతనమైనవి లోతైన అభ్యాసం ఇటీవలి సంవత్సరాలలో అభివృద్ధి చెందిన విధానాలు. అయితే, ఇది అన్ని ఇతర లోతైన అదే భావనపై ఆధారపడి ఉంటుంది నరాల నెట్వర్క్: ప్రాతినిధ్య అభ్యాసం. CLIP ఏకకాలంలో ఇద్దరికి శిక్షణ ఇస్తుంది నరాల నెట్వర్క్ చిత్రాలు మరియు శీర్షికలపై.
ఒక నెట్వర్క్ చిత్రంలో దృశ్యమాన ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకుంటుంది, మరొకటి టెక్స్ట్ ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకుంటుంది. శిక్షణ సమయంలో, రెండు నెట్వర్క్లు వాటి పారామితులను సవరించడానికి ప్రయత్నిస్తాయి, తద్వారా పోల్చదగిన చిత్రాలు మరియు వివరణలు ఒకే విధమైన ఎంబెడ్డింగ్లకు దారితీస్తాయి.
"డిఫ్యూజన్" అనేది ఒక రకమైన ఉత్పాదక నమూనా, దాని శిక్షణ నమూనాలను క్రమంగా నాయిస్ చేయడం మరియు డీనోయిజ్ చేయడం ద్వారా చిత్రాలను రూపొందించడం నేర్చుకుంటుంది, ఇది DALL-E 2లో ఉపయోగించిన ఇతర యంత్ర అభ్యాస విధానం. డిఫ్యూజన్ మోడల్లు ఆటోఎన్కోడర్ల మాదిరిగానే ఉంటాయి, అవి ఇన్పుట్ డేటాను మార్చుతాయి. ప్రాతినిధ్యాన్ని పొందుపరచి, ఆపై అసలు డేటాను పునఃసృష్టించడానికి పొందుపరిచే సమాచారాన్ని ఉపయోగించండి.
OpenAI లను ఉపయోగించడం భాషా నమూనా CLIP, ఇది ఛాయాచిత్రాలతో వచన వివరణలను కనెక్ట్ చేయగలదు, ఇది మొదట వ్రాసిన ప్రాంప్ట్ను ఇంటర్మీడియట్ రూపంలోకి అనువదిస్తుంది, ఇది ఒక చిత్రం ఆ ప్రాంప్ట్తో సరిపోలవలసిన కీలకమైన లక్షణాలను కలిగి ఉంటుంది (CLIP ప్రకారం).
రెండవది, DALL-E 2 CLIP-కంప్లైంట్ను సృష్టిస్తుంది వ్యాప్తి నమూనాను ఉపయోగించి చిత్రం, ఇది న్యూరల్ నెట్వర్క్.
యాదృచ్ఛిక పిక్సెల్లతో వక్రీకరించిన ఫోటోలపై, వ్యాప్తి నమూనాలు నేర్చుకుంటారు. ఫోటోల అసలు రూపాన్ని ఎలా పునరుద్ధరించాలో వారు నేర్చుకుంటారు. డిఫ్యూజన్ మోడల్లు అధిక-నాణ్యత సింథటిక్ చిత్రాలను ఉత్పత్తి చేయగలవు, ప్రత్యేకించి వైవిధ్యం కంటే ఖచ్చితత్వానికి ప్రాధాన్యతనిచ్చే మార్గదర్శక విధానంతో కలిపి ఉపయోగించినప్పుడు.
పర్యవసానంగా, ది వ్యాప్తి నమూనా యాదృచ్ఛిక పిక్సెల్లను తీసుకుంటుంది మరియు వాటిని ప్రాంప్ట్ అనే పదానికి సరిపోయే కొత్త చిత్రంగా మార్చడానికి CLIPని ఉపయోగిస్తుంది. వ్యాప్తి భావన కారణంగా, DALL-E 2 అధిక-రిజల్యూషన్ చిత్రాలను DALL-E కంటే వేగంగా ఉత్పత్తి చేయగలదు.
DALL.E 2 వినియోగ కేసు
గత ఇరవై ఏళ్లలో, కంప్యూటర్ దృష్టి సాంకేతికత సాధారణ భావన నుండి పెద్ద పురోగతికి పురోగమించింది. ఈ పురోగతులు ఉన్నప్పటికీ, పిక్చర్ మరియు ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ మోడల్లు ఇప్పటికీ రోజువారీ జీవితంలో ముఖ్యమైన అడ్డంకులను ఎదుర్కొంటున్నాయి. డేటాసెట్లు లేకపోవడం అనేది ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ మరియు కంప్యూటర్ విజన్ యొక్క అత్యంత ముఖ్యమైన లోపాలలో ఒకటి. రెండు వైపులా డేటా కొరత ఉన్నందున, 100 శాతం ఖచ్చితమైన ఫలితాలను అందించడానికి ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం దాదాపు కష్టం.
అదృష్టవశాత్తూ, OpenAI యొక్క కొత్త మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ సాంకేతికతలో అంతరాన్ని తగ్గించగలదు. DALLE 2 వచన వివరణల ఆధారంగా అద్భుతమైన చిత్రాలను రూపొందించగలదు. ఈ నకిలీ చిత్ర నిర్మాణం, ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ మోడల్లకు వాటి అవసరాల ఆధారంగా డేటాను అందించగలదు. ఆబ్జెక్ట్ మరియు పిక్చర్ ఐడెంటిఫికేషన్ కోసం డేటా లేకపోవడం ఒక ముఖ్యమైన అవరోధం.
డిజిటల్ యుగంలో, డేటాసెట్లు సర్వవ్యాప్తి చెందాయి, అయినప్పటికీ మేము AI మోడల్ను అందించడానికి సత్వరమార్గాల కోసం వెతుకుతున్నాము, కాబట్టి ఇది మంచి ఫలితాలను అందిస్తుంది. అయితే, ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం సులభం కాదు. దీనికి చిన్న తేడాలతో పెద్ద సంఖ్యలో డేటా సెట్లు అవసరం, వీటిని మనం సులభంగా తిరిగి పొందలేకపోవచ్చు.
కాబట్టి, సమాధానం ఏమిటి: సమాధానం DALLE 2. OpenAI పిక్చర్ జనరేటర్, టెక్స్ట్ల నుండి చిత్రాలను రూపొందించి, ఇప్పటికే ఉన్న వాటిని మార్చగల సామర్థ్యంతో, అంతరాన్ని తగ్గించడంలో సహాయపడుతుంది. ఇది అవసరమైన మానవ లేబులింగ్ మొత్తాన్ని తగ్గించేటప్పుడు అదనపు శిక్షణ డేటాను రూపొందించడంలో సహాయపడుతుంది. గణనీయమైన ప్రయోజనం ఉన్నప్పటికీ, మీరు మోసపూరిత చిత్ర నిర్మాణాలు మరియు చేర్చడాన్ని మినహాయించే చిత్రాల గురించి తెలుసుకోవాలి. ఇది పక్షపాత ఫలితాలను అందించే ఇమేజ్ డిటెక్షన్ పద్ధతులకు దారితీయవచ్చు.
పరిమితులు
OpenAI ప్రకారం, DALL.E 2 తప్పు చేతుల్లోకి పడితే అది హానికరమైన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. నేటి లోతైన నకిలీల ప్రపంచంలో, తప్పుడు సమాచారం లేదా జాత్యహంకార చిత్రాలను వ్యాప్తి చేయడానికి మోడల్ సులభంగా ఉపయోగించబడుతుంది, అందుకే OpenAI డెవలపర్లను ఆహ్వానం ద్వారా మాత్రమే DALL.2ని ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది. మోడల్ ఆమె పొందే అన్ని సూచనల కోసం కఠినమైన కంటెంట్ పరిమితిని తప్పనిసరిగా పాటించాలి.
ఏదైనా శత్రు లేదా హింసాత్మక చిత్రాలను సృష్టించే DALL.E 2 సంభావ్యతను మినహాయించడానికి, డేటాసెట్ ఎటువంటి ప్రాణాంతకమైన ఆయుధాలు లేకుండా సృష్టించబడింది. భవిష్యత్తులో దీనిని APIగా మార్చాలని యోచిస్తున్నట్లు OpenAI పేర్కొన్నప్పటికీ, DALL.E 2 విషయంలో, ఇది జాగ్రత్తగా కొనసాగడానికి సిద్ధంగా ఉంది.
ముగింపు
DALL-E 2 అనేది కొత్త అప్లికేషన్లకు తలుపులు తెరిచే మరో ఆసక్తికరమైన OpenAI పరిశోధన ఆవిష్కరణ.
కంప్యూటర్ విజన్ యొక్క ప్రధాన అడ్డంకులు-డేటాను తీర్చడానికి భారీ డేటాసెట్లను సృష్టించడం ఒక ఉదాహరణ. అనేక DALL-E-ఆధారిత యాప్ల ఆర్థిక పరిస్థితి OpenAI దాని API వినియోగదారుల కోసం ఏర్పాటు చేసిన ధర మరియు విధానాల ద్వారా నిర్ణయించబడుతుంది, అవన్నీ నిస్సందేహంగా చిత్ర ఉత్పత్తిని ముందుకు తీసుకువెళతాయి.
సమాధానం ఇవ్వూ