Diffusion models in text to image AIs like stable diffusion and Dalle2 are trained by introducing noise into images and then teaching the model to remove the noise. The training process involves using a large dataset of images and corresponding text descriptions.

To start the training process, the model is given a noisy image, which is an image with random noise added to it. The model is then trained to remove the noise and generate a clean, high-resolution image that is similar to the original image in the training dataset. This is done by comparing the generated image to the original image and making adjustments until the generated image is as close as possible to the original image.

Once the model is trained, it can be used to generate new images by starting with a completely noisy image and gradually removing the noise. The text description is inputted into the model, and the model uses the information in the text to guide the removal of the noise and generate a final, high-resolution image.

In summary, diffusion models in text to image AIs are trained by starting with noisy images and teaching the model to remove the noise to generate clean, high-resolution images. The final images are generated by starting with a completely noisy image and gradually removing the noise, guided by a text description.
โมเดลการแพร่กระจายใน AI จากข้อความสู่รูปภาพ เช่น การแพร่กระจายที่เสถียร และ Dalle2 ได้รับการฝึกโดยการนำสัญญาณรบกวนเข้าไปในภาพ จากนั้นจึงสอนโมเดลให้ลบสัญญาณรบกวน กระบวนการฝึกอบรมเกี่ยวข้องกับการใช้ชุดข้อมูลรูปภาพขนาดใหญ่และคำอธิบายข้อความที่เกี่ยวข้อง เพื่อเริ่มกระบวนการฝึกอบรม โมเดลจะได้รับภาพที่เป็นจุดรบกวน ซึ่งเป็นภาพที่เพิ่มจุดรบกวนแบบสุ่มลงไป จากนั้นโมเดลจะได้รับการฝึกให้ขจัดสัญญาณรบกวนและสร้างภาพที่สะอาดและมีความละเอียดสูงซึ่งคล้ายกับภาพต้นฉบับในชุดข้อมูลการฝึก ซึ่งทำได้โดยการเปรียบเทียบภาพที่สร้างขึ้นกับภาพต้นฉบับ และทำการปรับเปลี่ยนจนกว่าภาพที่สร้างขึ้นจะใกล้เคียงกับภาพต้นฉบับมากที่สุด เมื่อโมเดลได้รับการฝึกฝนแล้ว ก็จะสามารถใช้สร้างภาพใหม่ได้ โดยเริ่มจากรูปภาพที่มีสัญญาณรบกวนโดยสิ้นเชิงแล้วค่อย ๆ ลบสัญญาณรบกวนออก คำอธิบายข้อความจะถูกป้อนลงในแบบจำลอง และแบบจำลองจะใช้ข้อมูลในข้อความเพื่อเป็นแนวทางในการกำจัดสัญญาณรบกวนและสร้างภาพสุดท้ายที่มีความละเอียดสูง โดยสรุป โมเดลการแพร่กระจายใน AI จากข้อความเป็นรูปภาพได้รับการฝึกฝนโดยเริ่มจากรูปภาพที่มีสัญญาณรบกวน และสอนโมเดลให้ลบสัญญาณรบกวนเพื่อสร้างภาพที่สะอาดและมีความละเอียดสูง ภาพสุดท้ายจะถูกสร้างขึ้นโดยเริ่มจากภาพที่มีสัญญาณรบกวนโดยสิ้นเชิง และค่อยๆ ลบสัญญาณรบกวนออก โดยมีคำอธิบายเป็นข้อความกำกับ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence