Certainly! I'll provide a more detailed explanation of text-to-image AI systems like Stable Diffusion and Dall-E 2.

Text-to-Image AI systems typically use Generative Adversarial Networks (GANs) or Variational Autoencoders (VAEs) to generate images from textual descriptions. Stable Diffusion and Dall-E 2 both use a variation of the VAE called a Diffusion Model.

Diffusion models work by adding noise to the input data, usually through a series of random transformations and projections, and then gradually removing the noise to arrive at the final output.

Here's an example to illustrate each of the different aspects:

Noise addition: Imagine that you have a textual description of an apple, including its color, shape, and texture. To use a diffusion model to generate an image of an apple, the model would first add noise to the input data. This could be done by randomly changing the color, shape, or texture of the apple.

Gradual noise removal: Next, the model would gradually remove the added noise through a series of transformations and projections, to arrive at the final output. For example, the model might start by removing noise from the apple's color, then its shape, and finally its texture.

Final output: The final output is an image of an apple that resembles the original textual description, but with some variations due to the randomness introduced during the noise addition step.

The main advantage of diffusion models is that they can generate a wide range of outputs, making them useful for diverse applications like text-to-image generation. Additionally, they can be trained on large datasets, which allows them to generate high-quality images.
แน่นอน! ฉันจะให้คำอธิบายโดยละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบ AI จากข้อความเป็นรูปภาพ เช่น Stable Diffusion และ Dall-E 2 โดยทั่วไประบบ AI จากข้อความเป็นรูปภาพจะใช้ Generative Adversarial Networks (GAN) หรือ Variational Autoencoders (VAE) เพื่อสร้างรูปภาพจาก คำอธิบายข้อความ Stable Diffusion และ Dall-E 2 ใช้รูปแบบของ VAE ที่เรียกว่า Diffusion Model แบบจำลองการแพร่กระจายทำงานโดยการเพิ่มสัญญาณรบกวนให้กับข้อมูลอินพุต โดยปกติจะผ่านชุดของการแปลงและการฉายภาพแบบสุ่ม จากนั้นจึงค่อย ๆ ลบสัญญาณรบกวนออกเพื่อให้ได้ผลลัพธ์สุดท้าย ต่อไปนี้คือตัวอย่างเพื่อแสดงให้เห็นแต่ละแง่มุม: การเพิ่มจุดรบกวน: ลองจินตนาการว่าคุณมีคำอธิบายที่เป็นข้อความเกี่ยวกับแอปเปิ้ล รวมถึงสี รูปร่าง และพื้นผิวด้วย หากต้องการใช้แบบจำลองการแพร่กระจายเพื่อสร้างภาพของแอปเปิล แบบจำลองจะต้องเพิ่มสัญญาณรบกวนให้กับข้อมูลอินพุตก่อน ซึ่งสามารถทำได้โดยการสุ่มเปลี่ยนสี รูปร่าง หรือพื้นผิวของแอปเปิล การกำจัดสัญญาณรบกวนแบบค่อยเป็นค่อยไป: ต่อไป แบบจำลองจะค่อยๆ กำจัดสัญญาณรบกวนที่เพิ่มเข้ามาผ่านชุดของการแปลงและการฉายภาพ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์สุดท้าย ตัวอย่างเช่น แบบจำลองอาจเริ่มต้นด้วยการกำจัดจุดรบกวนออกจากสีของแอปเปิล จากนั้นจึงมีรูปร่าง และสุดท้ายคือพื้นผิว ผลลัพธ์สุดท้าย: ผลลัพธ์สุดท้ายคือรูปภาพของแอปเปิลที่มีลักษณะคล้ายกับคำอธิบายข้อความต้นฉบับ แต่มีการเปลี่ยนแปลงบางอย่างเนื่องจากการสุ่มที่เกิดขึ้นในระหว่างขั้นตอนการเพิ่มสัญญาณรบกวน ข้อได้เปรียบหลักของโมเดลการแพร่กระจายคือสามารถสร้างเอาต์พุตได้หลากหลาย ทำให้มีประโยชน์สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย เช่น การสร้างข้อความเป็นรูปภาพ นอกจากนี้ ยังสามารถฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งช่วยให้สร้างภาพคุณภาพสูงได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence