Text-to-Image AI models like Stable DALL-E and DALL-E 2 use a combination of neural networks to generate images based on textual descriptions. The process can be broken down into the following steps:

Text Encoding: The textual description is first transformed into a fixed-length numerical vector, which is known as an embedding. This embedding is used to encode the textual information in a form that can be processed by the neural network.

Image Generation: The encoded textual embedding is then used as input to a generative model, such as a Generative Adversarial Network (GAN), to generate an image. The generative model is trained on large amounts of data to learn the relationships between textual descriptions and corresponding images.

Image Refinement: The generated image is then refined through a series of steps, such as upscaling, adding details, and color correction, to produce a high-quality final image that is coherent and visually appealing.

Let's take an example of DALL-E 2. Given a textual description such as "A two-story pink house with a white picket fence and a red door," DALL-E 2 generates an image of a house that resembles the description. The text is first transformed into a numerical vector, which is then used as input to the generative model. The generative model uses this vector to generate a preliminary image of the house, which is then refined through a series of steps to produce the final image.

In the case of Stable DALL-E, the model operates similarly, but with a focus on improving the stability of the image generation process and reducing the occurrence of artifacts and other anomalies in the generated images. This is achieved through a combination of architectural modifications and training techniques that help the model to learn more robust representations of the relationships between textual descriptions and images.
โมเดล AI จากข้อความเป็นรูปภาพ เช่น Stable DALL-E และ DALL-E 2 ใช้เครือข่ายประสาทเทียมร่วมกันเพื่อสร้างรูปภาพตามคำอธิบายที่เป็นข้อความ กระบวนการสามารถแบ่งออกเป็นขั้นตอนต่อไปนี้: การเข้ารหัสข้อความ: คำอธิบายข้อความจะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ตัวเลขที่มีความยาวคงที่ในขั้นแรก ซึ่งเรียกว่าการฝัง การฝังนี้ใช้เพื่อเข้ารหัสข้อมูลที่เป็นข้อความในรูปแบบที่สามารถประมวลผลโดยโครงข่ายประสาทเทียม การสร้างภาพ: จากนั้นการฝังข้อความที่เข้ารหัสจะถูกใช้เป็นอินพุตสำหรับโมเดลกำเนิด เช่น Generative Adversarial Network (GAN) เพื่อสร้างรูปภาพ แบบจำลองเชิงกำเนิดได้รับการฝึกฝนกับข้อมูลจำนวนมากเพื่อเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างคำอธิบายที่เป็นข้อความและรูปภาพที่เกี่ยวข้อง การปรับแต่งภาพ: รูปภาพที่สร้างขึ้นจะถูกปรับแต่งผ่านชุดขั้นตอนต่างๆ เช่น การเพิ่มขนาด การเพิ่มรายละเอียด และการแก้ไขสี เพื่อสร้างภาพสุดท้ายคุณภาพสูงที่มีความสอดคล้องกันและดึงดูดสายตา ลองมาดูตัวอย่างของ DALL-E 2 กัน โดยให้คำอธิบายที่เป็นข้อความ เช่น "บ้านสีชมพูสองชั้นที่มีรั้วไม้สีขาวและประตูสีแดง" DALL-E 2 จะสร้างภาพของบ้านที่คล้ายกับคำอธิบายดังกล่าว ขั้นแรกข้อความจะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ตัวเลข ซึ่งจากนั้นจะใช้เป็นข้อมูลป้อนเข้าสู่โมเดลกำเนิด แบบจำลองกำเนิดใช้เวกเตอร์นี้เพื่อสร้างภาพเบื้องต้นของบ้าน ซึ่งได้รับการปรับแต่งผ่านขั้นตอนต่างๆ เพื่อสร้างภาพสุดท้าย ในกรณีของ Stable DALL-E โมเดลจะทำงานในลักษณะเดียวกัน แต่มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงความเสถียรของกระบวนการสร้างภาพ และลดการเกิดสิ่งแปลกปลอมและความผิดปกติอื่นๆ ในรูปภาพที่สร้างขึ้น ซึ่งสามารถทำได้โดยการผสมผสานระหว่างการปรับเปลี่ยนสถาปัตยกรรมและเทคนิคการฝึกอบรมที่ช่วยให้โมเดลเรียนรู้การแสดงความสัมพันธ์ระหว่างคำอธิบายข้อความและรูปภาพที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence