Text-to-image AI models, such as Stable DALL-E and DALL-E 2, work by converting a textual description into a corresponding image. The model is trained on a large dataset of images and their textual descriptions, learning the relationships between language and visual features.

When given a textual description as input, the model generates an image based on the textual features and patterns it has learned during training. The generated image is a combination of features extracted from the text and features learned from the training data. The process of generating an image from text is known as "conditioning," and the text serves as a "condition" for the image generation.

Stable DALL-E and DALL-E 2 are advanced versions of this type of AI model, featuring improved training methods and a more robust architecture, enabling them to generate a wider variety of high-quality images from textual descriptions.
โมเดล AI ของข้อความเป็นรูปภาพ เช่น Stable DALL-E และ DALL-E 2 ทำงานโดยการแปลงคำอธิบายข้อความให้เป็นรูปภาพที่เกี่ยวข้อง แบบจำลองนี้ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลรูปภาพขนาดใหญ่และคำอธิบายที่เป็นข้อความ โดยเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างภาษาและคุณลักษณะด้านภาพ เมื่อได้รับคำอธิบายที่เป็นข้อความเป็นอินพุต โมเดลจะสร้างรูปภาพตามคุณลักษณะและรูปแบบข้อความที่ได้เรียนรู้ระหว่างการฝึก รูปภาพที่สร้างขึ้นคือการผสมผสานระหว่างคุณสมบัติที่ดึงมาจากข้อความและคุณสมบัติที่เรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรม กระบวนการสร้างภาพจากข้อความเรียกว่า "เงื่อนไข" และข้อความทำหน้าที่เป็น "เงื่อนไข" สำหรับการสร้างภาพ DALL-E และ DALL-E 2 ที่เสถียรเป็นเวอร์ชันขั้นสูงของโมเดล AI ประเภทนี้ โดยมีวิธีการฝึกอบรมที่ได้รับการปรับปรุงและสถาปัตยกรรมที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น ทำให้สามารถสร้างรูปภาพคุณภาพสูงที่หลากหลายมากขึ้นจากคำอธิบายที่เป็นข้อความ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence