Генерация векторных изображений на основе текстовых данных происходит с помощью искусственного интеллекта. 5 Некоторые этапы процесса:

1. Преобразование текста в векторы. 3 Слова, предложения или их части преобразуются в многомерные векторы, где каждое измерение отражает характеристику или связь с другими элементами текста. 3
2. Изучение взаимосвязи между текстом и изображением. 4 Нейронные сети, такие как CLIP, обучаются на множестве пар «изображение, текст». 4 Модель изучает взаимосвязь между целым предложением и изображением, которое оно описывает. 4
3. Генерация изображения. 1 Например, в нейросети DALL·E 2 процесс происходит так: 1

• Первая нейросеть (CLIP) переводит написанный текст в компьютерный язык в виде цифр. 1
• Вторая нейросеть (GLIDE) берёт первоначальный компьютерный текст и полученную схему, совмещает данные. 1 На основе такого микса она создаёт серый зернистый квадрат, из которого постепенно убирает зерно и тем самым проявляет картинку в плохом качестве. 1
• Третья нейросеть увеличивает качество картинки в 16 раз и показывает финальный результат. 1

Также существует объектно-управляемая генеративная состязательная сеть с вниманием (Obj-GAN), которая позволяет создавать изображения по описанию с учётом объектной компоновки. 2 В этом случае генерация происходит в два этапа: сначала создаётся макет по наиболее значимым словам в текстовом описании, после этого генерируется изображение с полученной компоновкой объектов. 2