Как работает процесс преобразования текстовых описаний в изображения?

Процесс преобразования текстовых описаний в изображения основан на использовании искусственного интеллекта (AI) и алгоритмов машинного обучения. 4

Некоторые этапы работы, например, на примере модели DALL·E 2: 1

1. Первая нейросеть (CLIP) переводит написанный текст в компьютерный язык в виде цифр. 1
2. CLIP превращает этот набор цифр в таблицу с другими цифрами. 1 Такая таблица играет роль «наброска» или «скелета», по которому создаётся конечное изображение. 1
3. «Черновик» переходит во вторую нейросеть (GLIDE). 1
4. 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
5. Третья нейросеть увеличивает качество картинки в 16 раз и показывает финальный результат. 1

Модель Stable Diffusion работает иначе: 3

1. Начинается со случайного изображения, полного шума. 3
2. Модель удаляет часть шума и сохраняет только основные элементы, описанные в тексте. 3
3. Для уточнения используется мощная нейронная сеть. 3 В процессе шумоподавления выполняется несколько итераций. 3 С каждой итерацией сгенерированное изображение показывает больше деталей и становится более чётким. 3
4. После этого из исходного зашумленного изображения удаляется шум и создаётся изображение высокого качества. 3

Модели преобразования текста в изображение обучаются на обширных наборах данных, содержащих пары текстовых описаний и соответствующих изображений. 45