Технология генерации изображений DALL-E работает с помощью нейронной сети на основе преобразователя. trends.rbc.ru Это тип машинного обучения, который понимает контекст и обрабатывает последовательности, чтобы создавать новые изображения по текстовым подсказкам. trends.rbc.ru
DALL-E состоит из трёх нейросетей: trends.rbc.ru
- CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training). trends.rbc.ru Эта нейросеть распознаёт текст и создаёт набросок будущего изображения. trends.rbc.ru Она переводит текстовый запрос в набор чисел, которые связаны векторами. trends.rbc.ru Векторы демонстрируют, насколько описанные пользователем категории близки между собой. trends.rbc.ru
- GLIDE. trends.rbc.ru Эта нейросеть преобразует текст в изображение. trends.rbc.ru Она сравнивает первоначальный набор чисел и таблицу CLIP, совмещая данные с них. trends.rbc.ru Затем создаёт финальное изображение через диффузную модель. trends.rbc.ru Сначала появляется серый квадрат, состоящий из пиксельного шума, а затем из него поэтапно убирается шум, пока не вырисовывается картинка с нужным содержимым. trends.rbc.ru
- Нейросеть для увеличения разрешения картинки. trends.rbc.ru Она масштабирует картинку и добавляет детали. trends.rbc.ru
В обучении DALL-E использовался обширный набор данных, состоящий из пар текста и изображений, извлечённых из Интернета. appmaster.io Это позволило нейросети научиться связывать конкретные текстовые описания с соответствующими визуальными представлениями. appmaster.io