DALL·E:从文本创建图像

土豆先生1年前 ⋅ 1458 阅读

大名鼎鼎的 DALL-E 和 ChatGPT 是师出同门,openai 训练了一个名为 DALL·E 的神经网络,它可以根据文本标题为可以用自然语言表达的各种概念创建图像。DALL·E 是GPT-3的 120 亿参数版本,经过训练可使用文本-图像对数据集从文本描述生成图像。我们发现它具有多种功能,包括创建动物和物体的拟人化版本、以合理的方式组合不相关的概念、渲染文本以​​及对现有图像应用转换。

https://openai.com/blog/dall-e/

好像有个加强版 dall-e-2

这个本地有谁部署成功过?

官方接口有次数限制,每天限制最多50次生成图像

@faker  试试  https://github.com/invoke-ai/InvokeAI,GPU 4GB就能run起model

有哪些使用场景?

DALL·E是一个神经网络模型,它可以从纯文本描述中生成具有视觉场景的图像。这种技术可以应用于许多场景,如:

1. 漫画和电影行业:制作新的动画电影,以及为现有的漫画和动画片设置新的场景。

2. 游戏开发:用于生成游戏场景,角色和物品。

3. 广告业:用于生成各种广告素材,如海报,卡通形象等。

4. 艺术创作:用于创意艺术创作,例如生成群星和流行文化角色的艺术形象。

5. 产品设计和工业生产:在生产流程中快速生成产品模型。

6. 其他各种领域:例如虚拟现实,人机交互,自动化等,都可以使用这种技术。

有哪些类似的项目?

目前,类似DALL·E的文本到图像生成项目还有以下几个:

1. GPT-3: GPT-3是最先进的自然语言处理模型之一,它可以生成高质量的文本。虽然GPT-3的主要焦点是自然语言处理,但它也可以生成图像描述,从而使它可以用于文本到图像生成任务。

2. AttnGAN: AttnGAN是一种基于注意力机制的生成对抗网络,它可以根据文本描述生成相应的图像。AttnGAN的优点在于它可以让用户指定生成图像的某些特征,比如颜色、纹理等。

3. BigGAN: BigGAN是一种基于生成对抗网络的图像生成模型,它可以生成高分辨率的逼真图像。虽然BigGAN并不是一种纯文本到图像的生成模型,但它可以通过在文本输入中加入相应的信息来生成特定的图像。

4. CLIP: CLIP是一种新兴的预训练模型,它可以同时处理图像和文本。它可以将文本描述和图像进行对齐,并在两者之间建立连续的向量空间,使得相似的图像和文本具有相似的表示,从而使得文本到图像生成任务变得容易。

有哪些优缺点?

优点:

1. 自动化创作:使用DALL·E的人们可以自动地、快速地创建大量的视觉作品,节省制图和设计的时间和人力成本。

2. 无限创意:DALL·E可以生成许多不同的图像,甚至可以创建我们从未想到过的图像,拓展了创作的想象力和创造力。

3. 跨领域应用:DALL·E不仅限于美术领域,也可以应用于科学、医学、工业等各个领域,如制作草图、演示文稿等。

缺点:

1. 精度问题:DALL·E生成的图像可能与描述不完全一致,因此可能出现一些意想不到的图像。这可能会导致误解或不准确的信息。

2. 缺乏创新性:虽然DALL·E可以生成各种类型的图像,但它并没有真正的创造力,也不能替代人类的创造性思维和想象力,有时可能导致过于千篇一律。

3. 道德问题:如果DALL·E被用于不当用途,例如生产与伦理或法律不符的图像,可能会引起严重的道德问题。

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