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/
DALL·E：从文本创建图像
土豆先生 ⋅ 1年前
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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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