Более пристальный взгляд на DALL-E 3 от OpenAI

Распространение моделей диффузии

За последние три года искусственный интеллект стал свидетелем появления диффузионных моделей, сделав значительный шаг вперед, особенно в области генерации изображений. До диффузионных моделей Генеративные состязательные сети (GAN) были популярной технологией для создания реалистичных изображений.

Gans

Однако у них были свои проблемы, в том числе необходимость в огромных объемах данных и вычислительной мощности, из-за которых с ними часто было сложно справиться.

Enter диффузия модели. Они стали более стабильной и эффективной альтернативой GAN. В отличие от GAN, диффузионные модели работают, добавляя к данным шум, скрывая их до тех пор, пока не останется только случайность. Затем они работают в обратном направлении, чтобы обратить этот процесс вспять, восстанавливая значимые данные из шума. Этот процесс оказался эффективным и менее ресурсоемким, что сделало диффузионные модели горячей темой в сообществе ИИ.

Настоящий поворотный момент наступил примерно в 2020 году, когда появилась серия инновационных статей и введение CLIP OpenAI технология, которая значительно расширила возможности диффузионных моделей. Это сделало диффузионные модели исключительно хорошими при синтезе текста в изображения, что позволило им генерировать реалистичные изображения из текстовых описаний. Этот прорыв произошел не только в создании изображений, но и в таких областях, как музыкальная композиция и биомедицинские исследования.

Сегодня модели диффузии представляют собой не только предмет академического интереса, но и используются в практических сценариях реального мира.

Генеративное моделирование и уровни самообслуживания: DALL-E 3

Источник

Одним из важнейших достижений в этой области стала эволюция генеративного моделирования, в которой лидирующие позиции занимают подходы, основанные на выборке, такие как авторегрессионное генеративное моделирование и диффузионные процессы. Они преобразовали модели преобразования текста в изображение, что привело к радикальному повышению производительности. Разбив генерацию изображений на отдельные этапы, эти модели стали более понятными и простыми для обучения нейронным сетям.

Параллельно решающую роль сыграло использование слоев самообслуживания. Эти слои, сложенные вместе, помогли генерировать изображения без необходимости неявных пространственных смещений, что является распространенной проблемой сверток. Этот сдвиг позволил моделям преобразования текста в изображение надежно масштабироваться и улучшаться благодаря хорошо понятным свойствам масштабирования преобразователей.

Проблемы и решения в создании изображений

Несмотря на эти достижения, управляемость генерации изображений остается проблемой. Распространены такие проблемы, как следование подсказкам, когда модель может не соответствовать входному тексту. Для решения этой проблемы были предложены новые подходы, такие как улучшение подписей, направленные на повышение качества пар текста и изображений в наборах обучающих данных.

Улучшение титров: новый подход

Улучшение подписей предполагает создание более качественных подписей к изображениям, что, в свою очередь, помогает в обучении более точных моделей преобразования текста в изображение. Это достигается за счет надежного субтитров к изображениям, который создает подробные и точные описания изображений. Тренируясь на этих улучшенных подписях, DALL-E 3 смог добиться замечательных результатов, очень напоминающих фотографии и произведения искусства, созданные людьми.

Обучение синтетическим данным

Концепция обучения на синтетических данных не нова. Однако уникальный вклад здесь заключается в создании новой описательной системы подписей к изображениям. Влияние использования синтетических подписей для обучения генеративных моделей было существенным, что привело к улучшению способности модели точно следовать подсказкам.

Оценка DALL-E 3

Благодаря многочисленным оценкам и сравнениям с предыдущими моделями, такими как DALL-E 2 и Stable Diffusion XL, DALL-E 3 продемонстрировал превосходную производительность, особенно в задачах, связанных с следованием подсказкам.

Сравнение моделей преобразования текста в изображение по различным оценкам

Использование автоматизированных оценок и тестов предоставило четкое свидетельство его возможностей, укрепив его позицию как современного генератора текста в изображение.