Cái nhìn cận cảnh hơn về DALL-E 3 của OpenAI

Sự trỗi dậy của các mô hình khuếch tán

Trong 3 năm qua, AI thị giác đã chứng kiến ​​sự trỗi dậy của các mô hình khuếch tán, có bước tiến vượt bậc, đặc biệt là trong việc tạo ra hình ảnh. Trước các mô hình khuếch tán, Mạng đối thủ chung (GAN) là công nghệ tiên tiến để tạo ra hình ảnh chân thực.

GAN

Tuy nhiên, họ gặp phải những thách thức, bao gồm nhu cầu về lượng dữ liệu khổng lồ và sức mạnh tính toán, điều này thường khiến họ khó xử lý.

đăng ký hạng mục thi phát sóng các mô hình. Chúng nổi lên như một giải pháp thay thế ổn định và hiệu quả hơn cho GAN. Không giống như GAN, các mô hình khuếch tán hoạt động bằng cách thêm nhiễu vào dữ liệu, che khuất dữ liệu cho đến khi chỉ còn lại tính ngẫu nhiên. Sau đó, chúng hoạt động ngược lại để đảo ngược quá trình này, tái tạo lại dữ liệu có ý nghĩa từ nhiễu. Quá trình này đã được chứng minh là hiệu quả và ít tốn tài nguyên hơn, khiến các mô hình phổ biến trở thành chủ đề nóng trong cộng đồng AI.

Bước ngoặt thực sự đến vào khoảng năm 2020, với hàng loạt bài báo mang tính đổi mới và sự ra đời của CLIP của OpenAI công nghệ giúp nâng cao đáng kể khả năng của các mô hình khuếch tán. Điều này làm cho các mô hình khuếch tán có khả năng tổng hợp văn bản thành hình ảnh cực kỳ tốt, cho phép chúng tạo ra hình ảnh thực tế từ các mô tả văn bản. Những bước đột phá này không chỉ ở lĩnh vực tạo hình ảnh mà còn ở các lĩnh vực như sáng tác nhạc và nghiên cứu y sinh.

Ngày nay, các mô hình phổ biến không chỉ là một chủ đề được quan tâm trong học thuật mà còn được sử dụng trong các tình huống thực tế, thực tế.

Các lớp mô hình hóa sáng tạo và tự chú ý: DALL-E 3

nguồn

Một trong những tiến bộ quan trọng trong lĩnh vực này là sự phát triển của mô hình tổng quát, với các phương pháp tiếp cận dựa trên lấy mẫu như mô hình tổng quát tự hồi quy và các quá trình khuếch tán đang dẫn đầu. Họ đã chuyển đổi mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh, dẫn đến cải thiện hiệu suất mạnh mẽ. Bằng cách chia việc tạo hình ảnh thành các bước riêng biệt, các mô hình này đã trở nên dễ điều khiển hơn và dễ dàng hơn cho các mạng thần kinh học hỏi.

Song song đó, việc sử dụng các lớp tự chú ý đã đóng một vai trò quan trọng. Các lớp này, xếp chồng lên nhau, đã giúp tạo ra hình ảnh mà không cần đến các sai lệch không gian tiềm ẩn, một vấn đề thường gặp với tích chập. Sự thay đổi này đã cho phép các mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh có thể mở rộng và cải thiện một cách đáng tin cậy nhờ các đặc tính chia tỷ lệ được hiểu rõ của máy biến áp.

Những thách thức và giải pháp trong việc tạo hình ảnh

Bất chấp những tiến bộ này, khả năng kiểm soát việc tạo hình ảnh vẫn là một thách thức. Các vấn đề như theo dõi lời nhắc, trong đó mô hình có thể không bám sát vào văn bản đầu vào, đã phổ biến. Để giải quyết vấn đề này, các phương pháp mới như cải thiện chú thích đã được đề xuất, nhằm nâng cao chất lượng của các cặp văn bản và hình ảnh trong tập dữ liệu huấn luyện.

Cải thiện chú thích: Một cách tiếp cận mới

Cải thiện chú thích bao gồm việc tạo chú thích có chất lượng tốt hơn cho hình ảnh, từ đó giúp đào tạo các mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh chính xác hơn. Điều này đạt được thông qua một trình tạo chú thích hình ảnh mạnh mẽ, tạo ra các mô tả chi tiết và chính xác về hình ảnh. Bằng cách đào tạo về những chú thích cải tiến này, DALL-E 3 đã có thể đạt được những kết quả đáng chú ý, gần giống với những bức ảnh và tác phẩm nghệ thuật do con người tạo ra.

Đào tạo về dữ liệu tổng hợp

Khái niệm đào tạo về dữ liệu tổng hợp không phải là mới. Tuy nhiên, đóng góp độc đáo ở đây là ở việc tạo ra một hệ thống chú thích hình ảnh mang tính mô tả, mới lạ. Tác động của việc sử dụng chú thích tổng hợp để đào tạo mô hình tổng quát là rất đáng kể, dẫn đến cải thiện khả năng làm theo lời nhắc một cách chính xác của mô hình.

Đánh giá DALL-E 3

Qua nhiều lần đánh giá và so sánh với các model trước đó như DALL-E 2 và Stable Diffusion XL, DALL-E 3 đã chứng tỏ được hiệu năng vượt trội, đặc biệt là trong các tác vụ liên quan đến việc theo dõi nhanh chóng.

So sánh các mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh trên các đánh giá khác nhau

Việc sử dụng các đánh giá và điểm chuẩn tự động đã cung cấp bằng chứng rõ ràng về khả năng của nó, củng cố vị thế của nó như một công cụ tạo văn bản thành hình ảnh hiện đại.