安定したDall-EやDall-E 2などのテキストから画像へのAIモデル2は、ニューラルネットワークの組み合わせを使用して、テキストの説明に基づいて画像を生成します。プロセスは、次の手順に分類できます。

テキストエンコーディング：テキストの説明は、最初に埋め込みと呼ばれる固定長の数値ベクトルに変換されます。この埋め込みは、ニューラルネットワークで処理できる形式でテキスト情報をエンコードするために使用されます。

画像の生成：エンコードされたテキスト埋め込みは、生成敵のネットワーク（GAN）などの生成モデルへの入力として使用され、画像を生成します。生成モデルは、テキストの説明と対応する画像との関係を学習するために、大量のデータでトレーニングされています。

画像の洗練：生成された画像は、アップスケーリング、詳細の追加、色補正などの一連のステップを通じて洗練され、コヒーレントで視覚的に魅力的な高品質の最終画像を作成します。

Dall-E 2の例を見てみましょう。「白いピケットフェンスと赤いドアを備えた2階建てのピンクの家」などのテキストの説明を考えると、Dall-E 2は説明に似た家の画像を生成します。テキストは最初に数値ベクトルに変換され、それが生成モデルへの入力として使用されます。生成モデルは、このベクトルを使用して家の予備画像を生成し、その後、一連のステップを通して洗練されて最終画像を作成します。

安定したDall-Eの場合、モデルは同様に動作しますが、画像生成プロセスの安定性を改善し、生成された画像のアーティファクトやその他の異常の発生を減らすことに焦点を当てています。これは、モデルがテキストの説明と画像の間の関係のより堅牢な表現を学習するのに役立つ建築の変更とトレーニング技術の組み合わせによって達成されます。
Text-to-Image AI models like Stable DALL-E and DALL-E 2 use a combination of neural networks to generate images based on textual descriptions. The process can be broken down into the following steps:

Text Encoding: The textual description is first transformed into a fixed-length numerical vector, which is known as an embedding. This embedding is used to encode the textual information in a form that can be processed by the neural network.

Image Generation: The encoded textual embedding is then used as input to a generative model, such as a Generative Adversarial Network (GAN), to generate an image. The generative model is trained on large amounts of data to learn the relationships between textual descriptions and corresponding images.

Image Refinement: The generated image is then refined through a series of steps, such as upscaling, adding details, and color correction, to produce a high-quality final image that is coherent and visually appealing.

Let's take an example of DALL-E 2. Given a textual description such as "A two-story pink house with a white picket fence and a red door," DALL-E 2 generates an image of a house that resembles the description. The text is first transformed into a numerical vector, which is then used as input to the generative model. The generative model uses this vector to generate a preliminary image of the house, which is then refined through a series of steps to produce the final image.

In the case of Stable DALL-E, the model operates similarly, but with a focus on improving the stability of the image generation process and reducing the occurrence of artifacts and other anomalies in the generated images. This is achieved through a combination of architectural modifications and training techniques that help the model to learn more robust representations of the relationships between textual descriptions and images.