Stable Dall-EやDall-E 2などのテキストから画像へのAIモデルは、テキストの説明を対応する画像に変換することにより機能します。このモデルは、画像の大規模なデータセットとそのテキストの説明でトレーニングされ、言語と視覚の特徴の関係を学習します。

入力としてテキストの説明が与えられた場合、モデルは、トレーニング中に学んだテキストの特徴とパターンに基づいて画像を生成します。生成された画像は、テキストから抽出された機能と、トレーニングデータから学習した機能の組み合わせです。テキストから画像を生成するプロセスは「コンディショニング」として知られており、テキストは画像生成の「条件」として機能します。

安定したDall-EとDall-E 2は、このタイプのAIモデルの高度なバージョンであり、改善されたトレーニング方法とより堅牢なアーキテクチャを備えており、テキストの説明からより幅広い高品質の画像を生成できるようにします。
Text-to-image AI models, such as Stable DALL-E and DALL-E 2, work by converting a textual description into a corresponding image. The model is trained on a large dataset of images and their textual descriptions, learning the relationships between language and visual features.

When given a textual description as input, the model generates an image based on the textual features and patterns it has learned during training. The generated image is a combination of features extracted from the text and features learned from the training data. The process of generating an image from text is known as "conditioning," and the text serves as a "condition" for the image generation.

Stable DALL-E and DALL-E 2 are advanced versions of this type of AI model, featuring improved training methods and a more robust architecture, enabling them to generate a wider variety of high-quality images from textual descriptions.