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安定した拡散やDALLE2のようなAISを画像化するテキストはどのように機能しますか？
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Stackgan、Dall-E 2などのテキストから画像へのAIモデルは、テキストの説明を画像に変換できる生成モデルです。これらのモデルは通常、畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）や再発性ニューラルネットワーク（RNN）などの深い学習技術の組み合わせを使用して、画像を生成します。

テキストから画像へのAIモデルの基本アーキテクチャは、通常、テキストエンコーダーと画像ジェネレーターの2つのコンポーネントで構成されています。テキストエンコーダーは、テキストの説明を取り入れ、それを潜在コードとして知られる固定長い表現にマッピングします。これは、画像を生成するために使用できます。画像ジェネレーターは、潜在コードを使用して、入力テキストに条件付けられた画像を生成します。

モデルは、テキストイメージペアの大きなデータセットでトレーニングされており、入力テキストと意味的に一致する画像を生成することを学びます。トレーニング中、モデルはトレーニングデータセットの実際の画像に似た画像を生成するように最適化され、生成された画像が入力テキストと一致するようにします。

たとえば、Stackganの場合、モデルは2つの段階でトレーニングされています。最初の段階では、潜在コードを使用して低解像度画像が生成されます。第2段階では、低解像度画像を入力として使用して高解像度画像を生成します。この2段階のプロセスにより、モデルは、トレーニングデータセットの実際の画像にもっと詳細かつ近い画像を生成できます。

Dall-E 2の場合、モデルは、自然言語処理タスクで一般的に使用されるトランスアーキテクチャを使用して、入力テキストを潜在コードにエンコードします。潜在コードを使用して最終画像を生成します。

これらのテキストから画像へのAIモデルは、入力テキストと意味的に一致する高品質の画像を生成する有望な結果を示しています。ただし、改善の余地がまだあり、これらのモデルをより堅牢で、より幅広い画像を生成できるようにするには、さらなる研究が必要です。
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安定した拡散はどうですか？それはどのように機能しますか？
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安定した拡散は、潜在拡散モデルと呼ばれる拡散モデルのバリアントを使用します。拡散モデルは、トレーニング画像にガウスノイズの連続したアプリケーションを削除する目的でトレーニングされています。これは、一連の除去自動エンコーダーと考えることができます。安定した拡散は、3つの部分で構成されています。

1.潜在的な自動エンコーダー、潜在スペースコンプレッサーへの画像。
2. u-net、除去アルゴリズム。
3.クリップモデル、前処理されたクリップテキストエンコーダー。

プロンプトはクリップモデルによって取得され、テキストプロンプトを埋め込みスペースに変換することによりトークン化します。これはu-netに渡されます。Resnetバックボーンで構成されるU-Netブロックは、テキストの埋め込みとともに、変分自動エンコーダー（VAE）によって潜在空間に変換されたガウスノイズを取り入れます。その後、いくつかの反復の上にあるのは、画像の潜在的な表現を得るために、前方拡散からの出力を後方に形成します。最後に、VAEデコーダーは、表現をピクセル空間に戻すことにより、最終画像を生成します。