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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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安定した拡散やDALLE2のような画像AIのテキストへの拡散モデルは、ノイズを画像に導入し、ノイズを除去するためにモデルを教えることによりトレーニングされます。トレーニングプロセスには、画像の大規模なデータセットと対応するテキストの説明が含まれます。

トレーニングプロセスを開始するために、モデルにはノイズの多い画像が与えられます。これは、ランダムノイズが追加された画像です。次に、モデルをトレーニングして、ノイズを除去し、トレーニングデータセットの元の画像に似たクリーンで高解像度の画像を生成します。これは、生成された画像を元の画像と比較し、生成された画像が元の画像にできるだけ近いまで調整することによって行われます。

モデルがトレーニングされたら、完全にノイズの多い画像から始めて徐々にノイズを削除することにより、新しい画像を生成するために使用できます。テキストの説明はモデルに入力され、モデルはテキストの情報を使用してノイズの削除を導き、最終的な高解像度画像を生成します。

要約すると、テキストから画像への拡散モデルは、ノイズの多い画像から始まり、モデルを教えてノイズを削除してクリーンで高解像度の画像を生成することによってトレーニングされます。最終的な画像は、完全に騒々しい画像から始めて、テキストの説明に導かれて徐々にノイズを削除することによって生成されます。
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私が解決したキャプチャは、私がこれらのAIを訓練していることを証明していますか？
gpt
Captchasは、大きなデータセットを収集するために長い間使用されてきました。

たとえば、GoogleのRecaptchaは、コンピューターで読むことができなかった単語のデジタル化に使用されています。

最近、RecaptchaはAIに生成された画像の使用をCaptchasとして使用し始めたため、将来の画像生成AIをトレーニングするために使用されるデータセットの構築に使用される可能性が高いです。