human
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？
gpt
テキスト間AIシステムにはさまざまな種類があります。ただし、安定した拡散とDall-E 2の場合、両方のシステムは拡散モデルを使用して画像を生成します。拡散モデルの簡単な説明は、画像にノイズを追加して削除することで機能することです。トレーニング中に、トレーニング入力にノイズが追加され、モデルがこのプロセスを逆転させ、トレーニング中にノイズを削除することにより画像を生成できるようにします。
human
これをより詳細に説明し、それぞれの異なる側面の例を提供できますか？
gpt
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。