DreamBooth
ड्रीमबूथ एक गहन शिक्षण पीढ़ी का मॉडल है जिसका उपयोग मौजूदा टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल को ठीक-ठीक करने के लिए किया जाता है। इसे 2022 में गूगल रिसर्च और बोस्टन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित किया गया था। मूल रूप से गूगल के अपने इमेजन टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल का उपयोग करके विकसित, ड्रीमबूथ कार्यान्वयन को अन्य टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल पर लागू किया जा सकता है, जहां यह मॉडल को तीन से पांच छवियों पर प्रशिक्षण के बाद अधिक ठीक-ठीक और व्यक्तिगत आउटपुट उत्पन्न करने की अनुमति दे सकता है। प्रौद्योगिकी प्रीट्रेन्ड टेक्स्ट-टू-इमेज प्रसार मॉडल, जबकि अक्सर विभिन्न छवि आउटपुट प्रकारों की एक विविध श्रृंखला की पेशकश करने में सक्षम होते हैं, कम ज्ञात विषयों की छवियों को उत्पन्न करने के लिए आवश्यक विशिष्टता का अभाव होता है, और विभिन्न स्थितियों और संदर्भों में ज्ञात विषयों को प्रस्तुत करने की उनकी क्षमता में सीमित होते हैं। ड्रीमबूथ के कार्यान्वयन को चलाने के लिए उपयोग की जाने वाली कार्यप्रणाली में एक विशिष्ट विषय को दर्शाने वाली कुछ छवियों (आमतौर पर 3-5) का उपयोग करके प्रसार मॉडल के पूर्ण यूनेट घटक को ठीक करना शामिल है। छवियों को पाठ संकेतों के साथ जोड़ा जाता है जिसमें उस वर्ग का नाम होता है जिससे विषय संबंधित होता है, साथ ही एक अद्वितीय पहचानकर्ता होता है। एक उदाहरण के रूप में, एक [निसान आर34 जी. टी. आर.] कार की तस्वीर, जिसमें कार वर्ग है); एक वर्ग-विशिष्ट पूर्व संरक्षण हानि मॉडल को मूल वर्ग के लिए मॉडल को पहले से ही प्रशिक्षित किए जाने के आधार पर विषय के विविध उदाहरण उत्पन्न करने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए लागू की जाती है। इनपुट छवियों के सेट से ली गई कम-रिज़ॉल्यूशन और उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों के जोड़े का उपयोग सुपर-रिज़ॉल्यूशन घटकों को ठीक करने के लिए किया जाता है, जिससे विषय के मिनट के विवरण को बनाए रखा जा सकता है। उपयोग ड्रीमबूथ का उपयोग स्थिर प्रसार जैसे मॉडलों को ठीक करने के लिए किया जा सकता है, जहां यह स्थिर प्रसार की एक सामान्य कमी को दूर कर सकता है जो विशिष्ट व्यक्तिगत लोगों की छवियों को पर्याप्त रूप से उत्पन्न करने में सक्षम नहीं है। हालाँकि, इस तरह के उपयोग का मामला काफी वीआरएएम गहन है, और इस प्रकार शौकिया उपयोगकर्ताओं के लिए लागत-निषेधात्मक है। विशेष रूप से ड्रीमबूथ का स्थिर प्रसार अनुकूलन रुइज़ एट द्वारा प्रकाशित मूल पेपर द्वारा उल्लिखित तकनीक पर आधारित एक मुक्त और मुक्त-स्रोत परियोजना के रूप में जारी किया गया है। अल। 2022 में। दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों के लिए भ्रामक छवियां उत्पन्न करने के लिए ड्रीमबूथ का उपयोग करने की खराब अभिनेताओं की क्षमता के बारे में चिंता जताई गई है, और यह कि इसकी मुक्त-स्रोत प्रकृति किसी को भी प्रौद्योगिकी का उपयोग करने या यहां तक कि सुधार करने की अनुमति देती है। इसके अलावा, कलाकारों ने मॉडल चौकियों को प्रशिक्षित करने के लिए ड्रीमबूथ का उपयोग करने की नैतिकता के बारे में अपनी आशंका व्यक्त की है जो विशेष रूप से मानव कलाकारों से जुड़ी विशिष्ट कला शैलियों की नकल करने के उद्देश्य से हैं; ऐसे ही एक आलोचक होली मेंगर्ट हैं, जो डिज्नी और पेंगुइन रैंडम हाउस के लिए एक चित्रकार हैं, जिन्होंने अपनी कला शैली को ड्रीमबूथ के माध्यम से एक चेकप्वाइंट मॉडल में प्रशिक्षित किया है और उनकी सहमति के बिना ऑनलाइन साझा किया है। संदर्भ बाहरी लिंक स्थिर प्रसार 2022 सॉफ्टवेयर पर GitHub.io ड्रीमबूथ पर ड्रीमबूथ गूगल टेक्स्ट-टू-इमेज पीढ़ी सीखने वाली मशीन