Nchịkọta
Parti (Pathways Autoregressive Text-to-Image) na-ewepụta foto ka ụdị asụsụ si ede ahịrịokwu: otu akara onyonyo n'otu oge, na-ebu amụma nke na-esote site na ihe niile bịara na mbụ. Ọ dị mkpa n'ihi na ọ gosipụtara na naanị ịmegharị usoro usoro nwere ike iwepụta onyonyo zuru oke na nke kwesịrị ntụkwasị obi ozugbo.
Parti Pathways Autoregressive Imaging bụ nke kọmpụta na-arụ ọrụ ọhụụ nke na-akọwa ma ọ bụ mepụta mgbasa ozi anya maka nyocha, arụmọrụ, na imepụta ihe.
Ime miri emi
Parti na-emeso ọgbọ onyonyo dị ka nsogbu ntụgharị asụsụ usoro-na-usoro, dị ka ntụgharị asụsụ igwe. ViT-VQGAN tokenizer na-ebu ụzọ tinye ihe onyonyo n'ime usoro akara ngosi pụrụ iche nke ewepụtara na akwụkwọ koodu amụtara. Ihe ngbanwe ntụgharị na-agụ ngwa ngwa ederede, na ihe ngbanwe mgbanwe wee mepụta akara ngosi onyonyo a na-akpaghị aka, nke ọ bụla dabara na ederede yana na akara ngosi ewepụtara na mbụ. Mgbe emechara akara niile, ihe ngbanwe nke tokenizer na-ewughachi pikselụ. Google gbagoro Parti site na nde 350 ruo ijeri 20, yana ogo onyonyo na nhazi ederede na-aga nke ọma na nha. Ụdị 20B ahụ edoziri ogologo oge, mkpali dị iche iche mejupụtara, ederede ederede, yana nkọwa dị mma a na-akwanyere ùgwù. Parti webatakwara PartiPrompts benchmark, setịpụ ihe karịrị 1,600 mkpali siri ike gbasara ọtụtụ edemede na ọkwa isi ike.
Nghọta nka nka
Akụkụ a na-akọwapụta ya bụ nhụsianya dị ọcha n'elu akara ngosi pụrụ iche: ihe nlereanya ahụ na-emepụta onyinyo ahụ dị ka ngwaahịa nke ihe puru omume na-esote akara ngosi, yiri mmụọ na ọgbọ ederede ụdị GPT. Nke a na-eme ka ọhụụ na asụsụ dị n'otu n'okpuru otu uzommeputa ọzụzụ na-ahapụ ya ka ọ keta ọtụtụ iri afọ nke usoro nhazi usoro. Ọnụ ego a na-akwụ bụ ngbanwe n'usoro, ebe ọ bụ na a ghaghị ịmepụta akara ngosi n'usoro, nke na-eme ka ọgbọ dị nwayọọ karịa ụzọ ndị yiri ya, mana ọ na-ebu amụma ma na-erite uru ozugbo site na ụdị ndị buru ibu.
Ịkụzi Ụzọ Parti Autoregressive Imaging
Parti (Pathways Autoregressive Text-to-Image) na-ewepụta foto ka ụdị asụsụ si ede ahịrịokwu: otu akara onyonyo n'otu oge, na-ebu amụma nke na-esote site na ihe niile bịara na mbụ. Ọ dị mkpa n'ihi na ọ gosipụtara na naanị ịmegharị usoro usoro nwere ike iwepụta onyonyo zuru oke na nke kwesịrị ntụkwasị obi ozugbo. Parti Pathways Autoregressive Imaging bụ nke kọmpụta na-arụ ọrụ ọhụụ nke na-akọwa ma ọ bụ mepụta mgbasa ozi anya maka nyocha, arụmọrụ, na imepụta ihe. Iji wuo nghọta miri emi, na-emeso Parti Pathways Autoregressive Imaging dị ka ihe nlere anya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewapụ ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, ndị otu siri ike na-eji Parti Pathways Autoregressive Imaging itule ziri ezi na eziokwu arụ ọrụ dị ka ogo data, iche iche ọkụ, na ịkpọ aha. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ka ọ bụrụ ike na-adịgide adịgide gafee ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ. N'otu oge ahụ, ikike onyonyo na nkwenye nwere ike bụrụ ihe egwu iwu ma ọ bụrụ na edoghị anya. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta Strategic
Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ.
Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Otu ndị na-emepụta ihe nwere ike imepụta echiche ngwa ngwa site na ngbanwe akwụkwọ ntuziaka ole na ole.
Otu ndị na-emepụta ihe nwere ike imepụta echiche ngwa ngwa site na ngbanwe akwụkwọ ntuziaka ole na ole. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Ọrụ nwere ike iji onyonyo na akara vidiyo siri ike ịhazi.
Ọrụ nwere ike iji onyonyo na akara vidiyo siri ike ịhazi. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Ịmepụta ihe onyonyo ọtụtụ ihe dị mgbagwoju anya sitere na mkpali nkọwa ogologo oge, dị ka nhazi nke anụmanụ, ihe, na nzụlite.
N'ịmepụta onyonyo gụnyere mkpụrụokwu ma ọ bụ akara edere agụgharị, ebe ịtụ ntughari na-enyere aka asụpe ederede nke ọma.
Benchmarking na nrụgide-nnwale usoro ederede gaa na onyonyo site na iji PartiPrompts suite gafee ụdị dị ka ihe ọmụma ụwa na echiche nkịtị.
Na-ewepụta nkọwa zuru ezu maka mkpali na-achọ ọnụ ọgụgụ ziri ezi yana mmekọrịta oghere n'etiti ọtụtụ ihe.
Usoro mmejuputa
Parti Pathways Autoregressive Imaging na omume
Ịmepụta ihe onyonyo ọtụtụ ihe dị mgbagwoju anya sitere na mkpali nkọwa ogologo oge, dị ka nhazi nke anụmanụ, ihe, na nzụlite.
Ịmepụta ihe nkiri dị mgbagwoju anya nke ọtụtụ ihe sitere na mkpali nkọwa dị ogologo, dị ka nhazi nke anụmanụ, ihe, na nzụlite Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ ịrị elu mmadụ maka okwu ikpe, ma soro ma uru mmepụta na ụgwọ njehie na oge.
Parti Pathways Autoregressive Imaging na omume
N'ịmepụta onyonyo gụnyere mkpụrụokwu ma ọ bụ akara edere agụgharị, ebe ịtụ ntughari na-enyere aka asụpe ederede nke ọma.
Ịmepụta onyonyo nke gụnyere mkpụrụokwu ma ọ bụ akara ndị a na-agụ agụghị agụ, ebe ịtụ ntuzi aka na-enyere aka ịsụpe ederede ziri ezi Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ mmụba mmadụ maka oke ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Parti Pathways Autoregressive Imaging na omume
Benchmarking na nrụgide-nnwale usoro ederede gaa na onyonyo site na iji PartiPrompts suite gafee ụdị dị ka ihe ọmụma ụwa na echiche nkịtị.
Benchmarking na nrụgide-nnwale ederede-gaa na sistemụ site na iji PartiPrompts suite n'ofe ụdị dị ka ihe ọmụma ụwa na echiche nkịtị Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ mmụba mmadụ maka ọnụ okwu ikpe, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.
Parti Pathways Autoregressive Imaging na omume
Na-ewepụta nkọwa zuru ezu maka mkpali na-achọ ọnụ ọgụgụ ziri ezi yana mmekọrịta oghere n'etiti ọtụtụ ihe.
Ịmepụta nkọwa zuru ezu maka mkpali na-achọ ọnụ ọgụgụ ziri ezi na mmekọrịta gbasara ohere n'etiti ọtụtụ ihe Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru mmepụta na ụgwọ njehie na oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ikike onyonyo na nkwenye nwere ike bụrụ ihe egwu dị n'iwu ma ọ bụrụ na edoghị anya.
Ọrụ nlereanya nwere ike ịdịgasị iche n'ofe ọkụ, igwe mmadụ, na gburugburu.
Enwere ike ghara ịhụ ihe dị mma ma ọ bụrụ na enyochaghị oke ntụkwasị obi.
Map mmejuputa
Kọwaa ụkpụrụ nnabata maka nkenke, icheta, na ụgwọ njehie.
Kọwaa ụkpụrụ nnabata maka nkenke, icheta, na ụgwọ njehie. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nwalee na data dabara na ọnọdụ mmepụta n'ezie.
Nwalee na data dabara na ọnọdụ mmepụta n'ezie. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Tinye nyocha mmadụ maka obere obi ike ma ọ bụ amụma mmetụta dị elu.
Tinye nyocha mmadụ maka obere obi ike ma ọ bụ amụma mmetụta dị elu. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Sochie ihe nlere anya wee megharịa ka emechara mgbanwe igwefoto ma ọ bụ dataset.
Sochie ihe nlere anya wee megharịa ka emechara mgbanwe igwefoto ma ọ bụ dataset. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.