Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Mô hình khuếch tán tiềm ẩn
AI trực quan
HƯỚNG DẪN AI trực quan
Mô hình khuếch tán GLIDE
GLIDE là mô hình phổ biến văn bản thành hình ảnh OpenAI sớm hiển thị lời nhắc cùng với 'hướng dẫn không cần phân loại' có thể đánh bại các hệ thống dựa trên GAN trước đó.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min
Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
Tổng quan
It was a key stepping stone on the path to DALL-E 2.
Lặn sâu
Released by OpenAI in late 2021, GLIDE (Guided Language to Image Diffusion for Generation and Editing) demonstrated that diffusion models guided by text could produce photorealistic, prompt-faithful images. Its biggest contribution was comparing two ways to steer generation: CLIP guidance versus classifier-free guidance. The team found classifier-free guidance produced more realistic and better-aligned images, a result that shaped nearly every text-to-image model since. GLIDE also supported text-driven inpainting, letting users edit part of an image with a new prompt. It used a 3.5-billion-parameter diffusion model plus an upsampler. OpenAI released a smaller, filtered version publicly while withholding the full model over misuse concerns, and the DALL-E 2 research paper describes an unCLIP decoder that modifies the GLIDE architecture to accept CLIP-image conditioning.
Triển khai trong thế giới thực
Tạo hình ảnh từ một câu như một cảnh được mô tả, thể hiện sự tổng hợp nhanh chóng và trung thực sớm
Inpainting theo hướng văn bản: che một phần của bức ảnh và lấp đầy nó bằng một đối tượng mới được mô tả bằng từ
Chỉnh sửa hình ảnh hiện có bằng cách thêm hoặc thay thế các thành phần thông qua lời nhắc tiếp theo
Đóng vai trò là cơ sở nghiên cứu chứng minh rằng hướng dẫn không có bộ phân loại đánh bại hướng dẫn CLIP trong việc căn chỉnh
Tương lai của mô hình khuếch tán GLIDE
Bản thân GLIDE phần lớn mang tính lịch sử, được thay thế bởi DALL-E 2, Imagen và Stable Diffusion, nhưng ý tưởng của nó vẫn tồn tại ở mọi nơi. Hướng dẫn không có trình phân loại vẫn là núm mặc định để đánh đổi độ trung thực và tính đa dạng, đồng thời việc vẽ theo hướng văn bản hiện đã trở thành tiêu chuẩn. Các hệ thống trong tương lai tiếp tục tinh chỉnh lịch trình hướng dẫn, giảm thiểu các nguyên nhân dẫn đến tạo tác mạnh mẽ và mở rộng các nguyên tắc tương tự sang truyền bá video và 3D, do đó, ảnh hưởng của GLIDE sẽ tồn tại lâu hơn mô hình.
Đưa nó vào thực tế
Tại sao nó quan trọng
- Tốc độ và tỷ lệ. Visual AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ kiểm tra, phát hiện và gắn thẻ trên quy mô lớn.
- Xây dựng lựa chọn. Các nhóm sáng tạo có thể tạo nguyên mẫu nhanh hơn với ít sửa đổi thủ công hơn.
- Nhóm và quy trình làm việc. Các hoạt động có thể sử dụng tín hiệu hình ảnh và video mà trước đây khó xử lý.
coi chừng
- Quyền và sự đồng ý về hình ảnh có thể trở thành rủi ro pháp lý nếu nguồn gốc xuất xứ không rõ ràng.
- Hiệu suất của mô hình có thể khác nhau tùy theo ánh sáng, nhân khẩu học và môi trường.
- Kết quả dương tính giả có thể không được chú ý trừ khi ngưỡng tin cậy được theo dõi.
Các bước tiếp theo
- Xác định tiêu chí chấp nhận về độ chính xác, thu hồi và chi phí lỗi.
- Kiểm tra với dữ liệu phù hợp với điều kiện sản xuất thực tế.
- Thêm đánh giá của con người đối với những dự đoán có độ tin cậy thấp hoặc tác động cao.
- Theo dõi sự trôi dạt của mô hình và xác nhận lại sau khi thay đổi máy ảnh hoặc tập dữ liệu.
Tiếp tục khám phá
Bản tin miễn phí
Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Take the GLIDE Diffusion Model quiz
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Câu hỏi thường gặp
What is GLIDE Diffusion Model?
GLIDE là mô hình phổ biến văn bản thành hình ảnh OpenAI sớm hiển thị lời nhắc cùng với 'hướng dẫn không cần phân loại' có thể đánh bại các hệ thống dựa trên GAN trước đó. Đó là bước đệm quan trọng trên con đường dẫn đến DALL-E 2.
GLIDE nhận thấy phương pháp hướng dẫn nào tạo ra hình ảnh tốt hơn, trung thực hơn và nhanh chóng hơn?
GLIDE cho thấy hướng dẫn không có bộ phân loại mang lại kết quả thực tế hơn và phù hợp hơn so với hướng dẫn CLIP.
What size did the published full GLIDE base diffusion model have, before counting its upsampler?
The full research model used a 3.5-billion-parameter base diffusion model with a separate upsampling stage.
Hướng dẫn không cần phân loại hoạt động như thế nào trong quá trình đào tạo?
Bằng cách huấn luyện cả lời nhắc thực và lời nhắc trống, mô hình sẽ học cách tạo có điều kiện và không điều kiện, sau đó ngoại suy giữa chúng khi lấy mẫu.
Which later system describes its diffusion decoder as modifying the GLIDE architecture in the DALL-E 2 research paper?
The paper describes adding CLIP-image conditioning to a modified GLIDE architecture for its unCLIP decoder; this is a concrete architectural relationship.
Tại sao OpenAI chỉ phát hành công khai phiên bản GLIDE nhỏ hơn, được lọc?
OpenAI đã giữ lại mô hình đầy đủ do lo ngại về việc sử dụng sai mục đích và thay vào đó phát hành một biến thể nhỏ hơn, được lọc.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này