DALL-E 2 hoạt động như thế nào?

1. Kết nối văn bản với ngữ nghĩa thị giác (Semantics)
   → Sử dụng mô hình CLIP: học từ hàng trăm triệu hình ảnh và chú thích liên quan để biết mức độ liên quan giữa chú thích đó với hình ảnh
2. Tạo hình ảnh từ ngữ nghĩa thị giác
   → Sử dụng mô hình GLIDE: học cách đảo ngược quy trình mã hóa hình ảnh. Sử dụng mô hình khuếch tán (Diffusion)
3. Ánh xạ từ ngữ nghĩa văn bản sang ngữ nghĩa thị giác tương ứng
   → Sử dụng mô hình Prior: ánh xạ mã hóa văn bản của chú thích hình ảnh sang mã hóa hình ảnh của chính hình ảnh đó
4. Tích hợp mọi thứ
   → Bộ mã hóa văn bản CLIP ánh xạ phần mô tả hình ảnh vào không gian biểu diễn
   → Diffusion Prior ánh xạ từ mã hóa văn bản CLIP sang mã hóa hình ảnh CLIP có liên quan
   → Mô hình sinh GLIDE đã được chỉnh sửa sử dụng khuếch tán ngược để ánh xạ từ không gian biểu diễn sang không gian hình ảnh, đồng thời tạo ra vô số hình ảnh khả dĩ truyền tải thông tin ngữ nghĩa trong chú thích đầu vào

3 điểm quan trọng

1. DALL-E 2 cho thấy sức mạnh của mô hình khuếch tán
2. Nhấn mạnh sự cần thiết và sức mạnh của việc sử dụng ngôn ngữ tự nhiên như một phương tiện để huấn luyện các mô hình deep learning tiên tiến nhất
3. Một lần nữa khẳng định Transformers đang giữ vị trí hàng đầu đối với các mô hình được huấn luyện trên các bộ dữ liệu quy mô web

[xguru]

Công bố DALL·E 2
Những điều đáng thử với DALL·E