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DALL-E 2 简介:人工智能在创造富有想象力的图像方面的力量

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您是否曾经想象过一只北极熊演奏贝斯或一个机器人装饰着毕加索风格的艺术品?虽然这些场景听起来有些牵强,但 OpenAI 的革命性人工智能系统 DALL-E 2 可以将这样的想象变为现实。通过使用简单的文本描述作为输入,DALL-E 2 可以创建以前从未存在过的逼真图像。

DALL-E 2 取代了 OpenAI 于 2021 年 1 月推出的前身 DALL-E。虽然 DALL-E 可能已经创建了 来自文本的图片,DALL-E 2 通过提高分辨率、提高理解力以及绘图等附加功能将技术提升到新的高度。着色使 DALL-E 2 能够将 AI 生成的图像与现有图像无缝融合,从而实现逼真的编辑和修饰。

Dell-E 背后的技术

DALL-E 背后的核心技术是在各种图像及其随附文本描述上训练神经网络的结果。通过 ,DALL-E 不仅可以理解单个对象,还可以学习它们之间的关系。例如,如果要求提供考拉骑摩托车的图像,DALL-E 可以利用其对考拉熊和摩托车的理解来创建该图像。

DALL-E 的开发产生了三个重要成果。首先,它使人们能够以新的、令人兴奋的方式在视觉上表达自己,克服以前的局限性。其次,DALL-E生成的人工智能生成图像是系统理解和创造性系统解释的重要指标,帮助我们区分单纯的重复和真正的理解。最终,DALL-E 在提高人类对先进人工智能系统如何感知和理解我们的世界的理解方面发挥着核心作用。这种理解对于安全有效的人工智能开发至关重要。

虽然 DALL-E 背后的技术在不断发展,但它确实存在局限性。例如,如果 DALL-E 在正确标记的物体上进行训练,例如标记为“汽车”的飞机,则尝试创建汽车可能会产生飞机的图像。这类似于与一个学错了某事物术语的人交谈。此外,DALL-E 的训练可能存在差距,这可能会影响他的表现。如果您输入“吼猴”,而 DALL-E 不知道吼猴是什么,它会根据其拥有的信息提供最佳猜测,并可以创建“吼猴”图像。

DALL-E 的训练方法如此令人兴奋的原因在于,它能够从各种分类图像中获取知识并将其应用到新场景中。考虑到猴子的形象,DALL-E 可以说明从事创新活动会是什么样子,例如戴着一顶异想天开的帽子勤奋纳税。 DALL-E 展示了人类想象力与智能系统之间令人难以置信的协同作用,并放大了我们的创造潜力。

总之,DALL-E 2 代表了人工智能技术的革命性飞跃,使我们能够从简单的文字描述中创建生动且富有想象力的图像。其增强的功能,例如画中画和推断新场景的能力,展示了人类与智能系统之间协作的力量。随着我们不断探索和完善人工智能的创造潜力,DALL-E 2 为人工智能和人类聪明才智交织在一起的未来铺平了道路,突破了我们想象和创造的极限。

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