Wie funktioniert Text zum Abbild von KIs wie stabiler Diffusion und Dalle2?
In den szenischen Modellen wird in den szenischen Modellen der KI-Eingabe eine Kombination aus Deep-Learning-Techniken wie z.B. konvolutionalen neuronalen Netzwerken (CNNs) und rezidivierenden neuronalen Netzwerken (RNNs) verwendet, um Bilder zu erzeugen. Die Grundarchitektur eines text-to-image KI-Modells besteht typischerweise aus zwei Komponenten: einem Textgeber und einem Bildgenerator. Der Textgeber nimmt eine Textbeschreibung auf und stellt sie einer fixen Darstellung zu, die als latenter Code bekannt ist, der verwendet werden kann, um ein Bild zu erzeugen. Der Bildgenerator verwendet den latententen Code, um ein Bild zu erzeugen, das auf dem Eingabetext konditioniert ist. Die Modelle werden auf großen Datensätzen von Text-Imagepaaren geschult, und sie lernen, Bilder zu erzeugen, die semantisch mit dem Eingabetext übereinstimmen. Während des Trainings wird das Modell optimiert, um Bilder zu erzeugen, die in den Trainingsdaten ähnlich sind, während die erzeugten Bilder in den Eingabetexten übereinstimmen.