Wie funktioniert DALL-E 2?

1. Verknüpfung von Text und visueller Bedeutung (Semantik)
   → Verwendung des CLIP-Modells: Es wurde auf Hunderten Millionen von Bildern und zugehörigen Bildunterschriften trainiert und lernt, wie stark eine Bildunterschrift mit einem Bild zusammenhängt
2. Bilder aus visueller Bedeutung erzeugen
   → Verwendung des GLIDE-Modells: Es lernt, den Bildkodierungsprozess umzukehren. Dabei wird ein Diffusionsmodell verwendet
3. Zuordnung von Textbedeutung zur entsprechenden visuellen Bedeutung
   → Verwendung des Prior-Modells: Es ordnet die Textkodierung einer Bildunterschrift der Bildkodierung des entsprechenden Bildes zu
4. Alles integrieren
   → Der CLIP-Text-Encoder ordnet die Bildbeschreibung einem Repräsentationsraum zu
   → Der Diffusion Prior ordnet die CLIP-Textkodierung der zugehörigen CLIP-Bildkodierung zu
   → Das modifizierte GLIDE-Generierungsmodell ordnet mithilfe der umgekehrten Diffusion den Repräsentationsraum dem Bildraum zu und erzeugt zahlreiche mögliche Bilder, die die semantischen Informationen aus der eingegebenen Bildunterschrift übertragen

Drei wichtige Punkte

1. DALL-E 2 zeigt die Leistungsfähigkeit von Diffusionsmodellen
2. Es betont die Notwendigkeit und Stärke der Nutzung natürlicher Sprache als Mittel zum Trainieren modernster Deep-Learning-Modelle
3. Es bestätigt erneut die Spitzenstellung von Transformers bei Modellen, die auf Web-Scale-Datensätzen trainiert wurden

[xguru]

DALL·E 2 vorgestellt
Was man mit DALL·E ausprobieren kann