Imagen AI
Imagen AI

Billede: Hidtil uset fotorealisme × dybt niveau af sprogforståelse

Imagen AI Detaljer

Produktinformation

Produktbeskrivelse

Imagen er et tekst-til-billede AI-system, der genererer fotorealistiske billeder fra inputtekst. Den er trænet på massive datasæt og opnår avancerede resultater i billedgengivelse og tekst-billedjustering.

Imagen: Forestil dig, illustrer, inspirer

Hvad er Imagen?

Imagen er et tekst-til-billede AI-system udviklet af Google Research, der kan skabe fotorealistiske billeder ud fra inputtekst. Det udnytter kraften i store transformatorsprogmodeller til at forstå tekst og anvender diffusionsmodeller til at generere high-fidelity-billeder. Imagen demonstrerer en dyb forståelse af sproget og kan generere billeder, der ikke kun er visuelt betagende, men også nøje afstemt med de tekstlige beskrivelser, der gives.

Sådan fungerer Imagen

Imagen anvender en to-trins proces til billedgenerering:
  • **Tekstkodning:** En stor, frosset T5-XXL-sprogmodel koder inputteksten til indlejringer, der fanger beskrivelsens semantiske betydning og kontekst.
  • **Billedgenerering:** En kaskadedelt diffusionsmodel tager disse tekstindlejringer som input og genererer billeder gennem en række upsampling-trin, startende fra et billede i lav opløsning og gradvist forfinet det til et output i høj opløsning.</ li>

Nøglefunktioner i Imagen

  • Hidtil uset fotorealisme: Imagen producerer billeder med bemærkelsesværdige detaljer og realisme, og fanger indviklede teksturer, belysning og perspektiver.
  • Dyb sprogforståelse: Imagen forstår sprogets nuancer, hvilket gør det muligt at generere billeder, der nøjagtigt afspejler den tilsigtede scene, objekter og relationer.
  • Kaskadediffusionsmodeller: Brugen af ​​kaskadediffusionsmodeller gør det muligt for Imagen at generere billeder i høj opløsning, samtidig med at beregningseffektiviteten bevares.
  • Store fortrænede sprogmodeller: Imagen bruger store, fortrænede sprogmodeller, som har vist sig at være yderst effektive til tekst-til-billede-opgaver.

Applikationer af Imagen

Imagen har en bred vifte af potentielle applikationer, herunder:
  • Generering af kreativt indhold: Kunstnere, designere og historiefortællere kan bruge Imagen til at føre deres ideer ud i livet med billeder af høj kvalitet.
  • Uddannelsesværktøjer: Imagen kan hjælpe undervisere ved at generere visuals, der forbedrer undervisningsmaterialer og gør komplekse koncepter nemmere at forstå.
  • Markedsføring og annoncering: Virksomheder kan udnytte Imagen til at skabe overbevisende billeder til marketingkampagner og produktdemonstrationer.

Imagen er et kraftfuldt værktøj, der gør det muligt for brugere at generere fotorealistiske billeder baseret på deres tekstbeskrivelser. Med sin dybe sprogforståelse og sofistikerede billedgenereringsmuligheder tilbyder Imagen spændende muligheder for kreative udtryk, uddannelsesmæssige fremskridt og forskellige andre applikationer.

Hidtil uset fotorealisme

Imagen opnår en ny state-of-the-art FID-score på 7,27 på COCO-datasættet, uden nogen sinde at træne i COCO, og menneskelige bedømmere finder, at Imagen-prøver er på niveau med COCO-dataene selv i billed-tekstjustering.

Dybt niveau af sprogforståelse

Imagen bruger en stor frossen T5-XXL-koder til at kode inputteksten til indlejringer. En betinget diffusionsmodel kortlægger tekstindlejringen i et 64×64 billede. Imagen anvender endvidere tekstbetingede diffusionsmodeller med superopløsning til at upsample billedet 64×64→256×256 og 256×256→1024×1024.

Vis mere

FAQ

Imagen AI er et AI-system, der udnytter kraften i store sprogmodeller (LLM'er) og diffusionsmodeller til at generere fotorealistiske billeder fra tekstprompter. Den opnår avancerede resultater i både billedkvalitet og tilpasning til tekstbeskrivelser.

Undersøgelsen fremhæver flere nøgleresultater:
  • Store, foruddannede LLM'er er yderst effektive i tekst-til-billede-opgaver.
  • Skalering af LLM-størrelsen er vigtigere end at skalere diffusionsmodellens størrelse for at forbedre billedkvaliteten og justeringen.
  • En ny tærskeldiffusionssampler gør det muligt at bruge større vejledende vægte uden klassificering, hvilket forbedrer billedgenereringen.
  • En effektiv U-Net-arkitektur forbedrer beregnings- og hukommelseseffektiviteten, hvilket fører til hurtigere konvergens.
  • Imagen opnår en ny state-of-the-art COCO FID på 7,27, hvilket demonstrerer dens overlegne troskab og justering.

DrawBench er et omfattende benchmark designet til at evaluere tekst-til-billede-modeller på en streng og udfordrende måde. Det inkluderer et mangfoldigt sæt af prompter, såsom dem, der involverer kompositionalitet, kardinalitet, rumlige relationer og langformede tekster. Menneskelige bedømmere udførte side-om-side sammenligninger af Imagen med andre modeller og fandt ud af, at Imagen konsekvent klarede sig bedre i både billedgengivelse og billed-tekstjustering.

Her er nogle eksempler på output genereret af Imagen:
  • En hjerne, der kører på et raketskib på vej mod månen.
  • En dragefrugt iført et karatebælte i sneen.
  • En lille kaktus iført stråhat og neonsolbriller i Sahara-ørkenen.
  • Et billede af en Corgi-hund, der cykler på Times Square, iført solbriller og strandhat.
  • Bamse, der svømmer ved OL 400 m Butterfly-begivenhed.
  • Spirer i form af teksten 'Imagen', der kommer ud af en eventyrbog.
  • En gennemsigtig skulptur af en and lavet af glas foran et landskabsmaleri.
  • En enkelt lysstråle, der oplyser et staffeli med et Rembrandt-maleri af en vaskebjørn.

Imagen AI har flere begrænsninger, især når der genereres billeder, der afbilder mennesker. Modellen udviser en tendens til at indkode sociale skævheder og stereotyper, herunder en skævhed mod lysere hudtoner og overholdelse af vestlige kønsstereotyper i fremstilling af professioner.
Derudover, mens modellen klarer sig godt på ikke-menneskelige emner, demonstrerer den forringet billedtroskab, når den genererer billeder af mennesker, hvilket indikerer, at der er behov for betydelige forbedringer på dette område.

Forskerholdet anerkender etiske udfordringer forbundet med tekst-til-billede-modeller, især vedrørende potentielt misbrug og opretholdelse af sociale skævheder. De har besluttet ikke at udgive kode eller en offentlig demo på nuværende tidspunkt, med henvisning til bekymringer om ansvarlig open-sourcing. Teamet understreger behovet for fremtidigt arbejde med at imødegå disse etiske overvejelser og sikre rammer for ansvarlig eksternalisering af teknologien.

Webstedstrafik

Ingen data

Alternative produkter