Imagen AI
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Imagen: Fotorrealismo sin precedentes × Nivel profundo de comprensión del lenguaje

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Información del Producto

Descripción del Producto

Imagen es un sistema de inteligencia artificial de texto a imagen que genera imágenes fotorrealistas a partir del texto de entrada. Está entrenado en conjuntos de datos masivos y logra resultados de última generación en fidelidad de imagen y alineación de texto e imagen.

Imagen: Imagina, Ilustra, Inspira

¿Qué es Imagen?

Imagen es un sistema de inteligencia artificial de texto a imagen desarrollado por Google Research que puede crear imágenes fotorrealistas a partir de texto ingresado. Aprovecha el poder de los grandes modelos de lenguaje transformador para comprender texto y utiliza modelos de difusión para generar imágenes de alta fidelidad. Imagen demuestra una profunda comprensión del lenguaje y puede generar imágenes que no solo son visualmente impresionantes sino que también están estrechamente alineadas con las descripciones textuales proporcionadas.

Cómo funciona Imagen

Imagen emplea un proceso de dos etapas para la generación de imágenes:
  • **Codificación de texto:** un modelo de lenguaje grande y congelado T5-XXL codifica el texto de entrada en incrustaciones que capturan el significado semántico y el contexto de la descripción.
  • **Generación de imágenes:** un modelo de difusión en cascada toma estas incrustaciones de texto como entrada y genera imágenes a través de una serie de pasos de muestreo, comenzando desde una imagen de baja resolución y refinándola gradualmente hasta una salida de alta resolución.</ li>

Características clave de Imagen

  • Fotorrealismo sin precedentes: Imagen produce imágenes con detalles y realismo notables, capturando texturas, iluminación y perspectivas intrincadas.
  • Comprensión profunda del lenguaje: Imagen comprende los matices del lenguaje, lo que le permite generar imágenes que reflejan con precisión la escena, los objetos y las relaciones previstos.
  • Modelos de difusión en cascada: el uso de modelos de difusión en cascada permite a Imagen generar imágenes de alta resolución manteniendo la eficiencia computacional.
  • Modelos de lenguaje grandes previamente entrenados: Imagen utiliza modelos de lenguaje grandes y previamente entrenados, que han demostrado ser muy efectivos para tareas de conversión de texto a imagen.

Aplicaciones de la Imagen

Imagen tiene una amplia gama de aplicaciones potenciales, que incluyen:
  • Generación de contenido creativo: artistas, diseñadores y narradores pueden utilizar Imagen para dar vida a sus ideas con imágenes de alta calidad.
  • Herramientas educativas: Imagen puede ayudar a los educadores generando imágenes que mejoran los materiales de aprendizaje y hacen que los conceptos complejos sean más fáciles de entender.
  • Marketing y publicidad: las empresas pueden aprovechar Imagen para crear imágenes atractivas para campañas de marketing y demostraciones de productos.

Imagen es una poderosa herramienta que permite a los usuarios generar imágenes fotorrealistas basadas en sus descripciones textuales. Con su profundo conocimiento del lenguaje y sus sofisticadas capacidades de generación de imágenes, Imagen ofrece interesantes posibilidades para la expresión creativa, avances educativos y varias otras aplicaciones.

Fotorrealismo sin precedentes

Imagen logra una nueva puntuación FID de última generación de 7,27 en el conjunto de datos COCO, sin siquiera entrenarse en COCO, y los evaluadores humanos encuentran que las muestras de Imagen están a la par con los propios datos COCO en la alineación de imagen y texto.

Nivel profundo de comprensión del lenguaje

Imagen utiliza un codificador T5-XXL congelado de gran tamaño para codificar el texto de entrada en incrustaciones. Un modelo de difusión condicional mapea el texto incrustado en una imagen de 64 × 64. Imagen utiliza además modelos de difusión de superresolución condicionales de texto para muestrear la imagen a 64×64→256×256 y 256×256→1024×1024.

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Preguntas Frecuentes

Imagen AI es un sistema de inteligencia artificial que aprovecha el poder de los modelos de lenguaje grande (LLM) y los modelos de difusión para generar imágenes fotorrealistas a partir de indicaciones de texto. Logra resultados de última generación tanto en calidad de imagen como en alineación con descripciones de texto.

La investigación destaca varios hallazgos clave:
  • Los LLM grandes y previamente capacitados son muy efectivos en tareas de conversión de texto a imagen.
  • Escalar el tamaño del LLM es más importante que escalar el tamaño del modelo de difusión para mejorar la calidad y la alineación de la imagen.
  • Un nuevo muestreador de difusión de umbral permite el uso de pesos de guía sin clasificador más grandes, lo que mejora la generación de imágenes.
  • Una arquitectura U-Net eficiente mejora la eficiencia computacional y de la memoria, lo que conduce a una convergencia más rápida.
  • Imagen logra un nuevo COCO FID de última generación de 7,27, lo que demuestra su fidelidad y alineación superiores.

DrawBench es un punto de referencia integral diseñado para evaluar modelos de conversión de texto a imagen de una manera rigurosa y desafiante. Incluye un conjunto diverso de indicaciones, como aquellas relacionadas con la composicionalidad, la cardinalidad, las relaciones espaciales y el texto extenso. Los evaluadores humanos realizaron comparaciones lado a lado de Imagen con otros modelos y descubrieron que Imagen superó consistentemente tanto en fidelidad de imagen como en alineación de imagen y texto.

Aquí hay algunos ejemplos de resultados generados por Imagen:
  • Un cerebro montado en un cohete rumbo a la luna.
  • Una fruta del dragón con un cinturón de kárate en la nieve.
  • Un pequeño cactus con sombrero de paja y gafas de sol de neón en el desierto del Sahara.
  • Una foto de un perro Corgi andando en bicicleta en Times Square, con gafas de sol y un sombrero de playa.
  • Ositos de peluche nadando en los 400 metros mariposa de los Juegos Olímpicos.
  • Brotes en forma de texto 'Imagen' sacados de un libro de cuento de hadas.
  • Una escultura transparente de un pato hecha de vidrio frente a un cuadro de paisaje.
  • Un solo haz de luz ilumina un caballete con un cuadro de Rembrandt de un mapache.

Imagen AI tiene varias limitaciones, particularmente cuando genera imágenes que representan personas. El modelo muestra una tendencia a codificar prejuicios y estereotipos sociales, incluido un sesgo hacia tonos de piel más claros y la adhesión a estereotipos de género occidentales al representar profesiones.
Además, si bien el modelo funciona bien en sujetos no humanos, demuestra una fidelidad de imagen degradada al generar imágenes de personas, lo que indica que se necesitan mejoras significativas en esta área.

El equipo de investigación reconoce desafíos éticos asociados con los modelos de texto a imagen, especialmente en relación con el posible uso indebido y la perpetuación de prejuicios sociales. Han decidido no publicar el código ni una demostración pública en este momento, citando preocupaciones sobre el código abierto responsable. El equipo enfatiza la necesidad de trabajo futuro para abordar estas consideraciones éticas y garantizar un marco para la externalización responsable de la tecnología.

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