Imagen AI
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Imagen: 前例のないフォトリアリズム × 深いレベルの言語理解

Imagen AIの詳細

製品情報

製品説明

Imagen は、入力テキストからフォトリアリスティックな画像を生成するテキストから画像への AI システムです。大規模なデータセットでトレーニングされ、画像の忠実性とテキストと画像の位置合わせにおいて最先端の結果が得られます。

Imagen: 想像する、イラストを描く、インスピレーションを与える

Imagen とは何ですか?

Imagen は、Google Research によって開発されたテキストから画像への AI システムで、入力テキストからフォトリアリスティックな画像を作成できます。大規模なトランスフォーマー言語モデルの力を利用してテキストを理解し、拡散モデルを利用して忠実度の高い画像を生成します。 Imagen は言語を深く理解しており、視覚的に美しいだけでなく、提供されるテキストの説明と厳密に一致する画像を生成できます。

Imagen の仕組み

Imagen は、イメージ生成に 2 段階のプロセスを採用しています。
  • **テキスト エンコーディング:** 大規模な凍結された T5-XXL 言語モデルは、入力テキストをエンコードして、説明の意味論的な意味とコンテキストをキャプチャするエンベディングにします。
  • **画像生成:** カスケード拡散モデルは、これらのテキスト埋め込みを入力として受け取り、低解像度の画像から開始して徐々に高解像度の出力に改良するという一連のアップサンプリング ステップを通じて画像を生成します。リ>

Imagen の主な機能

  • 前例のないフォトリアリズム: Imagen は、複雑なテクスチャ、照明、遠近感を捉えて、驚くべきディテールとリアリズムを備えた画像を生成します。
  • 言語の深い理解: Imagen は言語のニュアンスを理解し、意図したシーン、オブジェクト、関係を正確に反映する画像を生成できるようにします。
  • カスケード拡散モデル: カスケード拡散モデルを使用することで、Imagen は計算効率を維持しながら高解像度の画像を生成できます。
  • 大規模な事前トレーニング済み言語モデル: Imagen は大規模な事前トレーニング済み言語モデルを利用しており、テキストから画像へのタスクに非常に効果的であることがわかっています。

Imagen のアプリケーション

Imagen には、次のような幅広い潜在的なアプリケーションがあります。
  • クリエイティブなコンテンツの生成: アーティスト、デザイナー、ストーリーテラーは Imagen を使用して、高品質のビジュアルでアイデアに命を吹き込むことができます。
  • 教育ツール: Imagen は、学習教材を充実させ、複雑な概念を理解しやすくするビジュアルを生成することで教育者を支援します。
  • マーケティングと広告: 企業は Imagen を活用して、マーケティング キャンペーンや製品デモンストレーション用の魅力的なビジュアルを作成できます。

Imagen は、ユーザーがテキストの説明に基づいてフォトリアリスティックな画像を生成できる強力なツールです。 Imagen は、言語に対する深い理解と洗練された画像生成機能により、創造的な表現、教育の進歩、その他のさまざまなアプリケーションに刺激的な可能性を提供します。

前例のないフォトリアリズム

Imagen は、COCO でトレーニングすることなく、COCO データセットで 7.27 という新しい最先端の FID スコアを達成しました。人間の評価者は、Imagen サンプルが画像とテキストの位置合わせにおいて COCO データ自体と同等であることを発見しました。

深いレベルの言語理解

Imagen は、大規模なフリーズ T5-XXL エンコーダーを使用して、入力テキストをエンコードして埋め込みにします。条件付き拡散モデルは、64×64 の画像に埋め込まれたテキストをマッピングします。 Imagen はさらに、テキスト条件付き超解像度拡散モデルを利用して、画像を 64×64→256×256 および 256×256→1024×1024 にアップサンプリングします。

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FAQ

Imagen AI は、大規模言語モデル (LLM) と拡散モデルの力を活用して、テキスト プロンプトからフォトリアリスティックな画像を生成する AI システムです。画質とテキスト説明との整合性の両方において最先端の結果が得られます。

この研究では、いくつかの重要な発見が強調されています。
  • 大規模な事前トレーニング済み LLM は、テキストから画像へのタスクにおいて非常に効果的です。
  • LLM サイズのスケーリングは、画質と調整を向上させる上で、拡散モデルのサイズをスケーリングするよりも重要です。
  • 新しいしきい値処理拡散サンプラーにより、分類器を使用しないより大きなガイダンス ウェイトの使用が可能になり、画像生成が強化されます。
  • 効率的な U-Net アーキテクチャにより、計算効率とメモリ効率が向上し、コンバージェンスの高速化につながります。
  • Imagen は、新しい最先端の COCO FID 7.27 を達成し、その優れた忠実性と位置合わせを実証します。

DrawBench は、厳密かつ挑戦的な方法でテキストから画像へのモデルを評価するように設計された包括的なベンチマークです。これには、構成性、基数、空間関係、長い形式のテキストなど、さまざまなプロンプトのセットが含まれています。人間の評価者が Imagen と他のモデルを並べて比較したところ、Imagen が画像の忠実性と画像とテキストの位置合わせの両方において一貫して優れていることがわかりました。

Imagen によって生成される出力の例をいくつか示します:
  • 月に向かうロケット船に乗る脳
  • 雪の中で空手の帯を巻いたドラゴン フルーツ。
  • サハラ砂漠に住む、麦わら帽子とネオンサングラスをかぶった小さなサボテン
  • サングラスとビーチハットをかぶって、タイムズ スクエアで自転車に乗っているコーギー犬の写真
  • オリンピックの 400 メートル バタフライ競技で泳ぐテディベア
  • おとぎ話の本から出てくる「Imagen」というテキストの形をした新芽
  • 風景画の前にある、ガラスで作られたアヒルの透明な彫刻
  • レンブラントのアライグマの絵が描かれたイーゼルを照らす一筋の光

Imagen AI には、特に人物を描いた画像を生成する場合に、いくつかの制限があります。このモデルは、職業を描く際の肌の色が明るいことへの偏見や西洋の性別固定観念への固執など、社会的な偏見や固定観念をコード化する傾向を示しています。
さらに、このモデルは人間以外の被写体では良好なパフォーマンスを示しますが、人間の画像を生成する場合には画像の忠実度が低下することが示されており、この分野で大幅な改善が必要であることが示されています。

研究チームは次のように認めています。テキストから画像へのモデルに関連する倫理的課題、特に潜在的な誤用と社会的偏見の永続に関する課題。彼らは、責任あるオープンソース化への懸念を理由に、現時点ではコードや公開デモをリリースしないことを決定した。チームは、これらの倫理的考慮事項に対処し、テクノロジーの責任ある外部化のための枠組みを確保するための将来の取り組みの必要性を強調しています。

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