Imagen AI
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Imagen: Fotorrealismo sem precedentes × Nível profundo de compreensão da linguagem

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Descrição do Produto

Imagen é um sistema de IA de texto para imagem que gera imagens fotorrealistas a partir do texto de entrada. Ele é treinado em conjuntos de dados massivos e alcança resultados de última geração em fidelidade de imagem e alinhamento de texto-imagem.

Imagem: Imagine, Ilustre, Inspire

O que é imagem?

Imagen é um sistema de IA de texto para imagem desenvolvido pela Google Research que pode criar imagens fotorrealistas a partir de texto de entrada. Ele aproveita o poder de grandes modelos de linguagem de transformadores para compreender texto e utiliza modelos de difusão para gerar imagens de alta fidelidade. Imagen demonstra um profundo conhecimento da linguagem e pode gerar imagens que não são apenas visualmente impressionantes, mas também alinhadas com as descrições textuais fornecidas.

Como funciona a imagem

Imagen emprega um processo de dois estágios para geração de imagens:
  • **Codificação de texto:** um modelo de linguagem T5-XXL grande e congelado codifica o texto de entrada em incorporações que capturam o significado semântico e o contexto da descrição.
  • **Geração de imagens:** um modelo de difusão em cascata utiliza essas incorporações de texto como entrada e gera imagens por meio de uma série de etapas de aumento da resolução, começando com uma imagem de baixa resolução e gradualmente refinando-a até uma saída de alta resolução.</ li>

Principais recursos do Imagen

  • Fotorrealismo sem precedentes: Imagen produz imagens com detalhes e realismo notáveis, capturando texturas, iluminação e perspectivas complexas.
  • Compreensão profunda da linguagem: o Imagen entende as nuances da linguagem, permitindo gerar imagens que refletem com precisão a cena, os objetos e as relações pretendidas.
  • Modelos de difusão em cascata: o uso de modelos de difusão em cascata permite que o Imagen gere imagens de alta resolução enquanto mantém a eficiência computacional.
  • Grandes modelos de linguagem pré-treinados: o Imagen utiliza grandes modelos de linguagem pré-treinados, que se mostraram altamente eficazes para tarefas de conversão de texto em imagem.

Aplicações de imagens

Imagen tem uma ampla gama de aplicações potenciais, incluindo:
  • Geração de conteúdo criativo: artistas, designers e contadores de histórias podem usar o Imagen para dar vida às suas ideias com recursos visuais de alta qualidade.
  • Ferramentas educacionais: o Imagen pode ajudar os educadores gerando recursos visuais que aprimoram os materiais de aprendizagem e facilitam a compreensão de conceitos complexos.
  • Marketing e publicidade: as empresas podem aproveitar o Imagen para criar recursos visuais atraentes para campanhas de marketing e demonstrações de produtos.

Imagen é uma ferramenta poderosa que permite aos usuários gerar imagens fotorrealistas com base em suas descrições textuais. Com seu profundo conhecimento da linguagem e recursos sofisticados de geração de imagens, o Imagen oferece possibilidades interessantes para expressão criativa, avanços educacionais e várias outras aplicações.

Fotorrealismo sem precedentes

O Imagen alcança uma nova pontuação FID de última geração de 7,27 no conjunto de dados COCO, sem nunca treinar no COCO, e os avaliadores humanos consideram que as amostras do Imagen estão no mesmo nível dos próprios dados COCO no alinhamento imagem-texto.

Nível profundo de compreensão do idioma

Imagen usa um grande codificador T5-XXL congelado para codificar o texto de entrada em embeddings. Um modelo de difusão condicional mapeia a incorporação de texto em uma imagem 64×64. Imagen utiliza ainda modelos de difusão de super-resolução condicionais de texto para aumentar a resolução da imagem 64×64→256×256 e 256×256→1024×1024.

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FAQ

Imagen AI é um sistema de IA que aproveita o poder de grandes modelos de linguagem (LLMs) e modelos de difusão para gerar imagens fotorrealistas a partir de prompts de texto. Ele alcança resultados de última geração em qualidade de imagem e alinhamento com descrições de texto.

A pesquisa destaca várias descobertas importantes:
  • LLMs grandes e pré-treinados são altamente eficazes em tarefas de conversão de texto em imagem.
  • A escala do tamanho do LLM é mais importante do que a escala do tamanho do modelo de difusão para melhorar a qualidade e o alinhamento da imagem.
  • Um novo amostrador de difusão de limiar permite o uso de pesos de orientação maiores sem classificador, melhorando a geração de imagens.
  • Uma arquitetura U-Net eficiente melhora a eficiência computacional e de memória, levando a uma convergência mais rápida.
  • Imagen atinge um novo COCO FID de última geração de 7,27, demonstrando sua fidelidade e alinhamento superiores.

DrawBench é um benchmark abrangente projetado para avaliar modelos de texto para imagem de maneira rigorosa e desafiadora. Inclui um conjunto diversificado de prompts, como aqueles que envolvem composicionalidade, cardinalidade, relações espaciais e texto longo. Os avaliadores humanos conduziram comparações lado a lado do Imagen com outros modelos, descobrindo que o Imagen teve um desempenho consistentemente superior tanto na fidelidade da imagem quanto no alinhamento imagem-texto.

Aqui estão alguns exemplos de saídas geradas pelo Imagen:
  • Um cérebro pilotando um foguete em direção à lua.
  • Uma fruta do dragão usando um cinto de caratê na neve.
  • Um pequeno cacto usando um chapéu de palha e óculos de sol neon no deserto do Saara.
  • Foto de um cachorro Corgi andando de bicicleta na Times Square, usando óculos escuros e chapéu de praia.
  • Ursos de pelúcia nadando na prova olímpica dos 400m borboleta.
  • Brotos no formato do texto 'Imagen' saindo de um livro de contos de fadas.
  • Uma escultura transparente de um pato feita de vidro em frente a uma pintura de paisagem.
  • Um único feixe de luz iluminando um cavalete com uma pintura de Rembrandt de um guaxinim.

O Imagen AI tem várias limitações, principalmente ao gerar imagens que retratam pessoas. O modelo apresenta uma tendência para codificar preconceitos e estereótipos sociais, incluindo uma tendência para tons de pele mais claros e adesão aos estereótipos de género ocidentais na representação de profissões.
Além disso, embora o modelo tenha um bom desempenho em assuntos não humanos, ele demonstra fidelidade de imagem degradada ao gerar imagens de pessoas, indicando que são necessárias melhorias significativas nesta área.

A equipe de pesquisa reconhece desafios éticos associados aos modelos de texto para imagem, especialmente em relação ao potencial uso indevido e perpetuação de preconceitos sociais. Eles decidiram não divulgar o código ou uma demonstração pública neste momento, citando preocupações sobre o código aberto responsável. A equipa enfatiza a necessidade de trabalhos futuros para abordar estas considerações éticas e garantir um quadro para a externalização responsável da tecnologia.

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