Imagen AI
Imagen AI

Bild: Oöverträffad fotorealism × djup språkförståelse

Imagen AI Detaljer

Produktinformation

Produktbeskrivning

Imagen är ett text-till-bild AI-system som genererar fotorealistiska bilder från inmatad text. Den är tränad på massiva datamängder och uppnår toppmoderna resultat i bildåtergivning och text-bildjustering.

Bild: Föreställ dig, illustrera, inspirera

Vad är Imagen?

Imagen är ett text-till-bild AI-system utvecklat av Google Research som kan skapa fotorealistiska bilder från inmatad text. Det utnyttjar kraften hos stora transformatorspråkmodeller för att förstå text och använder diffusionsmodeller för att generera högfientliga bilder. Imagen visar en djup förståelse av språk och kan generera bilder som inte bara är visuellt fantastiska utan också är nära anpassade till de textbeskrivningar som tillhandahålls.

Så fungerar Imagen

Imagen använder en tvåstegsprocess för bildgenerering:
  • **Textkodning:** En stor, fryst T5-XXL-språkmodell kodar den inmatade texten till inbäddningar som fångar beskrivningens semantiska innebörd och sammanhang.
  • **Bildgenerering:** En kaskadspridningsmodell tar dessa textinbäddningar som indata och genererar bilder genom en serie uppsamplingssteg, med start från en lågupplöst bild och gradvis förfina den till en högupplöst utdata.</ li>

Nyckelfunktioner i Imagen

  • Oöverträffad fotorealism: Imagen producerar bilder med anmärkningsvärda detaljer och realism, och fångar invecklade texturer, ljussättning och perspektiv.
  • Djup språkförståelse: Imagen förstår språkets nyanser, vilket gör det möjligt för den att generera bilder som exakt återspeglar den avsedda scenen, objekten och relationerna.
  • Kaskaddiffusionsmodeller: Användningen av kaskaddiffusionsmodeller gör att Imagen kan generera högupplösta bilder samtidigt som beräkningseffektiviteten bibehålls.
  • Stora förtränade språkmodeller: Imagen använder stora, förtränade språkmodeller, som har visat sig vara mycket effektiva för text-till-bild-uppgifter.

Applikationer av Imagen

Imagen har ett brett utbud av potentiella tillämpningar, inklusive:
  • Kreativt innehåll: Konstnärer, designers och berättare kan använda Imagen för att förverkliga sina idéer med högkvalitativa bilder.
  • Utbildningsverktyg: Imagen kan hjälpa lärare genom att skapa bilder som förbättrar läromedel och gör komplexa koncept lättare att förstå.
  • Marknadsföring och reklam: Företag kan utnyttja Imagen för att skapa övertygande bilder för marknadsföringskampanjer och produktdemonstrationer.

Imagen är ett kraftfullt verktyg som gör det möjligt för användare att skapa fotorealistiska bilder baserat på deras textbeskrivningar. Med sin djupa förståelse för språk och sofistikerade bildgenereringsmöjligheter erbjuder Imagen spännande möjligheter för kreativa uttryck, pedagogiska framsteg och olika andra applikationer.

Okänd fotorealism

Imagen uppnår en ny toppmodern FID-poäng på 7,27 på COCO-datauppsättningen, utan att någonsin träna på COCO, och mänskliga bedömare tycker att Imagen-prover är i nivå med själva COCO-datan i bild-textjustering.

Djup nivå av språkförståelse

Imagen använder en stor frusen T5-XXL-kodare för att koda den inmatade texten till inbäddningar. En villkorlig diffusionsmodell mappar textinbäddningen till en 64×64-bild. Imagen använder vidare textvillkorsbetingade diffusionsmodeller med superupplösning för att sampla bilden 64×64→256×256 och 256×256→1024×1024.

Visa mer

FAQ

Imagen AI är ett AI-system som utnyttjar kraften hos stora språkmodeller (LLM) och diffusionsmodeller för att generera fotorealistiska bilder från textmeddelanden. Den uppnår toppmoderna resultat i både bildkvalitet och anpassning till textbeskrivningar.

Undersökningen belyser flera nyckelfynd:
  • Stora, förutbildade LLM:er är mycket effektiva i text-till-bild-uppgifter.
  • Att skala LLM-storleken är viktigare än att skala diffusionsmodellens storlek för att förbättra bildkvaliteten och justeringen.
  • En ny spridningsprovtagare med tröskelvärde gör det möjligt att använda större vägledningsvikter utan klassificering, vilket förbättrar bildgenereringen.
  • En effektiv U-Net-arkitektur förbättrar beräknings- och minneseffektiviteten, vilket leder till snabbare konvergens.
  • Imagen uppnår en ny toppmodern COCO FID på 7,27, vilket visar sin överlägsna trohet och inriktning.

DrawBench är ett omfattande riktmärke utformat för att utvärdera text-till-bild-modeller på ett rigoröst och utmanande sätt. Den innehåller en mångsidig uppsättning uppmaningar, till exempel de som involverar kompositionalitet, kardinalitet, rumsliga relationer och långformad text. Mänskliga bedömare genomförde jämförelser sida vid sida av Imagen med andra modeller, och fann att Imagen konsekvent överträffade både bildtrohet och bild-textjustering.

Här är några exempel på utdata som genereras av Imagen:
  • En hjärna som rider på ett raketskepp på väg mot månen.
  • En drakfrukt som bär ett karatebälte i snön.
  • En liten kaktus bär en stråhatt och neonsolglasögon i Saharaöknen.
  • Ett foto av en Corgi-hund som cyklar på Times Square, med solglasögon och strandhatt.
  • Nallar simmar vid OS 400 m fjäril.
  • Groddar i form av texten "Bild" som kommer ur en sagobok.
  • En genomskinlig skulptur av en anka gjord av glas framför en landskapsmålning.
  • En enda ljusstråle som lyser upp ett staffli med en Rembrandt-målning av en tvättbjörn.

Imagen AI har flera begränsningar, särskilt när man skapar bilder som föreställer människor. Modellen uppvisar en tendens att koda för sociala fördomar och stereotyper, inklusive en partiskhet mot ljusare hudtoner och följsamhet till västerländska könsstereotyper när det gäller att skildra yrken.
Dessutom, även om modellen presterar bra på icke-mänskliga ämnen, uppvisar den försämrad bildtrohet när den genererar bilder av människor, vilket indikerar att betydande förbättringar behövs på detta område.

Forskarteamet erkänner etiska utmaningar förknippade med text-till-bild-modeller, särskilt när det gäller potentiellt missbruk och vidmakthållande av sociala fördomar. De har beslutat att inte släppa kod eller en offentlig demo för närvarande, med hänvisning till oro för ansvarsfull öppen källkod. Teamet betonar behovet av framtida arbete för att ta itu med dessa etiska överväganden och säkerställa ett ramverk för ansvarsfull externisering av tekniken.

Webbplatstrafik

Ingen data

Alternativa produkter