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文本到图像 - 逼真的图像生成

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Openai揭示了Glide(引导语言到图像的扩散,用于生成和编辑)。尽管仅利用了三分之一的参数,但这种扩散模型的性能与[dall-e](https://gpt3demo.com/apps/openai-dall-e)相当。

虽然大多数视觉效果可以用文字描述,但从文本输入中产生图像需要特定的技能和许多小时的工作。使AI代理自动从自然语言提示中自动制作逼真的图片,使人们在创建丰富和多样化的视觉材料方面无与伦比,并允许对创建的图像进行更简单的迭代细化和精细元素的管理。

除了从文本中产生图像外,GLIDE还可以使用自然语言文本提示来插入新对象,添加阴影和反射,进行图像涂漆等,以更改现有图像。它还可以将基本的线图转换为逼真的照片,并且具有强大的零样本生产和修复功能,适合复杂情况。

人类评估者赞成Glide的输出图像对Dall-e的影响,尽管它是一个相当小的模型,因为它是35亿与Dall-E的120亿参数。此外,滑行需要更多的次要采样延迟,并且不需要重新排序。

资料来源:[https://www.marktechpost.com/2021/12/29/openai-introduces-glide-model-model-for-photorealistic-image-image-generation/]()

原文:

OpenAI unveiled GLIDE (Guided Language-to-Image Diffusion for Generation and Editing). This diffusion model achieves performance comparable to [DALL-E](https://gpt3demo.com/apps/openai-dall-e) despite utilizing only one-third of the parameters.

While most visuals can be described in words, producing images from text inputs necessitates specific skills and many hours of work. Enabling an AI agent to automatically make photorealistic pictures from natural language prompts gives people unparalleled ease in creating rich and diverse visual material and allows for simpler iterative refinement and fine-grained management of the created images.

In addition to producing images from text, GLIDE may be used to change existing images by using natural language text prompts to insert new objects, add shadows and reflections, conduct image inpainting, and so on. It can also convert basic line drawings into photorealistic photos, and it has powerful zero-sample production and repair capabilities for complicated circumstances.

Human assessors favored GLIDE’s output images to DALL- E’s, even though it is a considerably smaller model as it is 3.5 billion vs. DALL-E’s 12 billion parameters. Further, GLIDE needs more minor sampling delay and does not require CLIP reordering.

Source: [https://www.marktechpost.com/2021/12/29/openai-introduces-glide-model-for-photorealistic-image-generation/]()

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