很快就能取代矢量艺术家的人工智能 [DALL-E]

OpenAI 的 Dao Yi AI 模型：文字生成图像的新突破

OpenAI 在 2021 年初推出了全新的 AI 模型 Dao Yi，它可以根据文字描述生成图像。Dao Yi 的名字灵感来源于艺术家萨尔瓦多·达利和皮克斯的《机器人瓦力》。

Dao Yi 的成功得益于 GPT-3 语言模型，后者能够通过学习互联网上的海量信息来完成任何文本。Dao Yi 通过关联文字描述中的概念来生成图像，展现了惊人的能力。

Dao Yi 模型的优势:

• 风格迁移: Dao Yi 在生成图像方面表现出色，能够展现风格迁移、纹理和色彩变化等特征。
• 物体生成: Dao Yi 能够根据文字描述生成典型的物体，例如停止标志。
• 与 Clip 模型协作: Dao Yi 与 OpenAI 同期发布的 Clip 模型相辅相成，Clip 能够对生成的图像进行排序，确保生成图像与文字描述的相似度。

Dao Yi 模型的局限性:

• 对称物体: Dao Yi 在生成对称物体（如人脸）方面存在困难，因为人脸可能存在对称和不对称的情况。
• 精确描述: Dao Yi 在生成精确描述的图像方面存在挑战，特别是对于抽象或前所未有的概念。
• 数量和形状: 当描述中涉及较多数量或复杂形状时，Dao Yi 可能会生成错误的数量或变形形状。
• 多义词: 当文字描述中包含多义词时，Dao Yi 可能生成不同的物体。
• 抽象概念: Dao Yi 在理解和生成包含反射等抽象概念的图像方面存在困难。

总而言之，Dao Yi 是一个令人印象深刻的 AI 模型，它能够根据文字描述生成图像，展现了 AI 技术在图像生成领域的巨大潜力。然而，它仍然存在一些局限性，需要进一步改进。

DALL-E 的论文尚未发布，但我们预计很快就会发布。目前，我们只能享受他们提供的博客。虽然这可能是精选的结果，但即使是早期的几篇论文，也没有任何东西能与这种质量相提并论，这简直太疯狂了。DALL-E[博客] https://openai.com/blog/dall-e/CLIP[博客] https://openai.com/blog/clip/[GitHub] https://github.com/openai/CLIP[论文] https://cdn.openai.com/papers/Learning_Transferable_Visual_Models_From_Natural_Language_Supervision.pdf[Colab] https://colab.research.google.com/github/openai/clip/blob/master/Interacting_with_CLIP.ipynb