プロンプトエンジニアリング
OpenAI の DALL-E 3 を詳しく見る
メディア 生成AI 世界の最新情報を把握し続けることがゲームの名前です。 画像の生成に関しては、Stable Diffusion と ミッドジャーニー それは今まで誰もが話題にしていたプラットフォームでした。
テクノロジー大手マイクロソフトの支援を受けた OpenAI が導入されました DALL・E3 9月20th、2023。
DALL-E 3 は単にイメージを作成するだけではありません。 それはあなたのアイデアを、あなたが想像したとおりに実現することです。 そして一番いいところは？ 速いですね、本当に速いです。 アイデアを思いつき、それを DALL-E 3 に入力すると、イメージが完成します。
そこでこの記事では、DALL-E 3 とは何なのかを詳しく掘り下げていきます。 このツールがどのように機能するのか、他のツールと何が違うのか、なぜそれが必要だと思っていなかったツールなのかについて説明します。 あなたがデザイナーであれ、アーティストであれ、あるいはクールなアイデアをたくさん持っている人であれ、このためにずっとやり続けたいと思うでしょう。 始めましょう。
DALL・E 3 の新機能は、DALL・E 2 よりもコンテキストをより適切に取得できることです。以前のバージョンでは、いくつかの詳細が欠落していたり、あちこちの詳細が無視されていた可能性がありますが、DALL・E 3 は適切です。 あなたが求めているものの正確な詳細を拾い上げ、あなたの想像に近い画像を提供します。
クールな部分は？ DALL・E3と ChatGPT 現在は統合されています。 これらは連携してアイデアを磨き上げるのに役立ちます。 あなたがコンセプトを撮影し、ChatGPT がプロンプトの微調整を支援し、DALL·E 3 がコンセプトに命を吹き込みます。 画像のファンではない場合は、ChatGPT にプロンプトを調整して DALL·E 3 に再試行するよう依頼できます。 月額 20 ドルで、GPT-4、DALL・E 3、その他多くの優れた機能にアクセスできます。
Microsoftの ビングチャット OpenAI の ChatGPT よりも前に DALL·E 3 を入手しており、今では大企業だけでなく、誰もが無料で DALL·E XNUMX を試すことができます。 Bing Chat と Bing Image Creator との統合により、誰でも簡単に使用できるようになります。
普及モデルの台頭
過去 3 年間で、ビジョン AI は拡散モデルの台頭を目の当たりにし、特に画像生成において大きな進歩を遂げました。 普及モデル以前は、 生成的敵対的ネットワーク（GAN） リアルな画像を生成するための頼りになるテクノロジーでした。
GAN
ただし、膨大な量のデータと計算能力の必要性などの課題もあり、多くの場合、扱いが困難でした。
入力します モデル。 これらは、GAN のより安定した効率的な代替手段として登場しました。 GAN とは異なり、拡散モデルはデータにノイズを追加して、ランダム性だけが残るまでデータを覆い隠すことで機能します。 次に、このプロセスを逆方向に逆行して、ノイズから意味のあるデータを再構築します。 このプロセスは効果的でリソースの消費が少ないことが証明されており、拡散モデルは AI コミュニティでホットなトピックとなっています。
本当の転換点は 2020 年頃に起こり、一連の革新的な論文と OpenAIのクリップ 技術により、拡散モデルの機能が大幅に向上しました。 これにより、拡散モデルはテキストと画像の合成に非常に優れ、テキストの説明からリアルな画像を生成できるようになりました。 これらのブレークスルーは画像生成だけでなく、次のような分野でもありました。 作曲 及び 生物医学研究.
現在、拡散モデルは単なる学術的な関心事ではなく、実用的な現実世界のシナリオでも使用されています。
生成モデリングとセルフアテンション層: DALL-E 3
この分野における重要な進歩の XNUMX つは、自己回帰生成モデリングや拡散プロセスなどのサンプリング ベースのアプローチによる生成モデリングの進化です。 彼らはテキストから画像へのモデルを変換し、パフォーマンスを大幅に向上させました。 画像生成を個別のステップに分割することで、これらのモデルはより扱いやすく、ニューラル ネットワークの学習が容易になりました。
並行して、自己注意レイヤーの使用も重要な役割を果たしています。 これらのレイヤーを積み重ねることにより、畳み込みの一般的な問題である暗黙的な空間バイアスを必要とせずに画像を生成することができます。 この移行により、トランスフォーマーのスケーリング特性がよく理解されているため、テキストから画像へのモデルを確実にスケーリングし、改善できるようになりました。
画像生成における課題と解決策
これらの進歩にもかかわらず、画像生成の制御性は依然として課題です。 モデルが入力テキストに厳密に従っていない可能性がある、プロンプトフォローなどの問題が蔓延しています。 これに対処するために、トレーニング データセット内のテキストと画像のペアの品質を向上させることを目的とした、キャプションの改善などの新しいアプローチが提案されています。
キャプションの改善: 新しいアプローチ
キャプションの改善には、画像に対してより高品質のキャプションを生成することが含まれます。これは、より正確なテキストから画像へのモデルのトレーニングに役立ちます。 これは、画像の詳細かつ正確な説明を生成する堅牢な画像キャプショナによって実現されます。 これらの改良されたキャプションでトレーニングすることにより、DALL-E 3 は人間が作成した写真や芸術作品に非常に似た驚くべき結果を達成することができました。
トレーニング 合成データ
合成データでのトレーニングの概念は新しいものではありません。 ただし、ここでのユニークな貢献は、斬新で説明的な画像キャプション システムの作成にあります。 生成モデルのトレーニングに合成キャプションを使用することの影響は大きく、プロンプトに正確に従うモデルの能力の向上につながりました。
DALL-E 3 の評価
DALL-E 2 や Stable Diffusion XL などの以前のモデルとの複数の評価と比較を通じて、DALL-E 3 は、特に迅速な追従に関連するタスクにおいて優れたパフォーマンスを実証しました。
さまざまな評価におけるテキストと画像のモデルの比較
自動評価とベンチマークの使用により、その機能の明確な証拠が提供され、最先端のテキストから画像へのジェネレーターとしての地位が確固たるものになりました。
DALL-E 3 プロンプトとアビリティ
DALL-E 3 は、ビジュアルを作成するためのより論理的で洗練されたアプローチを提供します。 スクロールすると、DALL-E が与えられたプロンプトに共鳴する正確さと想像力を組み合わせて、各画像をどのように作成しているかがわかります。
前バージョンとは異なり、このアップグレードされたバージョンは、シーン内でオブジェクトを自然に配置し、手の指の正確な数に至るまで人間の特徴を正確に描写することに優れています。 機能強化はより細かい部分まで拡張され、より高い解像度で利用できるようになり、よりリアルでプロフェッショナルな出力が保証されます。
テキストレンダリング機能も大幅に改善されました。 DALL-E の以前のバージョンでは意味不明なテキストが生成されていましたが、DALL-E 3 では読みやすくプロ仕様のレタリング (場合によっては)、さらにはきれいなロゴも生成できるようになりました。
複雑で微妙な画像リクエストに対するモデルの理解が大幅に強化されました。 DALL-E 3 は、複数の要素や特定の指示が含まれるシナリオであっても、詳細な説明に正確に従うことができるようになり、一貫性のある適切に構成された画像を生成する能力を実証します。 いくつかのプロンプトと、得られたそれぞれの出力を調べてみましょう。
Design the packaging for a line of organic teas. Include space for the product name and description.
テキスト プロンプトに基づいた DALL-E 3 の画像 (左のポスターのスペルが間違っていることに注意してください)
Create a web banner advertising a summer sale on outdoor furniture. The image feature a beach setting with different pieces of outdoor furniture, and text announcing 'Huge Summer Savings!'
テキスト プロンプトに基づく DALL-E 3 イメージ
A vintage travel poster of Paris with bold and stylized text saying 'Visit Paris' at the bottom.
テキスト プロンプトに基づいた DALL-E 3 の画像 (両方のポスターのスペルが間違っていることに注意してください)
A bustling scene of the Diwali festival in India, with families lighting lamps, fireworks in the sky, and traditional sweets and decorations.テキスト プロンプトに基づく DALL-E 3 イメージ
A detailed marketplace in ancient Rome, with people in period-appropriate clothing, various goods for sale, and architecture of the time.
テキスト プロンプトに基づく DALL-E 3 イメージ
Generate an image of a famous historical figure, like Cleopatra or Leonardo da Vinci, placed in a contemporary setting, using modern technology like smartphones or laptops.
テキスト プロンプトに基づく DALL-E 3 イメージ
DALL-E 3 の制限とリスク
OpenAI は、バイアスを軽減し、モデルの出力を向上させることを目的として、DALL-E 3 のトレーニング データから露骨なコンテンツをフィルタリングするために大幅な措置を講じました。 これには、機密コンテンツ カテゴリに対する特定のフィルターの適用と、より広範なフィルターに対するしきい値の改訂が含まれます。 緩和スタックには、機密トピックに対する ChatGPT の拒否メカニズム、ポリシー違反を防ぐためのプロンプト入力分類子、特定のコンテンツ カテゴリのブロックリスト、プロンプトがガイドラインに準拠していることを確認するための変換など、いくつかの層の保護機能も含まれています。
DALL-E 3 は進歩しているにもかかわらず、空間関係の理解、長いテキストの正確なレンダリング、および特定の画像の生成には限界があります。 OpenAI はこれらの課題を認識しており、将来のバージョンの改善に取り組んでいます。
同社はまた、透明性と責任ある AI 使用への取り組みを反映して、AI で生成された画像と人間が作成した画像を区別する方法にも取り組んでいます。
DALL・E3
最新バージョンの DALL-E 3 は、特定の顧客グループから段階的に提供され、その後研究機関や API サービスにも拡大されます。 ただし、無料公開日はまだ確定していません。
OpenAI は、DALL-E 3 により、複雑な技術能力とユーザーフレンドリーなインターフェイスをシームレスに橋渡しし、AI の分野で真の新しい標準を打ち立てています。 Bing などの広く使用されているプラットフォームへの DALL-E 3 の統合は、特殊なアプリケーションから、より広範でアクセスしやすい形式のエンターテイメントやユーティリティへの移行を反映しています。
今後数年間で真の変革をもたらすのは、おそらくイノベーションとユーザーの権限付与とのバランスだろう。 成長する企業は、AI が達成できる限界を押し上げるだけでなく、ユーザーが望む自律性と制御を提供する企業です。 OpenAI は、倫理的な AI に取り組んでおり、この道を慎重に進んでいます。 目標は明確です。強力なだけでなく、信頼でき包括的な AI ツールを作成し、AI のメリットをすべての人が確実に享受できるようにすることです。
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