Como o DALL-E 2 funciona?

1. Conexão entre texto e significado visual (semantics)
   → Uso do modelo CLIP: aprende, a partir de centenas de milhões de imagens e legendas relacionadas, o quanto uma determinada legenda está relacionada a uma imagem
2. Geração de imagem a partir do significado visual
   → Uso do modelo GLIDE: aprende um método para inverter o processo de codificação de imagem. Utiliza um modelo de difusão (Diffusion)
3. Mapeamento do significado textual para o significado visual correspondente
   → Uso do modelo Prior: mapeia a codificação de texto da legenda de imagem para a codificação de imagem da imagem correspondente
4. Integração de tudo
   → O codificador de texto do CLIP mapeia a descrição da imagem para o espaço de representação
   → O Diffusion Prior faz o mapeamento da codificação de texto do CLIP para a codificação de imagem do CLIP relacionada
   → O modelo gerador GLIDE modificado usa difusão reversa para mapear do espaço de representação para o espaço da imagem e gerar inúmeras imagens possíveis que transmitem a informação semântica contida na legenda fornecida

3 pontos importantes

1. O DALL-E 2 mostra o poder dos modelos de difusão
2. Destaca a necessidade e a força de usar linguagem natural como meio para treinar modelos de deep learning de ponta
3. Reafirma que os Transformers ocupam a posição de destaque entre os modelos treinados em conjuntos de dados em escala web

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Lançamento do DALL·E 2
Coisas legais para fazer com o DALL·E