Dernière mise à jour le 3 avril 2023
Dall-E 2 est un modèle de langage d’intelligence artificielle puissant qui peut générer des images à partir de descriptions textuelles. Vous vous demandez peut-être sur quoi Dall-E 2 a été formé pour accomplir un tel exploit. La réponse réside dans la quantité massive de données sur lesquelles le modèle a été formé.
Alors, sur quoi OpenAI l’a-t-il formé ?
OpenAI a formé Dall-E 2 sur un ensemble de données massif contenant des millions d’images et les descriptions textuelles correspondantes. OpenAI a créé l’intégralité de cet ensemble de données en explorant Internet et en collectant des images provenant de diverses sources, y compris les médias sociaux, les moteurs de recherche et les sites Web d’hébergement d’images.
Les images de l’ensemble de données couvrent un large éventail de sujets, des animaux et des plantes aux objets et scènes. Les descriptions textuelles sont diverses, allant de phrases simples à des phrases et des paragraphes plus complexes.
L’ensemble de données a été soigneusement organisé pour s’assurer qu’il représente le monde réel. Il comprend des images et des descriptions d’objets et de scènes courants que les gens rencontrent quotidiennement. Il comprend des images et des descriptions de sujets inhabituels et exotiques, tels que des animaux rares et des points de repère obscurs.
Qu’est-ce que le processus d’entraînement ?
Pour entraîner Dall-E 2, l’ensemble de données a été alimenté dans le modèle par lots. OpenAI a ensuite formé le modèle pour générer des images à partir des descriptions textuelles à l’aide d’un apprentissage supervisé.
Au cours du processus de formation, Dall-E 2 a appris à reconnaître des modèles dans les données et à les utiliser pour générer de nouvelles images. Le modèle a appris de ses erreurs et ajusté ses paramètres pour améliorer les performances. La quantité massive de données a donné au modèle une mine d’informations à partir desquelles tirer de nouvelles images.
Les avantages de Dall-E 2
Dall-E 2 a de nombreuses applications pratiques dans une variété de domaines, y compris la conception, le marketing et le divertissement. Par exemple, il peut générer des images pour des sites Web et des campagnes publicitaires ou créer des illustrations pour des livres et des magazines.
Dall-E 2 peut générer des images pour la réalité virtuelle et les jeux vidéo, où des graphismes réalistes sont essentiels pour créer une expérience immersive expérience. De plus, les concepteurs peuvent générer des images pour la recherche scientifique, telles que la création de simulations de systèmes complexes ou la visualisation de données.
Dall-E 2 peut aider les personnes handicapées, telles que les personnes ayant une déficience visuelle. En générant des images à partir de descriptions textuelles, Dall-E 2 peut représenter visuellement le monde qui pourrait autrement être inaccessible aux personnes atteintes de certains handicaps.
Conclusion
OpenAI a formé Dall-E 2 sur un ensemble de données massif d’images et de descriptions textuelles. L’entreprise a soigneusement organisé cet ensemble de données pour s’assurer qu’il représentait le monde réel. Et l’entreprise a formé le modèle à l’aide d’un apprentissage supervisé pour générer des images à partir de descriptions textuelles.
La taille de l’ensemble de données a joué un rôle crucial pour rendre Dall-E 2 si puissant, et il a de nombreuses applications pratiques dans divers domaines. De la conception et du marketing à la recherche scientifique et au divertissement, Dall-E 2 a le potentiel de révolutionner la façon dont nous créons et interagissons avec les médias visuels.