本期节目主要探讨了 AI 生成图像背后的原理。首先,对比了语言模型和图像模型的差异,指出图像模型需要一个翻译步骤将文字 prompt 转换成与图片生产更接近的描述信息。接着,介绍了 OpenAI 的 CLIP 模型,它通过对比学习,将文字描述和图像转换成向量,在高维空间中建立联系。然后,阐述了扩散模型(Diffusion)的概念,即将纯噪声图像逐步转化为高质量图像的过程,并解释了 AI 生图是让模型观看加噪音过程并逆转噪音的过程。最后,讨论了 AI 生图与人类绘画的不同,以及 AI 模型对视觉经验的理解,强调了图片模型在工具性方面比语言模型有更大的潜力。
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