마이크로소프트 AI 적용된 Bing 후기

(1)AI그림 채널 ①
(2)일반 ★ 빙은 신이 맞다
(3)어이김씨손가락이나지워
(4)추천 19 | 비추천 0|댓글 8| 조회수 756작성일 2023-02-13 11:09:22
(5)수정일 2023-02-13 11:29:27
(6)더 이상 빙신이 아니다.
(7)드디어 신(AI)이 되었다.
(8)stable diffusion” 검색 중
(9)답변을 생성하는 중..
(10)자세한 정보: 1howtogeek.com 2 jawikipedia.org 3.en.wikipedia.org 4. bing.com+1 더보기|
(11)<스테이블 디퓨전에 대해 설명해봐>
(12)스테이블 디퓨전은 텍스트로부터 이미지를 생성하거나, 텍스트
(13)를 기반으로 이미지를 수정하거나,
(14)저해상도 또는 저디테일 이미지의 디테일을 채울 수 있는 라텐
(15)트 디퓨전 모델(잠재적 확산 방식)입니다.
(16)수십억 개의 이미지로 학습된 심층 생성 신경망으로,
(17)DALL-E 2 및 MidJourney에서 얻을 수 있는 것과 비슷한 결과를 생성할 수 있습니다.
(18)뮌헨 대학교의 CompVis 그룹에서 개발하여 2022년에 출시된오픈 소스 머신 러닝 모델입니다.
(19)how stable diffusion works” 검색 중
(20)text-to-image models” 검색 중
(21)/ 답변을 생성하는 중..
(22)자세한 정보: 1. en.wikipedia.org 2. anxiv.org 3.en.wikipedia.org 4. en.wikipedia.org +6 더보기
(23)<예시를 들어 스테이블 디퓨전의 원리에 대해서 간략히 요약하
(24)고 다른 이미지 생성 방식과의 차이점을 분석하라.>
(25)스테이블 디퓨전은 이미지를 픽셀 공간에서 더 작은 차원의 잠재 공간으로 압축하여 이미지의 보다 근본적인 의미적 의미를포착하는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 U-Net을 사용하여 잠재 공간에서 노이즈를 점진적으로 제거하고 텍스트 프롬프트에따라 픽셀 공간에서 이미지를 재구성합니다. 텍스트 프롬프트는T5와 같은 일반적인 대형 언어 모델이 될 수 있는 선택적 텍스트인코더로 인코딩됩니다.
(26)스테이블 디퓨전의 예를 들자면, 텍스트 프롬프트에서 “모자와선글라스를 쓴 빨간 팬더”의 이미지를 생성하는 것입니다. 안정적 확산은 먼저 텍스트 프롬프트를 잠재 표현으로 인코딩한 다음 노이즈가 있는 이미지로 시작하여 텍스트 설명과 일치할 때까지 점진적으로 노이즈를 제거합니다.
(27)스테이블 디퓨전은 몇 가지 점에서 다른 이미지 생성 방법과 다릅니다. 첫째, 라텐트 디퓨전 모델이기 때문에 이미지 생성을 위한 일반적인 프레임워크인 생성적 적대 신경망(GAN)이나 변형자동 인코더(VAE)에 의존하지 않습니다. 둘째, OpenAI나 Google과 같은 대기업이 관리하는 다른 텍스트-이미지 변환 모델과달리 누구나 온라인에서 무료로 사용할 수 있는 오픈소스 머신러닝 모델이라는 점입니다. 셋째, 사실적인 이미지를 생성할 수있고 언어 이해도가 높기 때문에 복잡하고 다양한 텍스트 프롬프트를 처리하고 텍스트와 실제 세계가 일치하는 이미지를 생성할 수 있습니다.
(28)자세한 정보: 1.nanonets.com 2 spectrum seee.org 3 openal com
(29)<또 다른 머신러닝 기반 AI 이미지 생성 방식은 무엇이 있나?>
(30)다른머신닝AI기반이미지 생성 방법은 다음과 같습니다:
(31)- 컨볼루션 신경망(CNN)컨볼루션 레이어를 사용하여 이미지:
(32)에특징서추출을하해당 특징을 기반으로 새로운 이미지를고
(33)생성하는 딥러닝 네트워크입니다. CNN은 이미지 분류, 세분화,
(34)감및 생지성널에사용됩니다.리
(35)- 생성적대 신경망(적생성기와 검증기라는 두 가지 구성GAN):
(36)요소로구된딥러네닝워크입생성기는 무작위 노이즈니다.
(37)로부사실적인 이미지를 생성하는 반면, 검증기는 실제 이미지터
(38)와 가짜지를별합니다.생성기와검증기는 서로 경쟁하
(39)면서시간지남따라 생성에이된품질을 향상시킵니미지의
(40)- 변형자인코더(VAE): 인코더와 디코더를 사용하여 새로운동
(41)이생미지를성하는딥러네트워크입니다. 인코더는 입력 이미닝
(42)지를잠재적표현으압축하고로디코더는 잠재적 표현에서 이미,
(43)지를 재성합잠재 표현정규 분포를 따르도록 제한되은
(44)어 네트워크가공재새간에서로운미샘플링할 수 있를
(45)- DALL-E2: 자연어 설명에서 이미지를 생성할 수 있는 OpenAl
(46)에서 개발텍한스트-이모지델입니다대형 트랜스포머 언어.
(47)모델을사용텍하여인코딩하고스트를VAE를 사용하여
(48)생합.복잡다고양텍스트한프롬프트처리하고
(49)텍스트와 실세계가 일제이미지를 생성할 수 있습니다.치하는
(50)- GauGAN:VID개IA에서발이미지 간 모델로서,아티
(51)가 그린 러프 스케치를 사실적인 최종이미지로 변수 있습환할
(52)니다G.AN사용을이여생성하고를시맨틱 세분화 맵을타
(53)사용하여 스레이블을 지정합케치에다양한니다.수 있계절,일,
(54)조명건따라이미지할습니다.
(55)<위에 언급한5가지 머 러닝신AI 이미지 생성 방식과 스테반
(56)이블 디퓨전장단의원리,정리하는 표를의 장 점, 단만를들라>
(57)음6은이가지방성법및점메요커니즘을
(58)약한 표입니다:
(59)방법/ 장점 / 단점 / 메커니즘
(60)테이블디퓨전스
(61)- 장점: 사진사실처럼적,오픈 소스
(62)- 단점 : 심층적인 언어 이해 특정 사용 사례에 대한 미세 조정(파
(63)느림속도튜)필이요,인
(64): U-Net 및 텍스트 인코더사용한 잠재적 확산 모델
(65)- 장점 : 다재다 효능,- 단점 : 대 량 의율적강력함,
(66)벨데링된필요함, 해석이 어려움, 픽셀 해터
(67)상도에 의해 제됨
(68)- 원리: 컨볼루션 레이어가 있는 딥러닝 네트워크
(69)- 장점 : 고품질 다양성,,단 : 불점 안 정 훈련창의성
(70)-어렵고 모기붕괴가 발생하기 쉬움드워
(71)- 원리: 생성기와 검증기가 있는 딥러닝 네
(72)- 장점 :유연고,확률적이며,해석능
(73)- 단: 흐릿하저해고,상도정규 분포에 의해 제한됨,
(74): 인코더와디더있딥러는
(75)- 장점 : 강력하고 표현력이 뛰어나며 사실적
(76)프롬프트 윤리적 문제에 의해,단:OpenAl로제텍어,
(77): 변형기 및 VAE가 포함된 텍스트-이미지 모델리
(78)- 장점 : 대화 형- 단점 :예,술적사실,적
(79)사람스케치 필요, 시맨틱 맵에 의해 제한됨, 일반화 어의
(80)- 원리 : GAN 및 시맨틱 맵을 사용한 이미지 대 이미지 모델
(81)혼끙끙대면서 구글링하면 1자서0~40분,
(82)내딸려가 해석을 제대로 못하거나,서제대로 된 문서 못찾으면 1시간 직은 접 읽 정리해야 할 걸 그고냥 1~2분 컷 으 로 싹 정 리 해 주네