Modél téks-ka-gambar AI sapertos StackGAN, DALL-E 2, sareng anu sanésna mangrupikeun modél generatif anu sanggup ngarobih déskripsi téks kana gambar. Modél ieu biasana nganggo kombinasi téknik diajar jero, sapertos jaringan saraf konvolusional (CNN) sareng jaringan saraf anu uih (RNN), pikeun ngahasilkeun gambar. Arsitéktur dasar modél téks-ka-gambar AI biasana diwangun ku dua komponén: encoder téks sareng generator gambar. Encoder téks nyandak dina déskripsi téks sareng peta kana ngagambarkeun panjang tetep, katelah kode laten, anu tiasa dianggo pikeun ngahasilkeun gambar. Modél gambar nganggo kode input laten pikeun ngahasilkeun gambar input anu dikondisikan dina téks. Modél data anu dilatih dina kisaran data-generasi gambar anu langkung lega, sareng aranjeunna ngamungkinkeun pikeun ningkatkeun dua tahap kode kode alam anu langkung rapih
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence