DreamBooth
ಡ್ರೀಮ್ಬೂತ್ ಎಂಬುದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪೀಳಿಗೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಚಿತ್ರದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಗೂಗಲ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಮತ್ತು ಬೋಸ್ಟನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಂಶೋಧಕರು 2022ರಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಮೂಲತಃ ಗೂಗಲ್ನ ಸ್ವಂತ ಇಮೇಜೆನ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ, ಡ್ರೀಮ್ಬೂತ್ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳನ್ನು ಇತರ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯು ಮೂರರಿಂದ ಐದು ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿವಿಧ ಇಮೇಜ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರಗಳ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನೀಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಕಡಿಮೆ-ತಿಳಿದಿರುವ ವಿಷಯಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ತಿಳಿದಿರುವ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿ ಸೀಮಿತವಾಗಿವೆ. ಡ್ರೀಮ್ಬೂತ್ನ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವ ಕೆಲವು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 3-5) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಯು. ಎನ್. ಇ ಘಟಕವನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪಠ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ವಿಷಯವು ಸೇರಿರುವ ವರ್ಗದ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಅನನ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು [ನಿಸ್ಸಾನ್ ಆರ್34 ಜಿಟಿಆರ್] ಕಾರಿನ ಛಾಯಾಚಿತ್ರ, ಕಾರನ್ನು ವರ್ಗವಾಗಿ ಹೊಂದಿರುವ); ಮೂಲ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಯು ಈಗಾಗಲೇ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿರುವುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಷಯದ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಲು ವರ್ಗ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪೂರ್ವ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ನಷ್ಟವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ ಕಡಿಮೆ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಸೂಪರ್-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಷಯದ ನಿಮಿಷದ ವಿವರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಯೂಸೇಜ್ ಡ್ರೀಮ್ಬೂತ್ ಅನ್ನು ಸ್ಟೇಬಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ನಂತಹ ಉತ್ತಮ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಇದು ಸ್ಟೇಬಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕೊರತೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸಬಹುದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಜನರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಹ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವು ಸಾಕಷ್ಟು ವಿಆರ್ಎಎಂ ತೀವ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಹವ್ಯಾಸಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವೆಚ್ಚ-ನಿಷೇಧವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಡ್ರೀಮ್ಬೂತ್ನ ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ರುಯಿಜ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಪ್ರಕಟಿಸಿದ ಮೂಲ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉಚಿತ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಯೋಜನೆಯಾಗಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಅಲ್. 2022ರಲ್ಲಿ. ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಡ್ರೀಮ್ಬೂತ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಕೆಟ್ಟ ನಟರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಸ್ವಭಾವವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಲು ಅಥವಾ ಸುಧಾರಿಸಲು ಯಾರಿಗಾದರೂ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಬಗ್ಗೆ ಕಳವಳ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಮಾನವ ಕಲಾವಿದರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಲಾ ಶೈಲಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಡ್ರೀಮ್ಬೂತ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ನೈತಿಕತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕಲಾವಿದರು ತಮ್ಮ ಆತಂಕವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ; ಅಂತಹ ವಿಮರ್ಶಕರಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು ಡಿಸ್ನಿ ಮತ್ತು ಪೆಂಗ್ವಿನ್ ರಾಂಡಮ್ ಹೌಸ್ನ ಸಚಿತ್ರಕಾರರಾದ ಹಾಲಿ ಮೆಂಗರ್ಟ್, ಅವರು ತಮ್ಮ ಕಲಾ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಡ್ರೀಮ್ಬೂತ್ ಮೂಲಕ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅವರ ಒಪ್ಪಿಗೆಯಿಲ್ಲದೆ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣ 2022 ತಂತ್ರಾಂಶದ ಮೇಲೆ GitHub.io ಡ್ರೀಮ್ಬೂತ್ನಲ್ಲಿ ಡ್ರೀಮ್ಬೂತ್ ಅನ್ವಯಿಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಗೂಗಲ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಪೀಳಿಗೆಯ