Text-to-image model
ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಮಾದರಿಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಇನ್ಪುಟ್ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ವಿವರಣೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಅಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು 2010ರ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಯಿತು. 2022ರಲ್ಲಿ, ಓಪನ್ಎಐನ ಡಿಎಎಲ್ಎಲ್-ಇ 3, ಗೂಗಲ್ ಬ್ರೈನ್ನ ಇಮೇಜೆನ್, ಸ್ಟೆಬಿಲಿಟಿಎಐನ ಸ್ಟೇಬಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮತ್ತು ಮಿಡ್ಜರ್ನಿಯಂತಹ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಮಾದರಿಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ನೈಜ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ-ಚಿತ್ರಿಸಿದ ಕಲೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಮೀಪಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು. ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಇನ್ಪುಟ್ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸುಪ್ತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕ ಚಿತ್ರ ಮಾದರಿಯು ಆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಮೇಲೆ ಷರತ್ತುಬದ್ಧವಾದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಂತರ್ಜಾಲದಿಂದ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾದ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಉದಯಕ್ಕೆ ಮೊದಲು, ಕ್ಲಿಪ್ ಆರ್ಟ್ನ ದತ್ತಸಂಚಯದಂತಹ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಘಟಕ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಚಿತ್ರದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಕೊಲಾಜ್ಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದ್ದವು. ವಿಲೋಮ ಕಾರ್ಯ, ಚಿತ್ರ ಶೀರ್ಷಿಕೆ, ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹಲವಾರು ಚಿತ್ರ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಮೊದಲ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಚಿತ್ರ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಬಂದವು. ಮೊದಲ ಆಧುನಿಕ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಮಾದರಿ, ಅಲೈನ್ ಡ್ರಾ ಅನ್ನು 2015 ರಲ್ಲಿ ಟೊರೊಂಟೊ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಂಶೋಧಕರು ಪರಿಚಯಿಸಿದರು. ಅಲೈನ್ಡ್ರಾ ಈ ಹಿಂದೆ ಪರಿಚಯಿಸಲಾದ ಡಿ. ಆರ್. ಎ. ಡಬ್ಲ್ಯೂ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು (ಇದು ಗಮನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಆಟೋಎನ್ಕೊಡರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿತು) ಪಠ್ಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಷರತ್ತುಬದ್ಧಗೊಳಿಸಲು ವಿಸ್ತರಿಸಿತು. ಅಲೈನ್ ಡಿ. ಆರ್. ಎ. ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳು ಮಸುಕಾಗಿದ್ದವು ಮತ್ತು ಫೋಟೋರಿಯಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಆಗಿರಲಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಮಾದರಿಯು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸದ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ (ಕೆಂಪು ಶಾಲಾ ಬಸ್ ನಂತಹ) ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು, ಮತ್ತು "ನಿಲುಗಡೆ ಚಿಹ್ನೆ ನೀಲಿ ಆಕಾಶದಲ್ಲಿ ಹಾರುತ್ತಿದೆ" ಎಂಬಂತಹ ಹೊಸ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿತು, ಇದು ಕೇವಲ ತರಬೇತಿ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು "ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು" ಅಲ್ಲ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. 2016ರಲ್ಲಿ, ರೀಡ್, ಅಕಾಟಾ, ಯಾನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಕ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ ಮೊದಲ ವ್ಯಕ್ತಿ ಎಂಬ ಹೆಗ್ಗಳಿಕೆಗೆ ಪಾತ್ರರಾದರು. ಕಿರಿದಾದ, ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ, ಅವರು "ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ದಪ್ಪ, ದುಂಡಾದ ಬಿಲ್ಲನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಪ್ಪು ಹಕ್ಕಿ" ಯಂತಹ ಪಠ್ಯ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳಿಂದ ಪಕ್ಷಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೂವುಗಳ "ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ತೋರಿಸಬಹುದಾದ" ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು. ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾದ ಸಿ. ಓ. ಸಿ. ಓ. ದತ್ತಸಂಚಯದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯು "ದೂರದಿಂದ. ಪ್ರೋತ್ಸಾಹದಾಯಕ" ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಿತು, ಆದರೆ ಅವುಗಳ ವಿವರಗಳಲ್ಲಿ ಸುಸಂಬದ್ಧತೆಯ ಕೊರತೆಯಿತ್ತು. ನಂತರದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ VQGAN + CLIP, XMC-GAN ಮತ್ತು Gaugan2 ಸೇರಿವೆ. ವ್ಯಾಪಕ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಗಮನವನ್ನು ಸೆಳೆದ ಮೊದಲ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ಓಪನ್ಎಐನ ಡಿಎಎಲ್ಎಲ್-ಇ, 2021ರ ಜನವರಿಯಲ್ಲಿ ಘೋಷಿಸಲಾದ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಉತ್ತರಾಧಿಕಾರಿ, DALL-E 2 ಅನ್ನು ಏಪ್ರಿಲ್ 2022 ರಲ್ಲಿ ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು, ನಂತರ ಸ್ಟೇಬಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಅನ್ನು ಆಗಸ್ಟ್ 2022 ರಲ್ಲಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು. ಇತರ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ, ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ-ಚಾಲಿತ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ವಿಡಿಯೋ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಾದ ರನ್ವೇ, ಮೇಕ್-ಎ-ವಿಡಿಯೋ, ಇಮ್ಯಾಜೆನ್ ವಿಡಿಯೋ, ಮಿಡ್ಜರ್ನಿ ಮತ್ತು ಫೆನಾಕಿ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಪಠ್ಯ/ಇಮೇಜ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಂದ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಆಗಸ್ಟ್ 2022ರಲ್ಲಿ, ದೊಡ್ಡ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ "ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಬಹುದು" ಎಂಬುದನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ತೋರಿಸಲಾಯಿತು. ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವು ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಯ ತರಬೇತಿ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸದ ಹೊಸ ವಸ್ತುವಿನ ಚಿತ್ರಗಳ ಸಣ್ಣ ಗುಂಪನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಸ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕಲಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಪಠ್ಯ ವಿಲೋಮದಿಂದ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ, ಈ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಹೊಸ ಪಠ್ಯ ಪದವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಚಿತ್ರದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪಠ್ಯ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಹಂತವನ್ನು ದೀರ್ಘ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಮೆಮೊರಿ (ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ) ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಂತಹ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಆದರೂ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿವೆ. ಇಮೇಜ್ ಜನರೇಷನ್ ಹಂತಕ್ಕಾಗಿ, ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಉತ್ಪಾದಕ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು ಸಹ ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿವೆ. ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಕಂಡೀಷನ್ ಮಾಡಲಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಬದಲು, ಕಡಿಮೆ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಹಾಯಕ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವುದು. ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ (ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರ) ಜೋಡಿಗಳ ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೆಬ್ನಿಂದ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ತಮ್ಮ 2022ರ ಇಮ್ಯಾಜೆನ್ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ, ಗೂಗಲ್ ಬ್ರೈನ್ ಪಠ್ಯ-ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಪಸ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿದೆ (ಅದರ ತೂಕಗಳು ತರುವಾಯ ಹೆಪ್ಪುಗಟ್ಟಿದವು), ಇದು ಅದುವರೆಗಿನ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಧಾನದಿಂದ ನಿರ್ಗಮಿಸುತ್ತದೆ. ಪಠ್ಯದಿಂದ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಪಠ್ಯ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಯಾಗಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಒಂದು ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹವೆಂದರೆ ಸಿ. ಓ. ಸಿ. ಓ. (ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ನಲ್ಲಿರುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಸ್ತುಗಳು). 2014 ರಲ್ಲಿ ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದ ಸಿ. ಓ. ಸಿ. ಓ. ಯು ಮಾನವ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಾರರಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಐದು ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವಸ್ತುಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವ ಸುಮಾರು 123,000 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಆಕ್ಸ್ಫರ್ಡ್-120 ಫ್ಲವರ್ಸ್ ಮತ್ತು CUB-200 ಪಕ್ಷಿಗಳು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಹೂವುಗಳು ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಿಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾದ ಸುಮಾರು 10,000 ಚಿತ್ರಗಳ ಸಣ್ಣ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಗಳಾಗಿವೆ. ವಿಷಯದ ಕಿರಿದಾದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಈ ದತ್ತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗಿನ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪಠ್ಯ-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಕಡಿಮೆ ಕಷ್ಟ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಚಿತ್ರದ ಮಾದರಿಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಸುವುದು ಒಂದು ಸವಾಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಅನೇಕ ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಉತ್ಪಾದಕ ಚಿತ್ರ ಮಾದರಿಯಂತೆ, ರಚಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿರುವುದು ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯವಾಗಿದೆ (ಅವು ಪ್ರಾಯಶಃ ತರಬೇತಿ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಬಂದಿರಬಹುದು ಎಂಬ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ), ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಒಂದು ಅಪೇಕ್ಷೆಯೆಂದರೆ, ರಚಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸುವ ಪಠ್ಯ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಶಬ್ದಾರ್ಥವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ಗುಣಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಕೆಲವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಇತರವು ಮಾನವ ನಿರ್ಣಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ. ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಎಂದರೆ ಇನ್ಸೆಪ್ಷನ್ ಸ್ಕೋರ್ (ಐಎಸ್), ಇದು ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಮಾಡೆಲ್ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಚಿತ್ರಗಳ ಮಾದರಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಇನ್ಸೆಪ್ಷನ್ವಿ3 ಇಮೇಜ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾದರಿಯು ಊಹಿಸಿದ ಲೇಬಲ್ಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಿದಾಗ ಸ್ಕೋರ್ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು "ವಿಭಿನ್ನ" ರಚಿತವಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸಂಬಂಧಿತ ಫ್ರೆಚೆಟ್ ಆರಂಭದ ದೂರವಾಗಿದೆ, ಇದು ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾದರಿಯ ಅಂತಿಮ ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದರಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಪ್ರಕಾರ ರಚಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ ತರಬೇತಿ ಚಿತ್ರಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಸಹ ನೋಡಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕಲೆಯ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು