С ананасами картинки: D0 b0 d0 bd d0 b0 d0 bd d0 b0 d1 81 картинки, стоковые фото D0 b0 d0 bd d0 b0 d0 bd d0 b0 d1 81

* Процент дневной нормы основан на диете в 2000 калорий.

(Посещали 16 363 раза, сегодня 1 раз)

Frieze London 2021 в картинках: снова испытать искусство

От гигантских ананасовых структур до ваз с щупальцами и до того, что вас поглотит синий свет — Frieze этого года Лондон — это возвращение к жизни с цветом, творчеством и спокойствием.

Международная художественная ярмарка снова возвращается в лондонский Риджентс-парк, к которой присоединились Frieze Masters. На ней представлено более 40 галерей со всего мира.

Любители искусства окажутся погруженными в темы идентичности, расы, архитектуры, изменения климата, технологий и многого другого, потерявшись в гудении киосков, выставок и художников.

После периода пиксельных выставок и виртуальных шоу осязаемая энергия личного искусства Frieze приветствуется как никогда.

Что такое Frieze London?

Основанная в 2003 году предпринимателями Амандой Шарп и Мэтью Слотовером, Frieze London — это ярмарка современного искусства, которая проходит каждый октябрь в самом центре города, в Риджентс-парке.

В этом году она продлится с 13 по 17 октября 2021 года.

Выставка фокусируется на инновациях и живом творчестве художников, в то время как другая ярмарка, Frieze Masters, предлагает контраст через историческое искусство, созданное до 2000 года.

Есть также Frieze Sculpture , бесплатная демонстрация ярких символических построек, разбросанных по всему Английскому саду.

Frieze, которая считается одной из самых влиятельных мировых ярмарок современного искусства, привлекает посетителей со всего мира.В этом году среди гостей были знаменитые художники Гилберт и Джордж и принцесса Беатрис.

Что я должен увидеть в Frieze?

Есть огромное количество шоу и выставок, которые можно исследовать в палатках (и за их пределами) ярмарки, но основные моменты включают «Unworlding», представленный Седриком Фауком, главным куратором CAPC musée d’art contemporain de Bordeaux.

Мощная подборка работ, в том числе видео Ндае Куагу под названием «Вы должны глотать только свою собственную жидкость», созданы «международными художниками, чьи практики сосредоточены на идее уничтожения мира, каким мы его знаем», Frieze пишет .

В галерее Карла Фридмана вы можете увидеть керамические работы Линдси Мендик, вдохновленные осьминогами, а Frieze Masters полна тысячелетних сокровищ, в том числе позолоченная медная рыба около 1700 года.

Технологии также играют большую роль. участие в некоторых выставках этого года, с серией цифровых репродукций художника Дэмиена Херста и NFT, представленных на LG Space.

Исследуя Английские сады, вы найдете забавные и фантастические скульптуры Frieze, такие как «Без названия» (модуль 1 и 2) Татьяны Вольской, сделанные из вырезанных и сваренных термосваркой пластиковых бутылок.

На фотографиях: Frieze London 2021

Что будет дальше с ярмаркой Frieze Art Fair?

Frieze Los Angeles пройдет в Беверли-Хиллз с 17 по 20 февраля 2022 года. За ним последует Frieze New York 18-22 мая 2022 года, а затем Frieze Seoul 2-5 сентября в районе Каннамгу.

DALL · E: Создание изображений из текста

DALL · E — это версия GPT-3 с 12 миллиардами параметров, обученная генерировать изображения из текстовых описаний с использованием набора данных пар текст-изображение.Мы обнаружили, что он обладает разнообразным набором возможностей, включая создание антропоморфизированных версий животных и объектов, правдоподобное комбинирование несвязанных понятий, визуализацию текста и применение преобразований к существующим изображениям.

Иллюстрация маленького редиса дайкон в балетной пачке, выгуливающего собаку

кресло в форме авокадо. . . .

витрина магазина, на которой написано слово «openai». . . .

тот же кот вверху, что и эскиз внизу

GPT-3 показал, что язык может использоваться для указания большой нейронной сети выполнять различные задачи генерации текста.Image GPT показал, что тот же тип нейронной сети также может использоваться для генерации изображений с высокой точностью. Мы расширяем эти результаты, чтобы показать, что манипулирование визуальными концепциями с помощью языка теперь в пределах досягаемости.

Обзор

Как и GPT-3, DALL · E — это языковая модель-трансформер. Он получает и текст, и изображение в виде единого потока данных, содержащего до 1280 токенов, и обучается с максимальной вероятностью генерировать все токены один за другим. Эта процедура обучения позволяет DALL · E не только генерировать изображение с нуля, но и регенерировать любую прямоугольную область существующего изображения, которая простирается до нижнего правого угла, в соответствии с текстовой подсказкой.

Мы осознаем, что работа с генеративными моделями может иметь значительные и широкие социальные последствия. В будущем мы планируем проанализировать, как модели, подобные DALL · E, связаны с социальными проблемами, такими как экономическое влияние на определенные рабочие процессы и профессии, возможность предвзятости в результатах модели и более долгосрочные этические проблемы, связанные с этой технологией.

Возможности

Мы обнаружили, что DALL · E может создавать правдоподобные образы для большого количества предложений, исследующих композиционную структуру языка.Мы проиллюстрируем это с помощью серии интерактивных визуальных элементов в следующем разделе. Образцы, показанные для каждой подписи в визуальных эффектах, получены путем взятия 32 лучших из 512 после повторного ранжирования с помощью CLIP, но мы не используем какой-либо ручной выбор вишен, кроме эскизов и отдельных изображений, которые появляются снаружи.

Управляющие атрибуты

Мы проверяем способность DALL · E изменять несколько атрибутов объекта, а также количество его появлений.

Щелкните, чтобы отредактировать текстовое приглашение или просмотреть другие изображения, созданные искусственным интеллектом

пятиугольные зеленые часы.зеленые часы в форме пятиугольника.

по всему миру

Для некоторых визуальных элементов в этом посте мы обнаружили, что повторение подписи, иногда с альтернативными фразами, улучшает согласованность результатов.

куб из дикобраза. куб с текстурой дикобраза.

по всему миру

Мы обнаружили, что DALL · E может отображать текстуры различных растений, животных и других объектов на трехмерных телах. Как и в предыдущем наглядном примере, мы обнаруживаем, что повторение заголовка с альтернативной формулировкой улучшает согласованность результатов.

коллекция очков сидит на столе

по всему миру

Мы обнаружили, что DALL · E может нарисовать несколько копий объекта, когда будет предложено это сделать, но не может надежно считать более трех. Когда предлагается нарисовать существительные, у которых есть несколько значений, таких как «очки», «чипсы» и «чашки», он иногда рисует обе интерпретации, в зависимости от используемой формы множественного числа.

Рисование нескольких объектов

Одновременное управление несколькими объектами, их атрибутами и их пространственными отношениями представляет собой новую проблему.Например, рассмотрим фразу «ёжик в красной шляпе, желтых перчатках, синей рубашке и зеленых штанах». Чтобы правильно интерпретировать это предложение, DALL · E должен не только правильно составлять каждый предмет одежды с животным, но и формировать ассоциации (шляпа, красный), (перчатки, желтый), (рубашка, синий) и (штаны, зеленый ), не смешивая их. Мы тестируем способность DALL · E делать это для относительного позиционирования, наложения объектов и управления несколькими атрибутами.

маленький красный блок на большом зеленом блоке

по всему миру

Мы обнаружили, что DALL · E правильно реагирует на некоторые типы относительных позиций, но не на другие.Иногда кажется, что варианты «сидеть» и «стоять впереди» работают, «сидеть внизу», «стоять сзади», «стоять слева от» и «стоять справа от» — нет. DALL · E также имеет более низкий процент успеха, когда его просят нарисовать большой объект, расположенный поверх меньшего, по сравнению с другим способом.

стопка из 3 кубиков. красный куб находится сверху, сидящий на зеленом кубе. зеленый куб находится посередине, он сидит на синем кубе. синий куб находится внизу.

по всему миру

Мы обнаружили, что DALL · E обычно генерирует изображение с одним или двумя объектами, имеющими правильные цвета.Однако только несколько образцов для каждого параметра имеют тенденцию иметь ровно три объекта, окрашенных точно так, как указано.

смайлик пингвина в синей шляпе, красных перчатках, зеленой рубашке и желтых штанах

по всему миру

Мы обнаружили, что DALL · E обычно создает изображение с двумя или тремя предметами одежды правильного цвета. Однако лишь в нескольких образцах для каждой настройки обычно присутствуют все четыре предмета одежды указанных цветов.

Хотя DALL · E действительно предлагает некоторый уровень управляемости над атрибутами и положением небольшого количества объектов, вероятность успеха может зависеть от того, как сформулирован заголовок. По мере того, как вводится больше объектов, DALL · E склонен сбивать с толку ассоциации между объектами и их цветами, и вероятность успеха резко снижается. Мы также отмечаем, что DALL · E хрупкий в отношении перефразирования заголовка в этих сценариях: альтернативные, семантически эквивалентные заголовки часто не дают правильных интерпретаций.

Визуализация перспективы и трехмерности

Мы обнаружили, что DALL · E также позволяет управлять точкой обзора сцены и 3D-стилем, в котором сцена визуализируется.

вид капибары, сидящей в поле, крупным планом

по всему миру

Мы обнаружили, что DALL · E может рисовать каждого из животных в разных ракурсах. Некоторые из этих видов, например «вид с воздуха» и «вид сзади», требуют знания внешнего вида животного с необычных ракурсов.Другие, такие как «очень крупный план», требуют знания мельчайших деталей кожи или шерсти животного.

капибара, состоящая из вокселей, сидящих в поле

по всему миру

Мы обнаружили, что DALL · E часто может изменять поверхность каждого из животных в соответствии с выбранным 3D-стилем, например, «пластилин» и «сделано из вокселей», и визуализировать сцену с правдоподобным затемнением в зависимости от расположения объекта. солнце. «Рентгеновский» стиль не всегда работает надежно, но он показывает, что DALL · E иногда может ориентировать кости внутри животного в правдоподобных (хотя и не анатомически правильных) конфигурациях.

Чтобы продвинуть это дальше, мы тестируем способность DALL · E многократно рисовать голову хорошо известной фигуры под каждым углом из последовательности равных углов, и обнаруживаем, что мы можем восстановить плавную анимацию вращающейся головы.

фотография бюста гомера

по всему миру

Мы запрашиваем DALL · E как с подписью, описывающей хорошо известный рисунок, так и с верхней областью изображения, показывающей шляпу, нарисованную под определенным углом. Затем мы просим DALL · E завершить оставшуюся часть изображения с учетом этой контекстной информации.Мы делаем это неоднократно, каждый раз поворачивая шляпу еще на несколько градусов, и обнаруживаем, что можем восстановить плавную анимацию нескольких хорошо известных фигур, при этом каждый кадр соответствует точным характеристикам угла и окружающего освещения.

DALL · E, похоже, может применять некоторые типы оптических искажений к сценам, как мы видим с параметрами «вид с линзой рыбий глаз» и «сферическая панорама». Это побудило нас изучить его способность создавать отражения.

простой белый куб, смотрящий на собственное отражение в зеркале.простой белый куб, смотрящий на себя в зеркало.

по всему миру

Подобно тому, что было сделано ранее, мы предлагаем DALL · E заполнить нижние правые углы последовательности кадров, каждый из которых содержит зеркало и отражающий пол. Хотя отражение в зеркале обычно напоминает объект за его пределами, оно часто не отображает отражение физически правильно. Напротив, отражение объекта, нарисованного на отражающем полу, обычно более правдоподобно.

Визуализация внутренней и внешней структуры

Образцы из стиля «очень крупным планом» и «рентгеновского снимка» побудили нас дополнительно изучить способность DALL · E визуализировать внутреннюю структуру с помощью видов в разрезе и внешнюю структуру с помощью макроснимков.

поперечный разрез грецкого ореха

по всему миру

Мы обнаружили, что DALL · E может рисовать внутренности нескольких различных типов объектов.

Макрофотография мозгового коралла

по всему миру

Мы обнаружили, что DALL · E может рисовать мельчайшие внешние детали нескольких различных типов объектов.Эти детали видны только при близком рассмотрении объекта.

Вывод контекстных деталей

Задача перевода текста в изображения недооценена: один заголовок обычно соответствует бесконечному количеству правдоподобных изображений, поэтому изображение не определяется однозначно. Например, рассмотрите подпись «изображение капибары, сидящей на поле на рассвете». В зависимости от ориентации капибары может потребоваться нарисовать тень, хотя эта деталь никогда не упоминается явно.Мы исследуем способность DALL · E решать проблему недостаточной спецификации в трех случаях: изменение стиля, обстановки и времени; рисование одного и того же объекта в самых разных ситуациях; и создание изображения объекта с написанным на нем конкретным текстом.

Картина водосвинки, сидящей в поле на рассвете

по всему миру

Мы обнаружили, что DALL · E может визуализировать одну и ту же сцену в различных стилях и может адаптировать освещение, тени и окружающую среду в зависимости от времени суток или сезона.

на витрине магазина написано слово «openai». фасад магазина, на котором написано слово «openai». на витрине магазина написано слово «openai». Фасад магазина «openai».

по всему миру

Как правило, чем длиннее строка, которую предлагается записать DALL · E, тем ниже вероятность успеха. Мы обнаружили, что вероятность успеха увеличивается, когда части заголовка повторяются. Кроме того, вероятность успеха иногда увеличивается по мере снижения температуры выборки для изображения, хотя образцы становятся более простыми и менее реалистичными.

DALL · E с разной степенью надежности обеспечивает доступ к подмножеству возможностей механизма 3D-рендеринга через естественный язык.Он может независимо контролировать атрибуты небольшого количества объектов и, в ограниченной степени, их количество и то, как они расположены относительно друг друга. Он также может управлять местоположением и углом, под которым визуализируется сцена, и может создавать известные объекты в соответствии с точными спецификациями угла и условий освещения.

В отличие от механизма 3D-рендеринга, входные данные которого должны быть указаны недвусмысленно и подробно, DALL · E часто может «заполнять пробелы», когда заголовок подразумевает, что изображение должно содержать определенную деталь, которая явно не указана.

Приложения предыдущих возможностей

Далее мы исследуем использование предыдущих возможностей в моде и дизайне интерьеров.

мужской манекен, одетый в оранжево-черную фланелевую рубашку

по всему миру

DALL · E также иногда путает менее распространенные цвета с другими соседними оттенками. Например, когда предлагается нарисовать одежду «темно-синим», DALL · E иногда использует более светлые оттенки синего или оттенки, очень близкие к черному. Точно так же DALL · E иногда путает «оливковый» с оттенками коричневого или более яркими оттенками зеленого.

женский манекен, одетый в черную кожаную куртку и золотую плиссированную юбку

по всему миру

Мы исследуем способность DALL · E создавать женские манекены в самых разных нарядах.Мы обнаружили, что DALL · E может изобразить уникальные текстуры, такие как блеск «черной кожаной куртки» и «золотых» юбок и леггинсов. Как и прежде, мы видим, что DALL · E иногда путает менее распространенные цвета, такие как «темно-синий» и «оливковый», с другими соседними оттенками.

гостиная с двумя белыми креслами и картиной с изображением Колизея. Картина установлена ​​над современным камином.

по всему миру

Мы исследуем способность DALL · E создавать изображения комнат с указанием нескольких деталей.Мы обнаружили, что с его помощью можно создавать картины на самые разные темы, включая реальные локации, такие как «Колизей», и вымышленных персонажей, таких как «йода». Для каждого предмета DALL · E предлагает множество интерпретаций. В то время как картина почти всегда присутствует в сцене, DALL · E иногда не может нарисовать камин или правильное количество кресел.

спальня-чердак с белой кроватью рядом с тумбочкой. рядом с грядкой есть аквариум.

по всему миру

Мы исследуем способность DALL · E создавать спальни с указанием нескольких деталей.Несмотря на то, что мы не говорим DALL · E, что должно быть на тумбочке или полке рядом с кроватью, мы обнаруживаем, что иногда он решает поместить другой указанный объект сверху. Как и раньше, мы видим, что часто не удается отрисовать один или несколько указанных объектов.

Объединение не связанных между собой понятий

Композиционная природа языка позволяет нам объединять концепции для описания как реальных, так и воображаемых вещей. Мы обнаружили, что DALL · E также обладает способностью комбинировать разрозненные идеи для синтеза объектов, некоторые из которых вряд ли существуют в реальном мире.Мы исследуем эту способность в двух случаях: передача качеств от различных концепций животным и создание продуктов, вдохновляясь несвязанными концепциями.

улитка из арфы. улитка с текстурой арфы.

по всему миру

В предыдущем разделе мы видели, что по мере того, как в сцену вводится больше объектов, DALL · E может сбивать с толку ассоциации между объектами и их указанными атрибутами. Здесь мы видим другой вид режима отказа: иногда вместо того, чтобы привязывать какой-либо атрибут заданного понятия (скажем, «кран») к животному (скажем, «улитка»), DALL · E просто рисует два как отдельные предметы.

кресло в форме авокадо. кресло имитирующее авокадо.

по всему миру

При создании некоторых из этих объектов, таких как «кресло в форме авокадо», DALL · E, кажется, связывает форму половинки авокадо со спинкой стула, а косточку авокадо — с подушкой. Мы обнаружили, что DALL · E подвержен тем же ошибкам, которые упоминались в предыдущем наглядном пособии.

Иллюстрации животных

В предыдущем разделе мы исследовали способность DALL · E комбинировать несвязанные концепции при создании изображений реальных объектов.Здесь мы исследуем эту способность в контексте искусства для трех видов иллюстраций: антропоморфизированных версий животных и предметов, химер животных и смайликов.

Иллюстрация маленькой редьки дайкон в балетной пачке, выгуливающей собаку

по всему миру

Нам интересно, как DALL · E адаптирует части человеческого тела к животным. Например, когда его просят нарисовать редис дайкон, сморкающийся, потягивающий латте или едущий на одноколесном велосипеде, DALL · E часто рисует платок, руки и ноги в подходящих местах.

Профессиональная высококачественная иллюстрация черепахи-жирафа-химеры. жираф, имитирующий черепаху. жираф из черепахи.

по всему миру

Мы также обнаружили, что вставка фразы «профессиональное высокое качество» перед «иллюстрацией» и «смайликами» иногда улучшает качество и согласованность результатов.

профессиональный смайлик высокого качества влюбленной чашки бобы

по всему миру

Мы обнаружили, что DALL · E иногда может передавать некоторые смайлики животным и неодушевленным предметам, например, пищевым продуктам.Как и в предыдущем наглядном примере, мы обнаруживаем, что вставка фразы «профессиональное высокое качество» перед «смайликами» иногда улучшает качество и согласованность результатов.

Визуальное мышление без выстрела

GPT-3 может быть проинструктирован для выполнения многих видов задач исключительно на основе описания и подсказки для генерации ответа, представленного в его подсказке, без какого-либо дополнительного обучения. Например, когда предлагается фраза «вот предложение« человек выгуливает свою собаку в парке », переведенное на французский:», GPT-3 отвечает «un homme qui promène son chien dans le parc.Эта способность называется рассуждением с нулевым выстрелом . Мы обнаружили, что DALL · E расширяет эту возможность на визуальную область и может выполнять несколько видов задач преобразования изображения в изображение при правильной подсказке.

тот же кот вверху, что и набросок внизу

по всему миру

Другие преобразования, такие как «животное в солнечных очках» и «животное в галстуке-бабочке», требуют размещения аксессуара на правильной части тела животного. Те, которые изменяют только окраску животного, например «животное, окрашенное в розовый цвет», менее надежны, но показывают, что DALL · E иногда способен отделить животное от фона.Наконец, преобразования «набросок животного» и «чехол для мобильного телефона с животным» исследуют использование этой возможности для иллюстраций и дизайна продукта.

тот же самый чайник наверху с надписью «gpt» внизу

по всему миру

Мы обнаружили, что DALL · E может применять несколько различных видов преобразования изображений к фотографиям чайников с разной степенью надежности. Помимо возможности изменить цвет чайника (например,g., «синего цвета») или его рисунка (например, «с полосами»), DALL · E также может отображать текст (например, «с надписью« gpt »на нем») и отображать буквы на изогнутой поверхности чайник правдоподобным образом. С гораздо меньшей надежностью он также может нарисовать чайник меньшего размера (для варианта «крошечный») и в сломанном состоянии (для варианта «сломанный»).

Мы не ожидали появления этой возможности и не внесли никаких изменений в нейронную сеть или процедуру обучения, чтобы стимулировать ее.Воодушевленные этими результатами, мы измеряем способность DALL · E решать проблемы с аналогичными рассуждениями, проверяя ее на прогрессивных матрицах Raven, визуальном IQ-тесте, который широко использовался в 20 веке.

последовательность геометрических фигур.

по всему миру

DALL · E часто может решать матрицы, которые включают в себя продолжающиеся простые шаблоны или основные геометрические рассуждения, например, в наборах B и C. Иногда он может решать матрицы, которые включают распознавание перестановок и применение логических операций, например, в наборах D. Экземпляры в наборе E, как правило, самые сложные, и DALL · E почти ни один из них не дает правильных.

Для каждого из наборов мы измеряем эффективность DALL · E как на исходных изображениях, так и на изображениях с инвертированными цветами.Инверсия цветов не должна создавать дополнительных трудностей для человека, но, как правило, ухудшает работу DALL · E, предполагая, что ее возможности могут быть нестабильными по неожиданным причинам.

Географические знания

Мы обнаружили, что DALL · E узнал о географических фактах, достопримечательностях и окрестностях. Его знание этих концепций в одних случаях на удивление точное, а в других — ошибочно.

фото китайской еды

по всему миру

Мы проверяем, насколько DALL · E понимает простые географические факты, такие как флаги стран, кухни и местный животный мир.Несмотря на то, что DALL · E успешно отвечает на многие из этих вопросов, например, связанных с национальными флагами, он часто отражает поверхностные стереотипы в отношении выбора, такого как «еда» и «дикая природа», в отличие от представления всего разнообразия, встречающегося в реальном мире.

фотография площади Аламо, Сан-Франциско, с улицы ночью

по всему миру

Мы обнаружили, что DALL · E иногда может воспроизвести подобие определенных мест в Сан-Франциско.В местах, знакомых авторам, таких как Сан-Франциско, они вызывают ощущение дежавю — жуткие симулякры улиц, тротуаров и кафе, которые напоминают нам об очень специфических местах, которых не существует.

фотография моста Золотые ворота Сан-Франциско

по всему миру

Мы также можем предложить DALL · E нарисовать известные достопримечательности. Фактически, мы даже можем указать, когда была сделана фотография, указав первые несколько рядов неба. Например, когда небо темное, DALL · E распознает, что сейчас ночь, и включает свет в зданиях.

Временные знания

В дополнение к изучению знаний DALL · E о концепциях, которые меняются в пространстве, мы также изучаем его знания о концепциях, которые меняются с течением времени.

фото телефона 20х годов

по всему миру

Мы обнаружили, что DALL · E узнал об основных стереотипных тенденциях в дизайне и технологиях на протяжении десятилетий. Технологические артефакты, кажется, переживают периоды взрывных изменений, резко меняясь на десятилетие или два, а затем изменяются более инкрементально, совершенствуясь и упорядочиваясь.

Краткое изложение подхода и предыдущей работы

DALL · E — простой преобразователь только для декодера, который принимает и текст, и изображение в виде единого потока из 1280 токенов — 256 для текста и 1024 для изображения — и моделирует их все авторегрессивно. Маска внимания на каждом из 64 слоев самовнимания позволяет каждому токену изображения обращаться ко всем текстовым токенам. DALL · E использует стандартную причинно-следственную маску для текстовых маркеров и редкое внимание для графических маркеров со строкой, столбцом или сверточным шаблоном внимания, в зависимости от слоя.Мы предоставляем более подробную информацию об архитектуре и процедуре обучения в нашей статье.

Синтез текста в изображение является активной областью исследований с момента новаторской работы Reed et. al, чей подход использует GAN, основанный на встраивании текста. Вложения производятся кодировщиком, предварительно обученным с использованием контрастных потерь, в отличие от CLIP. StackGAN и StackGAN ++ используют многомасштабные сети GAN для увеличения разрешения изображения и улучшения визуальной точности. AttnGAN объединяет внимание между функциями текста и изображения и предлагает в качестве вспомогательной цели потерю сопоставления функций контрастного текста и изображения.Это интересно сравнить с нашим повторным ранжированием с помощью CLIP, которое выполняется в автономном режиме. Другая работа включает дополнительные источники контроля во время обучения для улучшения качества изображения. Наконец, работа Nguyen et. др. и Чо и др. al исследует основанные на выборке стратегии для генерации изображений, которые используют предварительно обученные мультимодальные дискриминативные модели.

Подобно выборке отклонения, используемой в VQVAE-2, мы используем CLIP для повторного ранжирования 32 верхних из 512 выборок для каждой подписи во всех интерактивных визуальных эффектах.Эту процедуру также можно рассматривать как своего рода поиск с указанием языка, и она может существенно повлиять на качество выборки.

Иллюстрация молодого редиса дайкон в балетной пачке, выгуливающего собаку [подпись 1, лучшее 8 из 2048]

по всему миру

Повторное ранжирование образцов из DALL · E с помощью CLIP может значительно улучшить согласованность и качество образцов.