Customize this title in frenchL’intelligence artificielle produira des images à partir de texte sera 30 fois plus rapide

Massachusetts Institute of Technology (MYTHEUn groupe de scientifiques travaillant au sein de ) a développé une nouvelle technologie qui permet d’accélérer jusqu’à 30 fois les outils d’intelligence artificielle tels que DALL-E 3 et Stable Diffusion, qui sont utilisés pour produire des images à partir de texte. cadre Ils ont annoncé leur développement. Ce cadre permettra aux utilisateurs d’obtenir les meilleurs résultats dans les plus brefs délais.

Les outils de génération de texte en image actuellement disponibles produisent généralement de très bons résultats en une seule fois. ils ne donnent pas. Le nouveau framework développé par les ingénieurs du MIT répond exactement à ce point. Framework rationalise le processus de génération d’images en une seule étape. simplifier et se concentre sur une production d’images plus rapide. De plus, ces images sont en qualité HD.

Alors, comment était-ce possible ?

Le framework, que les ingénieurs du MIT appellent « DMD », est l’une des techniques d’apprentissage automatique.enseignant étudiantIl est basé sur « . Dans cette technique, les modèles déjà entraînés sont transformés en un nouveau modèle en imitant ceux d’origine. Tianwei Yin du MIT déclare qu’avec cette méthode, à la fois la qualité visuelle est augmentée et le modèle existant est amélioré. . jusqu’à 30 fois Il a déclaré que cela avait été accéléré. Ainsi, l’utilisateur n’aura pas besoin de traiter les entrées encore et encore.

DMD peut aller bien au-delà de la production d’images

Le MIT a conçu DMD pour générer des images à partir de textes et a obtenu de bons résultats. Toutefois, cela ne signifie pas que la technologie sera uniquement utilisée pour produire des images à partir de texte. Les ingénieurs du MIT disent ceci à tous les outils d’intelligence artificielle Ils pensent que cela peut être adapté. Si une telle chose devenait réalité, le DMD, la modélisation 3D ou production pharmaceutique Il peut également être utilisé dans les domaines où la vitesse élevée est plus importante, comme

ce n’est pas sufisant ce n’est pas facile Disons. Parce que le MIT a introduit la technologie DMD utilisant des réseaux pré-entraînés. Autrement dit, des technologies déjà existantes ont été retravaillées. Le processus a ainsi été accéléré. Désir d’utiliser DMD dans des projets plus complets, des ensembles de formation beaucoup plus importants sont nécessaires mèneront.