沒想到，將一段文字轉化成圖像，在日常寫作、表達和生活上這麼重要。例如製作一張非常有特色的生日卡給親朋好友。我的同學Jackie的生日和聖誕節同一天，我就用Dalle3做了一張非常特別，你絕對在現在的實體或線上商店買不到的生日卡給她：
雖然我們爲了避免頭腦退化，需要適度的操練腦袋。我請教行爲醫學專家，得到的結論是也不能學太多沒有用到的東西，在年紀越大時，越要有目標的學習。學習的目標是要有前瞻性，要有實用性。我認爲 TTI：Text to Image 絕對符合這個目標。
TTI的學習，我認爲也是一方面多觀摩，多嘗試；另一方面多少瞭解一點它背後的原理。
請作圖，印象派風格：
我家門前有小河
後面有山坡
山坡上面野花多
野花紅似火
小河裡有白鵝
鵝兒戲綠波
戲弄綠波鵝兒快樂
不禁會好奇，TTI是怎麼做到的？當然這個領域方興未艾，不過也逐漸有了個雛形。最初突破性的發展是 Diffusion Model：
請說明在 TTI: Text to Image 領域中，什麼是Diffusion Model?
在文本到圖像（TTI: Text to Image）領域中，擴散模型（Diffusion Model）是一種近年來獲得廣泛關注的深度學習方法，用於生成高質量的圖像。擴散模型的核心概念來自於統計物理學中的擴散過程，並被應用於機器學習。以下是擴散模型的一些關鍵特點：
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過程概述：擴散模型包括兩個主要階段：「前向擴散」和「反向擴散」。
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前向擴散：在這個階段，模型逐步將結構化的數據（如圖像）轉變成無結構的噪聲。這個過程通常是通過逐步增加隨機噪聲來實現的，並且是可逆的。
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反向擴散：這個階段是前向擴散的逆過程，目的是從噪聲中重建出原始數據（圖像）。在反向擴散過程中，模型學習如何逐步移除噪聲並恢復數據的結構。
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生成高質量圖像：擴散模型在生成圖像時，能夠創建出細節豐富且逼真的圖像。這是因為模型在反向過程中逐步細化圖像的細節，使最終的圖像質量高於傳統的生成對抗網絡（GAN）。
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應用於 TTI：在文本到圖像的應用中，擴散模型能夠根據文本描述生成相應的圖像。這通常是通過將文本信息融入模型的反向擴散過程來實現的，使得生成的圖像與文本描述相匹配。
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與其他方法的比較：相比於傳統的 GAN 或 VAE（變分自動編碼器）等生成模型，擴散模型在處理複雜圖像和細節表現方面具有優勢，尤其是在保留細節和減少生成圖像中的藝術性瑕疵方面。
總之，擴散模型在文本到圖像生成領域中表現出色，尤其在生成高質量、高解析度的圖像方面有顯著的優勢。這使得它們成為當前最先進的圖像生成技術之一。
下面一篇論文是OpenAI在2021年發表的，那時應該還是Dalle2，不過和Dalle3應該有前後關連吧？
ChatGPT摘要說明：
這篇論文的標題是《Zero-Shot Text-to-Image Generation》，發表於 2021 年。主要的作者包括 Aditya Ramesh、Mikhail Pavlov、Gabriel Goh、Scott Gray 等人。
摘要：
這篇論文介紹了一種基於變換器的簡單方法來生成圖像，這個變換器會將文本和圖像標記作為單一數據流進行自回歸建模。在大量數據和規模的支持下，這種方法在零樣本測試（Zero-Shot）的情況下與過去專門針對特定領域的模型相比具有競爭力。
介紹：
論文討論了近年來在文本到圖像合成領域的進展，包括生成對抗網絡（GAN）和自動編碼器的應用。作者提出，傳統方法通常專注於小數據集上的性能，而本研究探討在更大規模數據集和模型參數上的訓練表現。
方法：
論文提出了一種兩階段的訓練過程。第一階段是訓練一個離散變分自動編碼器（dVAE）來壓縮256×256 RGB圖像到一個32×32的圖像標記網格。第二階段則是固定第一階段的參數，並訓練一個12億參數的稀疏變換器來學習文本和圖像標記之間的聯合分布。
結果：
研究表明，這種方法能夠在MS-COCO數據集上產生高質量的圖像，並且在零樣本測試中的表現優於先前的工作。此外，模型還能夠在一定程度上進行圖像到圖像的翻譯，這是以前需要專門方法的複雜任務。
結論：
這篇論文展示了大規模自回歸變換器在文本到圖像生成任務上的潛力，尤其是在大量數據和計算資源的支持下。這項工作表明，規模可能是未來在這一領域取得進展的關鍵因素。
這篇論文是對文本到圖像生成領域的一個重要貢獻，展示了在大規模數據和模型參數條件下，簡單的自回歸變換器方法如何有效生成高質量的圖像。
ChatGPT摘要說明：
這篇論文的標題是《RenAIssance: A Survey into AI Text-to-Image Generation in the Era of Large Model》，由 Fengxiang Bie、Yibo Yang、Zhongzhu Zhou、Adam Ghanem、Minjia Zhang、Zhewei Yao、Xiaoxia Wu、Connor Holmes、Pareesa Golnari、David A. Clifton、Yuxiong He、Dacheng Tao、Shuaiwen Leon Song 等人共同撰寫，於 2023 年 9 月發表。
摘要：
這篇論文專注於文本到圖像生成（Text-to-Image Generation, TTI）技術，特別是在大型模型時代的發展。TTI 技術利用神經網路處理文本輸入並生成高保真圖像。論文中探討了從生成對抗網絡（GAN）、自回歸變換器到擴散模型等不同的圖像生成方法。在大型模型的推動下，TTI 模型的性能得到了顯著提升，生成的圖像幾乎與現實世界的圖像無法區分，從而改變了我們獲取圖像的方式。本研究提出了對現有文獻的詳細分析，比較和批評了不同的 TTI 方法，並為未來的研究提供了可能的改進途徑。在 AIGC 時代的背景下，TTI 的發展有望在創作領域帶來顯著的生產力提升，並可擴展到更複雜的任務，如視頻和 3D 生成。
內容概述：
- 背景: 論文概述了 AI 圖像生成的歷史，包括生成模型如 VAE、GAN 和擴散模型的發展，以及大型語言模型和視覺模型的進展。
- TTI 生成方法的比較: 作者詳細比較了不同的 TTI 模型，包括基於 GAN、自回歸和擴散方法的模型。這些方法在實驗設置、數據集選擇、評估指標和基準方面有所不同。
- 未來展望: 論文討論了目前 TTI 模型的局限性和潛在改進空間，並預測了 TTI 在 AIGC 時代的應用前景，包括擴展到更複雜的任務。
- 結論: 本研究強調了大型模型在 TTI 領域的重要性，並指出了這些模型在未來發展中的潛在方向。
總體而言，這篇論文是對當前文本到圖像生成技術的全面回顧，並展望了這一領域的未來發展趨勢。