डिफ्यूज़नआरएल
डिफ्यूज़न मॉडल के लिए बड़े पैमाने पर सुदृढीकरण अधिगम
सामान्य उत्पादउत्पादकतागहन अधिगमछवि निर्माण
टेक्स्ट-टू-इमेज डिफ्यूज़न मॉडल एक प्रकार के गहरे जनरेटिव मॉडल हैं जो उत्कृष्ट इमेज जनरेट करने की क्षमता प्रदर्शित करते हैं। हालाँकि, ये मॉडल वेब-स्केल टेक्स्ट-इमेज प्रशिक्षण जोड़ों से अंतर्निहित पूर्वाग्रहों की चपेट में आ सकते हैं, और उन इमेज पहलुओं को सटीक रूप से मॉडलिंग करने में विफल हो सकते हैं जिनकी हमें परवाह है। इससे उप-इष्टतम नमूने, मॉडल पूर्वाग्रह और मानवीय नैतिकता और प्राथमिकताओं के अनुरूप नहीं होने वाली छवियां उत्पन्न हो सकती हैं। यह लेख एक कुशल और स्केलेबल एल्गोरिथम प्रस्तुत करता है जो मानवीय प्राथमिकताओं, संगठन और निष्पक्षता जैसे विभिन्न प्रकार के पुरस्कार कार्यों को शामिल करते हुए, लाखों छवियों को कवर करते हुए, सुदृढीकरण अधिगम (आरएल) का उपयोग करके डिफ्यूज़न मॉडल को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है। हम स्पष्ट करते हैं कि हमारा तरीका मौजूदा तरीकों से बेहतर प्रदर्शन कैसे करता है, जिससे डिफ्यूज़न मॉडल को मानवीय प्राथमिकताओं के साथ संरेखित किया जा सकता है। हम आगे यह भी स्पष्ट करते हैं कि यह कैसे पूर्व-प्रशिक्षित स्थिर डिफ्यूज़न (एसडी) मॉडल में काफी सुधार करता है, जिससे उत्पन्न नमूने 80.3% मानवीय प्राथमिकताओं से मेल खाते हैं, साथ ही उत्पन्न नमूनों के संगठन और विविधता में भी सुधार होता है।
डिफ्यूज़नआरएल नवीनतम ट्रैफ़िक स्थिति
मासिक कुल विज़िट
20415616
बाउंस दर
44.33%
प्रति विज़िट औसत पृष्ठ
3.1
औसत विज़िट अवधि
00:04:06
