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カリフォルニア大学バークレー校の研究によると、大規模言語モデルによるプロンプトの自動修正は、DALL-E 3による画像生成の品質を大幅に低下させ、最大58％の低下が見られました。DALL-E 2、DALL-E 3、そしてプロンプト自動修正機能付きDALL-E 3をオンライン実験で比較した結果、DALL-E 3はDALL-E 2よりも技術的な能力とユーザーのプロンプト戦略への適応性において優れていることが判明しました。研究では、DALL-E 3ユーザーはより長く、意味的に類似性が高く、記述的なプロンプトを使用することで、画像の一致度を高めることができることが示唆されています。