{"id":103933,"date":"2022-05-03T03:36:39","date_gmt":"2022-05-03T01:36:40","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/realizacziya-sistemy-mashinnogo-obucheniya-dlya-sinteza-izobrazhenij-po-tekstovomu-opisaniyu"},"modified":"2022-05-03T03:36:39","modified_gmt":"2022-05-03T01:36:40","slug":"realizacziya-sistemy-mashinnogo-obucheniya-dlya-sinteza-izobrazhenij-po-tekstovomu-opisaniyu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/realizacziya-sistemy-mashinnogo-obucheniya-dlya-sinteza-izobrazhenij-po-tekstovomu-opisaniyu","title":{"rendered":"Implementierung eines maschinellen Lernsystems zur Synthese von Bildern anhand textueller Beschreibungen","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Eine offene Implementierung des Machine-Learning-Systems DALL-E 2, entwickelt von OpenAI, wurde ver\u00f6ffentlicht. Dieses System erm\u00f6glicht die Synthese realistischer Bilder und Kunstwerke auf der Grundlage von Textbeschreibungen in nat\u00fcrlicher Sprache und erlaubt es, Befehle in nat\u00fcrlicher Sprache zur Bearbeitung von Bildern anzuwenden (zum Beispiel das Hinzuf\u00fcgen, Entfernen oder Verschieben von Objekten im Bild). Die Originalmodelle von DALL-E 2 werden von OpenAI nicht ver\u00f6ffentlicht, jedoch ist ein Artikel mit einer detaillierten Beschreibung der Methode verf\u00fcgbar. Basierend auf dieser Beschreibung haben unabh\u00e4ngige Forscher eine alternative Implementierung erstellt, die in Python geschrieben wurde, das Pytorch-Framework nutzt und unter der MIT-Lizenz verbreitet wird.

\"Implementierung\"Implementierung<\/center> <\/p>\n

Im Vergleich zur zuvor ver\u00f6ffentlichten Ausgabe der ersten Generation von DALL-E bietet die neue Variante eine genauere \u00dcbereinstimmung zwischen Bild und Beschreibung, erm\u00f6glicht einen h\u00f6heren Fotorealismus und die Erstellung von Bildern in h\u00f6heren Aufl\u00f6sungen. Das System ben\u00f6tigt gr\u00f6\u00dfere Ressourcen zum Training des Modells; zum Beispiel sind f\u00fcr das Training der urspr\u00fcnglichen Version von DALL-E 2 etwa 100-200.000 Stunden GPU-Berechnungen erforderlich, was circa 2-4 Wochen Rechenzeit bei 256 NVIDIA Tesla V100 GPUs entspricht.

\"Implementierung<\/center> <\/p>\n

Der gleiche Autor hat auch mit der Entwicklung einer erweiterten Version begonnen \u2013 DALLE2 Video, die auf die Synthese von Videos basierend auf Textbeschreibungen abzielt. Besonders hervorzuheben ist das von Sberbank entwickelte Projekt ru-dalle, das eine offene Umsetzung der ersten Generation von DALL-E darstellt, die f\u00fcr die Erkennung von Beschreibungen in russischer Sprache angepasst wurde.
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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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Zus\u00e4tzlich k\u00f6nnen in nat\u00fcrlicher Sprache erteilte Befehle zur Bearbeitung von Bildern verwendet werden (zum Beispiel zum Hinzuf\u00fcgen, Entfernen oder Verschieben von Objekten im Bild). Die urspr\u00fcnglichen Modelle von DALL-E 2 werden von OpenAI nicht ver\u00f6ffentlicht, aber ein Artikel ist verf\u00fcgbar.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/realizacziya-sistemy-mashinnogo-obucheniya-dlya-sinteza-izobrazhenij-po-tekstovomu-opisaniyu","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"de_DE","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f 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