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AI图像生成模型（例如DALL-E 1）由神经网络组成，这些网络经过大量训练数据训练，包括图像和文本。由于培训过程，模型包含模式的数学表示和语言和图像之间的关联，然后在输入提示时将其部署以生成新图像。对AI图像生成的常见误解是，该模型通过结合从确定性过程中逐件存储的训练数据片段收集的特定特征来构建图像，这不是其工作原理。在高级别上，图像生成过程可以分为两个部分：首先，模型必须“理解”文本提示以指导图像生成过程，其次，该模型必须使用该“理解”来创建清晰的图像。这两个部分涉及两个不同的模型体系结构，它们具有不同的训练过程和不同的推理步骤。该过程的第一部分使用基于变压器的文本编码器，类似于生成文本的模型中使用的文本编码器，例如我们以前的技术解释器2中所述的GPT模型。该过程的第二部分涉及
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