DALL·E Explained in Under 5 Minutes
似乎每隔几个月，就会有人发表一篇让我大吃一惊的机器学习论文或演示。本月，OpenAI 的新图像生成模型 DALL·E 面世。这个庞大的 120 亿参数神经网络采用文本标题（即“鳄梨形状的扶手椅”）并生成与之匹配的图像：来自 https://openai.com/blog/dall-e/。我认为它的图片非常鼓舞人心（我会买一把鳄梨椅），但更令人印象深刻的是 DALL·E 理解和呈现空间、时间甚至逻辑概念的能力（稍后会详细介绍）。在这篇文章中，我将简要概述 DALL·E 的功能、工作原理、它如何适应 ML 的最新趋势以及它为何如此重要。我们开始吧！DALL·E 是什么？它能做什么？7 月，DALL
计算机视觉中 GAN 的第五篇文章系列 - 我们讨论了对抗训练中用于无条件图像生成的自我监督以及高分辨率图像合成中的层内规范化和风格融合。
GANs in computer vision - Conditional image synthesis and 3D object generation
计算机视觉中的 GAN 系列的第二篇文章 - 更深入地了解生成对抗网络、模式崩溃、条件图像合成和 3D 对象生成、配对和非配对图像到图像生成。
GANs in computer vision - Introduction to generative learning
计算机视觉中的 GAN 系列的第一篇文章 - 生成学习、对抗学习、GAN 训练算法、条件图像生成、模式崩溃、互信息简介
