以免损害存储数据的系统

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但都有 扩散模型作为基础，我们说的是 深度学习系统 ，从训练图像开始， 逐步分解， 直到得到只有一组随机像素。然后执行相反的过程来 重建 原始图像。 学习了此操作后，每次提供一组随机像素时，系统将能够重建具有与其训练的相同主题的图像，但会略有不同。为什么？因为获得 特定对象的无限图像的像素的初始排列是不同的。通过对训练期间可用的所有类型的图像重复此操作，您将获得能够创建 任何主题的模型，只要该主题存在于其训练数据中即可。

从这个最初的模型开始，每个开发公司都做出了自己的改变，但基本功能保持不变。 数据集的重要性 训练人工智能需要大量数据 ，而找到这些数据对于在那里工作的人来说是一个严重的问题。在图像生成的情况下，这些数据必须 由图像 及其 描述形成对 图像必须具 国家邮箱列表 有良好的质量，从而导致不良结果和描述必须尽可能准确，以便能够将细节插入后续创作中。 目前此类数据的最大集合是 ，这是一个为研究目的而开发的公共数据集，其中包含从互联网上获取的数十亿张 图像。当前的所有系统都使用该数据集的一部分，并由各个开发人员以不同的方式进行选择和 过滤 ，以获得最佳结果。



唯一的例外是 ​​ ，它仅使用 ​​ 中存在的图像，以便完全控制它们并避免任何类型的 法律后果。 技术限制 当前所有系统都有一些共同特征 在自然环境的表现方面取得了优异的成绩 难以创建 面部 和 手部，经常添加或删除手指 在空间中组合 两个或多个物体有困难 。例如，如果您想创建一个具有以下输入的图像 顶部有一个球体的立方体 ，您不太可能获得满意的结果。 前两点分别源于在数据集中获得高质量图像的难易程度，而最后一点则是源于算法结构的问题，因此只有通过对模型的进一步研究才能解决。