InstructDiffusion anlamsal anlamları anlama yeteneğine sahiptir ve bunları resimlerinizi düzenlemek için kullanır.
- InstructDiffusion, anlamsal anlamları anlama yeteneği kazanmak için geçmiş talimatları kullanabilen bir yapay zekadır.
- Model aynı zamanda etkileyici genelleme yeteneklerine de sahiptir.
- Model, görsel bir ipucu öğrendiğinde kendisini daha da eğitmek için onu büyük ölçüde genişletecektir.
Microsoft'un en yeni yapay zeka modeli, Difüzyon Talimatı, talimatlarınıza göre görsellerinizi veya yükleyebileceğiniz herhangi bir görseli kökten dönüştürecektir. Microsoft Research Asia tarafından geliştirilen model, çeşitli görsel görevleri oluşturmak ve tamamlamak için yapay zeka ve insan talimatlarını bir araya getiren bir arayüzdür.
Başka bir deyişle, düzenlemek, değiştirmek veya dönüştürmek istediğiniz bir görüntüyü seçersiniz ve InstructDiffusion, girdinize göre görüntüyü değiştirmek için bilgisayar vizyonunu etkinleştirir.
Microsoft yayınlandı kağıt model için birkaç gün önce ve InstructDiffusion'ın zaten bir demo oyun alanı, modeli kendiniz deneyebileceğiniz yer.
IntructDiffusion'daki en önemli yenilik, modelin görüntüye ilişkin ön bilgiye ihtiyaç duymaması, bunun yerine pikselleri işlemek için bir yayılma süreci kullanmasıdır. Model, segmentasyon, anahtar nokta tespiti ve restorasyonu gibi birçok kullanışlı özelliğe sahiptir. Pratik olarak InstructDiffusion, görüntüyü değiştirmek için talimatlarınızı kullanacaktır.
Bir örnekte Microsoft Research Asia, modele yalnızca bunu yapması talimatını vererek bir fotoğraftaki filigranı kaldırmayı başardı.
Microsoft'un InstructDiffusion'ı talimatlarınızın ardındaki anlamı ayırt edebilir
InstructDiffusion, diğerleri gibi Microsoft AI modelleri, konu görevleri çözmeye geldiğinde yenilikçi davranışlar sergileyebilir. Microsoft Research Asia, InstructDiffusion'ın anlama görevlerini ve üretken görevleri uyguladığını iddia ediyor.
Model, düzenlemesini istediğiniz alanı ve pikselleri bulmak için segmentasyon ve anahtar nokta algılamaları gibi anlama görevlerini kullanacaktır.
Örneğin, model aşağıdaki talimatınızın alanını başarılı bir şekilde bulmak için segmentasyonu kullanır: görüntünün sağındaki adamı kırmızıya boyayın. Anahtar nokta tespitleri için bir talimat şu şekilde olacaktır: görüntünün en solundaki adamın dizini çevrelemek için sarı kullanın.
Üretken görevler düzenleme ve onarıcı görevlerden oluşur. InstructDiffusion yalnızca görüntünüzü düzenlemekle kalmayacak, aynı zamanda model, talimatlarınıza göre görüntü için yeni öğeler de oluşturacaktır.
Microsoft InstructDiffusion'ın en umut verici özelliği, aldığı tüm talimatları başarılı bir şekilde genelleştirerek, bunların arkasında yatan anlama ilişkin tutarlı ve derin bir anlayış oluşturma yeteneğidir. Başka bir deyişle, model kendisine verdiğiniz talimatları hatırlayacak ve kendisini daha da eğitmek için bunları başarıyla kullanacaktır.
Ancak model aynı zamanda talimatlarınızın ardındaki anlamları ayırt etmeyi de öğrenecek, bu da onu görünmeyen görevleri çözmeye ve öğeler oluşturmanın yeni yollarını bulmaya yönlendirecek. Bu semantik anlamları anlama yeteneği, InstructDifussion'ı diğer benzer modellerden bir adım öne çıkarır: onlardan daha iyi performans gösterir.
Ancak InstructDiffusion da bir adım daha ileridir AGI'ye ulaşmak: Her talimatın ardındaki anlamsal anlamı derinlemesine anlayan ve bilgisayar görüntülerini başarılı bir şekilde genelleştirebilen model, yapay zeka gelişimini büyük ölçüde ilerletecektir.
Microsoft Research Asia, bunu denemenize olanak tanır demo oyun alanı, ama aynı zamanda kodunu kullan kendi yapay zeka modelinizi eğitmek için.
Bu model hakkındaki görüşleriniz nelerdir? Deneyecek misin?
