Improving Image Generation with Better Captions
https://cdn.openai.com/papers/dall-e-3.pdf
Published by openAI team前言:
為了提高文字生成影像的品質，openAI 團隊用了三招:
第一招，利用模型將文字"升取樣"，產生出許多描述細節當訓練資料
第二招，用CLIP ViT產生Embeddings，計算Cosine distance
第三招，使用GPT4，對生成結果進行評比。
先來看看放在頭版頁面的生成圖片結果，感受一下DALL-E3的威力!
對細節的極致描述，產生出極致的生成影像結果
無論肖像畫，雜誌封面，卡通，還是風景畫，都難不倒DALL-E3
比較一下文字描述細節帶來的差異:
若要產生與現實有落差的圖片，必須要給予盡可能多的描述，這樣能讓DALL-E3生成正確
使用GPT4取得詳細圖片描述的方法:
先詳細定位GPT4要扮演的角色，目的，從一個初始簡單描述，教材製作者不斷的利用GPT4把內容加進去
使用Cosine distance來衡量生成效果:
把CLIP ViT對ground true 圖片做編碼，然後比對DALLE3生成圖片用同樣CLIP ViT做編碼，兩者的Cosine distance，DALLE3生成的圖片與Ground True越相似，得到的分數越低。
普遍機器學習的學生，相信對於這公式不陌生
使用GPT4來評量生成圖片與文字相不相符:
GPT4 可以拿來當第三方的裁判，判斷其他生成式AI的表現如何
評估結果完勝:
DALL-E3 在Cosine similarity 上面有顯著的增加
引用:
- Betker et al. from OpenAI, 2023: DALL-E 3, “Improving Image Generation with Better Captions”, https://cdn.openai.com/papers/dall-e-3.pdf
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