DALLE
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
讓我們看看 DALL-E 2 的創造力，並讓它為已創建並保存為 c_image.png 的圖像創建變體，到 2024 年 1 月，OpenAI 建議使用 DALL-E
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在接下來的範例中，我們將創建一幅圖像，內容是一個人在靠近月球的餐廳裡與聊天機器人交談，並將圖像保存到文件中：
sequence = "Creating an imag
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我們可以依賴官方論文來理解 DALL-E 模型的大致架構，出自 Ramesh 等人於 2021 年的論文 Zero-Shot Text-to-Image Generat
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DALL-E 與 CLIP 一樣，是一種多模態模型，CLIP 處理文本-圖像對，而 DALL-E 對文本和圖像 Token 的處理方式有所不同，DALL-E 1 的輸入
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Transformer 模型的抽象層次使其產生多模態神經元，多模態神經元可以處理被標記為像素或影像區塊的圖像，然後將其作為詞彙在視覺 Transformer 中處理，一
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本章節將涵蓋以下內容：
從任務無關模型到視覺模型
ViT 視覺 Transformer
ViT 程式
使用 CLIP 的文字影像視覺 Transformer
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到目前為止，我們已經檢視了具有編碼器和解碼器層的原始 Transformer 模型的變體，我們還探討了僅具有編碼器或僅具有解碼器層堆疊的其他模型，此外，層數和參數的規模
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有空來補紀錄發現現在DALLE 3.0要付費了Q
以下分享去年(2023)使用DALLE 2.0生成一系列圖片的成果，
當初是為了做side project而產的各種系列(雖然最後也沒用上)。
OpenAI的推出了許多產品，包括Gym強化學習工具包、Dactyl AI機械手臂、Five遊戲模型、DALL·E文字生成圖片以及Sora文字生成影片。這些產品不僅展示了AI的發展與進步，也在不同領域有著廣泛的應用和影響。
