Технологии генерации изображений по текстовым описаниям активно развиваются благодаря достижениям в области машинного обучения и нейросетевых моделей. Эти технологии позволяют создавать высококачественные, реалистичные картинки, исходя из любых запросов. Они открывают возможности для искусства, дизайна, маркетинга и даже научных исследований.

В основе таких систем лежат сложные модели генеративных нейросетей, которые обучаются на огромных объемах данных, чтобы понимать, как описание можно интерпретировать в визуальном формате. Алгоритмы анализируют текст и генерируют картинку, соответствующую запросу.

Основные технологии:
Генеративно-состязательные сети (GAN). Это модель, состоящая из двух нейросетей: генератора и дискриминатора. Генератор создает изображения, а дискриминатор проверяет, насколько они реалистичны.
Модели на основе трансформеров. Архитектура трансформеров позволяет эффективно обрабатывать как текст, так и изображения. Эти системы могут генерировать с высокой степенью точности, понимая как текстовые, так и визуальные признаки.
Diffusion Models. Это подход, который основывается на «рассеянии» шума, постепенно преобразуя его в изображение, подходящее под заданное описание.
Автокодировщики (VAE). Еще один метод, который использует кодировщик для преобразования изображений в компактное представление, а затем декодировщик восстанавливает картинку на основе этого представления. Модели типа VQ-VAE также могут быть полезны для генерации.
Нейросети, обученные на мультимодальных данных. Это системы, которые одновременно обучаются на текстах и изображениях, позволяя объединить оба вида информации для точной генерации.

Пример изображения сгенерированного нейросетью: