DALL-E 2 사용법 (사용기), 텍스트로 이미지를 만드는 인공지능

DALL-E 2

DALL-E 2는 오픈이 개발한 오리지널 DALL-E 언어 모델의 후속작이다. 인공지능은 텍스트 입력에서 고품질 이미지를 생성한다. DALL-E 2는 훨씬 더 강력한 모델로, 훨씬 더 크고 복잡한 이미지를 생성할 수 있습니다. 이번 게시물에서는 DAL-E2의 기능을 살펴보고 텍스트 설명에서 이미지를 생성하는 데 사용하는 방법을 배울 것이다.

 

DALL-E 2란?

DALL-E 2는 openai가 개발한 이미지 생성 모델이다. 텍스트 입력에서 이미지를 생성할 수 있는 AI. 이 모델은 방대한 양의 데이터에 대해 훈련된 transformer 신경망의 일종인 GPT 아키텍처를 기반으로 한다. 기존의 DALL-E 모델은 256x256 이미지를 생성할 수 있었지만, DALL-E2는 최대 512x512 크기의 이미지를 생성할 수 있었다. 이는 더 많은 매개 변수와 더 효율적인 교육 프로세스를 가진 더 큰 모델을 사용함으로써 달성된다.

 

DALL-E 2 원리

DALL-E2는 텍스트 입력을 입력으로 하고 이미지를 출력으로 생성함으로써 작동한다. 이 모델은 이미지-텍스트 쌍의 대규모 데이터 세트에 대해 훈련되어 텍스트와 이미지 간의 관계를 학습할 수 있다. 모델은 일련의 transformer 레이어를 사용하여 입력 텍스트를 처리한 다음 픽셀 단위로 이미지 픽셀을 생성합니다. 이 모델은 생성된 이미지와 대상 이미지 간의 차이를 측정하는 손실 함수를 최적화하도록 훈련된다. 이 과정은 모델이 텍스트 입력에서 고품질 이미지를 생성할 수 있을 때까지 수백만 번 반복된다.

 

DALL-E 2 사용법

패키지 설치

!pip install openai
!pip install Pillow

 

Api 사용

필요한 패키지를 설치했으면 OpenAI API를 사용하여 텍스트 입력에서 이미지를 생성할 수 있습니다. 우리는 먼저 openai의 인스턴스를 만들어야 합니다. api 클래스 및 API 키 설정:

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

 

다음으로, 우리는 openai를 사용할 수 있다.텍스트 설명에서 이미지를 생성하는 openai.Image.create 메서드

response = openai.Image.create(
    prompt="A red car in a parking lot",
    n=1,
    size="1024x1024",
    response_format="url"
)

image_url = response["data"][0]["url"]

 

이 예에서는 텍스트 설명을 프롬프트 인수로 전달하여 주차장에 있는 빨간색 차량의 이미지를 생성한다. 우리는 또한 하나의 이미지(n=1)를 원하며 이미지 크기가 1024x1024 픽셀이어야 한다고 지정합니다(size=”filtxfilt”). 마지막으로 응답을 URL(response_format=”url”)로 반환하도록 지정합니다.

생성된 이미지의 URL을 얻으면 Pillow 라이브러리를 사용하여 다음과 같이 표시할 수 있습니다:

from PIL import Image

im = Image.open(requests.get(image_url, stream=True).raw)
im.show()

 

DALL-E2는 인공지능 모델이 이전에는 불가능했던 방식으로 복잡한 시각적 개념을 이해하고 표현할 수 있는 능력을 보여주기 때문에 인공지능 분야에서 중요한 돌파구를 보여준다. 이것은 엔터테인먼트, 광고, 그리고 디자인과 같은 많은 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가진 흥미로운 발전이다.