1. Skoncentruj się na funkcjach wizualnych, a nie rozumienia języka:
* Szkolenie zorientowane na obraz: Generatory obrazu AI są przede wszystkim przeszkolone w celu zrozumienia i odtwarzania funkcji wizualnych (kształty, kolory, tekstury, obiekty) z masowych zestawów danych obrazów. Podczas gdy obrazom tym często towarzyszą podpisy lub opisy, modele uczą się przede wszystkim kojarzyć elementy wizualne. Ich „zrozumienie” języka jest często powierzchowne, koncentrujące się na skorelowaniu słów kluczowych z atrybutami wizualnymi, a nie chwytaniem semantycznego znaczenia lub gramatyczną strukturą zdań.
* Priorytetyzacja wizualnej koherencji: Głównym celem generatora jest tworzenie wizualnie wizualnych i estetycznych obrazów. Tekst to kolejny element wizualny, taki jak chmura lub drzewo. AI często priorytetowo traktuje harmonię wizualną nad dokładnym renderowaniem tekstu, co prowadzi do zniekształceń, błędów błędnych i nonsensownych słów.
2. Tekst jako element wizualny, a nie informacje:
* Ograniczone zrozumienie typografii: Modele AI często nie rozumieją zasad typografii, takich jak kerning, wiodący, czcionki i hierarchia. Mogą postrzegać litery jako po prostu kształty, które mają być ułożone, a nie elementy znaczącego przesłania.
* Trudność odróżniając tekst od innych elementów wizualnych: Złożone pisma ręczne lub stylizowane czcionki mogą być trudne dla AI odróżnienia od innych abstrakcyjnych kształtów i tekstur. Może to prowadzić do błędnego interpretacji modelu lub całkowicie wytwarzania postaci.
3. Wyzwania związane z generowaniem tekstu i renderowania:
* Brak architektury specyficznej dla tekstu: Wiele modeli generowania obrazów nie ma dedykowanego modułu specjalnie zaprojektowanego do generowania i renderowania tekstu. Opierają się na tych samych procesach używanych do generowania dowolnego innego elementu wizualnego, które nie są zoptymalizowane pod kątem precyzji i spójności wymaganej dla tekstu.
* Zależność rozmiar i kontekst: Dokładność renderowania tekstu może się różnić w zależności od wielkości i kontekstu tekstu. Mały tekst jest bardziej podatny na błędy, ponieważ zawiera mniej informacji wizualnych dla modelu do pracy. Ponadto, jeśli tekst jest osadzony w złożonej scenie z dużą ilością hałasu wizualnego, modelu staje się trudniejsza do izolacji i renderowania go prawidłowo.
* Obsługa złożonych struktur zdań: Dokładne renderowanie kompletnych zdań wymaga, aby model zrozumiał reguły gramatyczne i strukturę zdań, co jest znaczącym wyzwaniem. Nawet jeśli sztuczna inteligencja może generować poszczególne słowa, może walczyć o ich ułożenie w sposób gramatycznie poprawny i znaczący.
4. Błędności i ograniczenia danych:
* Niedobór danych dla niektórych czcionek/stylów: Zestawy danych szkoleniowych mogą nie zawierać wystarczających przykładów wszystkich czcionek, stylów i języków. Może to prowadzić do stronniczości i słabej wydajności podczas generowania tekstu w mniej powszechnych stylach.
* Występowanie tekstu wizualnego w danych szkoleniowych: Duża część tekstu w zestawach danych obrazu pochodzi ze źródeł takich jak logo, znaki i plakaty. AI uczy się kojarzyć niektóre style wizualne z określonymi słowami lub frazami, ale nie rozwija ogólnego zrozumienia generowania tekstu.
5. Ograniczenia algorytmiczne:
* Model dyfuzji Wyzwania: Obecne popularne modele dyfuzji, choć doskonałe w generowaniu różnorodnych i realistycznych obrazów, działają przez proces dodawania szumu, a następnie stopniowego usuwania go. Ten proces denoisingu może czasem wprowadzać błędy i zniekształcenia, gdy zastosowano do tekstu, szczególnie w przypadku drobnych szczegółów i złożonych struktur czcionek.
* Blotki mechanizmu uwagi: Mechanizmy uwagi w modelach AI pomagają skupić się na odpowiednich częściach danych wejściowych. Jednak mechanizmy te mogą nie być wystarczająco drobnoziarniste, aby dokładnie uchwycić relacje między poszczególnymi literami i słowami w ciągu tekstu.
w podsumowaniu:
Trudność, jaką mają generatory obrazu AI z tekstem, wynika z kombinacji ich architektury zorientowanej na obraz, ograniczonego zrozumienia języka, wyzwań w tworzeniu i renderowaniu tekstu, uprzedzeniach danych oraz ograniczeniach algorytmicznych. W miarę postępu badań AI możemy spodziewać się ulepszeń w tym obszarze, potencjalnie poprzez rozwój dedykowanych modułów generowania tekstu, bardziej niezawodne modele językowe i większe, bardziej zróżnicowane zestawy danych szkoleniowych. Jednak osiągnięcie doskonałego renderowania tekstu na obrazach generowanych przez AI pozostaje znaczącym wyzwaniem, które wymaga dalszych innowacji.