#gpt4o — Public Fediverse posts

Как убрать жёлтый оттенок у картинок, сгенерированных в ChatGPT?

Открытый в конце ноября 2022 года ChatGPT вскоре перестал быть сервисом только для создания текстов. Ещё 19 октября 2023 в платные тарифы добавили DALL·E 3. 8 августа 2024 года OpenAI расщедрилась : отныне можно было создавать до двух картинок в сутки на бесплатном тарифе ChatGPT. Важно, что это был просто союз с большой языковой моделью: БЯМ переводит нестройную человеческую просьбу в детальный бриф промпта для графического бэкэнда — генеративной нейросети на диффузионных декодерах. 25 марта компания OpenAI объявила , что отныне модель GPT-4o может генерировать картинки. БЯМ способна не только создать новое изображение с нуля по текстовому описанию, но и принять на входе другую картинку с текстовым промптом и сгенерировать что-то на этой основе. Теперь картинки рисовала не чистая диффузия, а авторегрессионный трансформер в связке с мощным декодером, качество поднялось, практическая польза резко выросла. Почти сразу обнаружился огромный недостаток картинок от GPT-4o — лёгкий коричневый оттенок любых результатов, которому в разной степени были подвержены все результаты. Хотя проблема решается тривиально, сегодня существует целая экосистема платного софта для устранения этого эффекта.

https://habr.com/ru/articles/950782/

#ChatGPT #GPT4o #искусственный_интеллект #генерация_изображений #цветокоррекция #ImageMagick #Windows #PowerShell #BAT #Chocolatey

Apple odkrywa na nowo zapomnianą technikę AI do generowania obrazów – Normalizing Flows

Apple zaprezentowało dwa badania, w których reaktywuje mało znaną technikę AI – Normalizing Flows (NF), mogącą konkurować z popularnymi dziś modelami dyfuzyjnymi (np. Stable Diffusion) i autoregresyjnymi (np. GPT-4o).

Czym są Normalizing Flows? To modele, które uczą się przekształcać dane rzeczywiste (np. obrazy) w szum i odwrotnie, z możliwością dokładnego obliczania prawdopodobieństwa wygenerowanego obrazu – coś, czego nie potrafią modele dyfuzyjne.

Pierwsze badanie TarFlow łączy Normalizing Flows z architekturą Transformerów. Generuje obraz bez tokenizacji, operując bezpośrednio na wartościach pikseli. To redukuje utratę jakości typową dla modeli przekształcających obrazy w symbole tekstowe.

Obrazy o różnych rozdzielczościach wygenerowane przez modele TarFlow. Od lewej do prawej, od góry do dołu: obrazy 256×256 w AFHQ, obrazy 128×128 i 64×64 w ImageNet.

2 badanie STARFlow działa w przestrzeni latentnej – generuje uproszczony obraz, który dekoder przekształca w wysoką rozdzielczość. Model może być zasilany zewnętrznymi LLM-ami (np. Gemma), które interpretują polecenia tekstowe użytkownika, a STARFlow skupia się na szczegółach wizualnych.

Losowe próbki STARFlow na ImageNet 256 × 256 i 512 × 512.

Jak wygląda porównanie Apple z OpenAI?

GPT-4o generuje obrazy jako sekwencje tokenów (jak tekst), co daje uniwersalność, ale jest wolne i zasobożerne – wymaga pracy w chmurze.

STARFlow jest zoptymalizowany pod pracę lokalną (on-device) – szybszy i bardziej energooszczędny.

Apple stawia na wydajne, lokalne generowanie obrazów, idealne dla urządzeń mobilnych.

#AI #aiapple #AppleAI #appleai #appleml #applevsopenai #generatywnaSztucznaInteligencja #generowanieobrazów #gpt4o #normalizingflows #OpenAI #starflow #sztucznaInteligencja #sztucznainteligencja #tarflow #technologia #transformerai

#altman #johansson #openai #gpt4o