1. Zaměřte se na vizuální funkce, nikoli porozumění jazyku:
* trénink zaměřený na obrázek: Generátory obrázků AI jsou primárně vyškoleny k porozumění a reprodukci vizuálních prvků (tvary, barvy, textury, objekty) z masivních datových sad obrázků. Zatímco tyto obrázky jsou často doprovázeny titulky nebo popisy, modely se primárně učí navzájem spojovat vizuální prvky. Jejich „porozumění“ jazyka je často povrchní a zaměřuje se spíše na korelaci klíčových slov s vizuálními atributy než na uchopení sémantického významu nebo gramatické struktury vět.
* prioritizace vizuální koherence: Primárním cílem generátoru je vytvořit vizuálně věrohodné a esteticky příjemné obrazy. Text je jen další vizuální prvek, jako je cloud nebo strom. AI často upřednostňuje vizuální harmonii před přesným vykreslováním textu, což vede k zkreslením, překlepy a nesmyslných slovech.
2. Text jako vizuální prvek, nikoli informace:
* omezené porozumění typografii: Modely AI často postrádají hluboké porozumění principům typografie, jako je Kerning, vedoucí, styly písma a hierarchie. Mohli by vidět písmena jako jednoduše tvary, které mají být uspořádány spíše než komponenty smysluplné zprávy.
* Obtížnost rozlišující text od jiných vizuálních prvků: Pro AI může být obtížné odlišit od jiných abstraktních tvarů a textur složité rukopisu nebo stylizované písma. To může vést k nesprávnému vykládání modelu nebo zcela výroby znaků.
3. Výzvy s generováním textu a vykreslováním:
* Nedostatek architektury specifické pro text: Mnoho modelů generování obrázků nemá vyhrazený modul speciálně navržený pro generování a vykreslování textu. Spoléhají se na stejné procesy použité pro generování jakéhokoli jiného vizuálního prvku, které nejsou optimalizovány pro přesnost a konzistenci potřebnou pro text.
* Závislost velikosti a kontextu: Přesnost vykreslování textu se může lišit v závislosti na velikosti a kontextu textu. Malý text je náchylnější k chybám, protože obsahuje méně vizuální informace pro model, se kterým může pracovat. Kromě toho, pokud je text zabudován do složité scény se spoustou vizuálního šumu, je pro model těžší izolovat a vykreslit správně.
* manipulace s komplexními strukturami věty: Přesné vykreslování úplných vět vyžaduje, aby model pochopil gramatická pravidla a strukturu věty, což je významná výzva. I když AI může generovat jednotlivá slova, může se snažit je uspořádat gramaticky správným a smysluplným způsobem.
4. Zkreslení a omezení dat:
* nedostatek dat pro určitá písma/styly: Součásti datových sad školení nemusí obsahovat dostatečné příklady všech písma, stylů a jazyků. To může vést k zaujatosti a špatnému výkonu při generování textu v méně běžných stylech.
* Prevalence vizuálního textu ve školení: Velká část textu v datových sadách obrázků pochází ze zdrojů, jako jsou loga, značky a plakáty. AI se učí spojit určité vizuální styly se specifickými slovy nebo frázemi, ale nevyvíjí obecné porozumění generování textu.
5. Algoritmická omezení:
* Výzvy difúzního modelu: Aktuální populární difúzní modely, i když jsou vynikající při generování různých a realistických obrázků, pracují prostřednictvím procesu přidávání šumu a poté je postupně odstraňují. Tento proces denoisingu může někdy při aplikaci na text, zejména při jednání s jemnými detaily a složitými strukturami písma, někdy přinést chyby a zkreslení.
* Mechanism pozornosti úzkostliky: Mechanismy pozornosti v modelech AI pomáhají zaměřit se na relevantní části vstupu. Tyto mechanismy však nemusí být dostatečně jemné, aby přesně zachytily vztahy mezi jednotlivými písmeny a slovy v textovém řetězci.
v souhrnu:
Obtížnost, kterou mají generátory obrázků AI s textem, pocházejí z kombinace jejich architektury zaměřené na obraz, omezeného porozumění jazyku, výzvám při generování a vykreslování textu, zkreslení dat a algoritmických omezení. Vzhledem k tomu, že výzkumný pokrok AI pokročíme, můžeme očekávat, že v této oblasti uvidíme vylepšení, potenciálně vývojem vyhrazených modulů generování textu, robustnějším jazykovým modelům a větších, rozmanitějších datových sad školení. Dosažení dokonalého vykreslování textu u obrázků generovaných AI však zůstává významnou výzvou, která vyžaduje pokračující inovace.