概述
本文主要是DALL·E 3官方第一版技术报告（论文）的解读，原文《Improving Image Generation with Better Captions》论文解读。该文要提升文生图的效果，将技术点放到了，提升指令跟随能力上，然后顺藤摸瓜分为提升训练数据caption（使用模型合成caption），当然也要提升模型（关于模型结构、训练策略、数据集等都未做过多介绍，但是官方又明确提到，除了数据，模型也起到了不少的作用）。
一句话省流版，数据方面，训练时使用95%模型（CoCa）合成详细描述caption + 5%原本人类 caption，测试时使用GPT-4v 扩写人类caption；模型方面使用T5xxl + vae encoder + diffusion latent + 自家decoder 取得最好效果。
效果
参考几个之前公众号推出的测试效果：
DALL·E 3内部实测效果惊人！Karpathy生成逼真灵动「美国小姐」，50个物体一图全包
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-720539.html
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-720539.html
到了这里，关于文生图——DALL-E 3 —论文解读——第一版的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
