Google Muse AI はどのように機能しますか? アン・イン

Mar 30, 2023

Google Muse AI の背後にある魔法を発見してください! 私たちの包括的なガイドでは、この画期的なツールがどのように AI を活用して創造性を刺激し、デジタル エクスペリエンスを変革するかを解き明かします。

Google Muse AI は、画像生成の分野に革命を起こす可能性を秘めた最先端のテキストから画像への変換モデルです。 この革新的なモデルは、Imagen、DALL-E 2、Parti などの競合製品よりも効率的で高速であると主張しています。

さまざまなタスクに使用できるトップ AI ツールのコレクション。

この包括的で詳細な概要では、Google Muse AI の内部動作、その機能、技術仕様、および市場の他の人工知能 (AI) ツールとの違いについて説明します。

GoogleミューズAI

Google Muse AI は、高度なトランスフォーマーベースのアーキテクチャを利用した最先端のテキストから画像への生成モデルです。 このモデルは、安定拡散や DALL-E 2 などの既存の拡散モデルや、Google Parti などの自己回帰モデルよりも大幅に効率的になるように設計されています。

Muse AI は、事前トレーニングされた大規模言語モデル (LLM) と離散トークン空間を活用することで、画像生成時間の短縮と高品質の出力を実現します。

AI 生成アートの分野は目覚ましい進歩を遂げており、DALL-E や Midjourney などのツールが大きな注目を集めています。 Google の Muse AI は、この革新的なツールのリストに新たに追加されたもので、以前のものよりもさらに優れた画像生成機能と効率性が約束されています。

このモデルは Google Research の研究者によって開発され、競合他社に先駆けたさまざまな独自の機能を誇ります。

Muse AI は、事前トレーニングされた LLM (T5 言語モデル) から取得したテキスト埋め込みを使用するようにトレーニングされています。

このアプローチにより、Muse は、ピクセルの代わりに個別のトークンを使用して画像を作成し、テキスト プロンプトに基づいて画像トークン (画像の一部) を予測および生成できます。

Muse AI は個別のトークンを使用するため、サンプリングの反復回数やテキスト プロンプトを少なくして画像を生成できます。 これにより、Imagen や DALL-E 2 などのピクセル空間拡散モデルと比較して、より正確、効率的、高速な画像生成プロセスが実現します。

Parti のような従来の自己回帰モデルとは異なり、Muse AI は並列デコード アーキテクチャを採用しています。 このアプローチにより、Muse はサンプル サイズが小さくても高品質の画像を生成できるようになり、モデルがより高速かつ効率的になります。

Muse AI は、T5-XXL 大型言語モデルを活用して、言語のニュアンスを理解します。 この事前トレーニングされた言語モデルにより、Muse は基礎となるコンテキストを理解し、忠実度の高い画像を生成できます。

また、オブジェクト、その周囲との関係、ポーズ、基数などの視覚的な概念も理解します。

このセクションでは、Muse AI の技術的側面を詳しく掘り下げ、そのモデル タイプ、使用される言語モデル、デコード方法、サブモデル、機能に焦点を当てます。

Muse AI は、VQGAN トークナイザー モデル、ベース マスク画像モデル、T5-XXL エンベディングに基づく超解像トランスフォーマー モデルなど、複数のコンポーネント モデルで構成されています。

これらのサブモデルは、テキストのエンコードとデコード、トークン分布の予測、低解像度画像の品質向上に使用されます。

Google Muse AI を活用するユーザー – Freepik 経由の画像

Google Muse AI は、DALL-E 2 や Midjourney などの他のテキストから画像への生成モデルとは異なる、いくつかの注目すべき機能を備えています。 これらのユニークな機能には次のようなものがあります。

Muse AI は、指定されたテキスト プロンプトに基づいて画像トークンの反復リサンプリングと呼ばれる手法を採用しています。

このアプローチにより、モデルは他の領域をマスクすることなく、テキスト プロンプトに基づいて画像の任意の領域に変更を加えることができます。 このゼロショットおよびマスクフリー編集機能は、Midjourney や DALL-E 2 などのモデルにはありません。

Muse 3B モデルは、TPUv4 上でわずか 1.3 秒で 512×512 の画像を生成でき、他のテキストから画像への生成ツールよりも高速です。

これに対し、Stable Diffusion 1.4 の画像生成速度は約 3.7 秒です。 この高速化により効率が向上し、画像生成の計算コストが削減されます。

Muse AI は拡散を使用しません。 代わりに、圧縮された個別トークンを利用するため、必要なサンプリング操作やテキスト プロンプトが少なくなります。 これにより、モデルが競合他社よりも正確、効率的、高速になることが可能になります。

Muse AI は、特定の部分のみに焦点を当てるのではなく、完全なテキスト プロンプトを処理します。 このアプローチにより、モデルはポーズや空間関係などの視覚的な概念をよりよく理解できるようになり、他の画像生成モデルとは区別されます。

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Muse AI は、DALL-E、Imagen、Parti などの従来のモデルよりも効率的かつ正確な、テキストから画像への生成に対する新しいアプローチを提供します。 Muse AI をこれらのモデルと比較すると次のようになります。

Muse AI は個別のトークンを使用し、サンプリングの反復回数が少ないため、Imagen や DALL-E 2 のようなピクセル空間拡散モデルよりも効率的です。

さらに、その並列デコード アプローチにより、Parti のような従来の自己回帰モデルよりも高速かつ効率的になります。

Muse AI が使用する事前トレーニング済みの言語モデルにより、言語の専門性を理解し、高品質の画像を生成できます。

この機能により、モデルは、オブジェクト、周囲との関係、ポーズ、カーディナリティなどの視覚的な概念を競合他社よりもよく理解できるようになります。

Google Muse AI は、画像の生成と編集の分野に革命を起こす可能性を秘めています。 この高度なモデルの考えられる用途には次のようなものがあります。

技術の未来に影響を与える Google Muse AI – Freepik 経由の画像

Google Muse AI は、画像生成に対する新しい、より効率的なアプローチを提供する、画期的なテキストから画像への生成モデルです。 きめ細かい言語を理解し、高品質の画像を生成し、ゼロショットおよびマスクフリーの編集を実行できるその機能により、AI が生成するアートの分野で革新をもたらします。

Muse AI の実用的な応用はまだ十分に検討されていませんが、その優れた機能と可能性により、Muse AI は AI の世界でエキサイティングな発展をもたらします。