数据标注如何赋能AI艺术–淘丁数据标注
人工智能有一个新的热门趋势——通过文本生成图像，通过向程序输入一串描述文本，它会生成和该描述文本匹配的图片，可以生成任何您喜欢的风格，从油画到水墨画甚至是毫无PS痕迹的照片，唯一限制创作的是您的想象力。在文本生成图像领域有很多知名的项目，例如DALL-E，这是一个由知名AI实验室OpenAI推出的模型，再如最近最火爆的由Stability.ai免费开源AI绘图应用Stable Diffusion，甚至因为涉及版权问题被艺术家们集体举报。
由stable diffusion生成的画作
在本文中，我们将为您阐述AI绘图应用和背后所涉及的数据标注技术。
图像生成中有哪些AI功能？
来自Google、StabilityAI、StarryAI和许多其他公司的AI绘图应用一样，它们允许任何人输入一串文本描述，AI模型将根据该描述生成视觉图像，让我们来看一组使用Stable Diffusion通过文本描述生成的画作：
文本描述：clear portrait of a superhero concept between spiderman and batman, cottagecore!!, background hyper detailed, character concept, full body, dynamic pose, intricate, highly detailed, digital painting, artstation, concept art, smooth, sharp focus, illustration, art by artgerm and greg rutkowski and alphonse mucha
文本描述：interior design, open plan, kitchen and living room, modular furniture with cotton textiles, wooden floor, high ceiling, large steel windows viewing a city
文本描述：the living room of a cozy wooden house with a fireplace, at night, interior design, d & d concept art, d & d wallpaper, warm, digital art. art by james gurney and larry elmore.
如你所见，它可以根据文本描述生成任何风格的图像。
如今，人工智能算法可以做到的事情令人震惊，生成一整套图像只需不到一分钟的时间，虽然并非所有的画作都非常令人满意，或者有时候会与描述相悖，但是，即使通过多次修改您的描述文本重新输出图像，速度也远比人类画出一张画作要快得多，即使是技艺高超的艺术家也一样，而且有时候，生成一张让人意想不到的画作难道不令人惊喜吗？
AI绘画模型是如何工作的？
该模型是通过查看来自互联网的数百万张图像及其相关标题来训练的。随着时间的推移，它学会了如何从文本提示中绘制图像。
该模型是通过互联网上数百万张图像和图像的标题来进行训练的，随着时间的推移，它学会了标题和图像的关联并学习到了其中的特征，一些概念是从记忆中学习的，因为他们可能看过类似的图像，它也可以通过将多个概念组合在一起来学习如何创作不存在的独特图像，例如“the Eiffel tower is landing on the moon“（埃菲尔铁塔伫立在月球之上）。
将以下几种模型组合在一起，从而达到我们想要的结果：
一种图像编码器，可将原始图像转换为具有相关解码器的数字序列
将文本描述转换为编码图像的模型
判断生成的图像质量以便更好地过滤的模型
将文本训练到图像系统需要哪些类型的数据标注？
人工智能系统使用自然语言理解在识别人类语言的意图，但是，要开发AI自然语言理解的能力，需要大量的数据标注，比如文本分类，这意味着人类标注员需要标注关键短语和单词，以向 ML 算法解释要文本中哪些是重要的信息和其意图。可能还需要命名实体识别 (NER)，这是在文本中识别和分类关键信信息的任务。
通过文本标注向机器学习模型解释自然语言的意涵，能够帮助模型更好地理解我们的文本描述想要表达的意图，从而更准确地生成我们想要得到的图像。
获得文本标注的支持
随着文本标注的多样化发展和广泛应用，机器模型将逐渐接近人类水平，实现像人类一样理解和分析文本的目标，但是在文本标注项目中总会遇到各种各样的挑战，比如如何快速扩大标注规模，和如何通过技术方案使工作变得有序。
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