Fichier:CRAIYON-Teddy bears working on new AI research underwater with 1990s technology.jpg
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CRAIYON-Teddy_bears_working_on_new_AI_research_underwater_with_1990s_technology.jpg (256 × 256 pixels, taille du fichier : 16 kio, type MIME : image/jpeg)
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Description
| Description | Output of Craiyon (formerly "DALL-E Mini"). See the model card for information on the model used. Specifically (from the title card): "Images are encoded through a VQGAN encoder, which turns images into a sequence of tokens. Descriptions are encoded through a BART encoder. The output of the BART encoder and encoded images are fed through the BART decoder, which is an auto-regressive model whose goal is to predict the next token. Loss is the softmax cross-entropy between the model prediction logits and the actual image encodings from the VQGAN." Upscaled using Real-ESRGAN. Compare to DALL-E 2 equivalent. |
| Source | craiyon.com |
| Auteur | Craiyon |
| Autorisation (Réutilisation de ce fichier) |
Public domain |
Conditions d’utilisation
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| Date et heure | Vignette | Dimensions | Utilisateur | Commentaire | |
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| actuel | 27 juillet 2022 à 16:53 | | 256 × 256 (16 kio) | JPxG | == {{int:filedesc}} == {{Information |Description=Output of Craiyon (formerly "DALL-E Mini"). See [https://huggingface.co/dalle-mini/dalle-mini the model card] for information on the model used. Specifically (from the title card): "Images are encoded through a VQGAN encoder, which turns images into a sequence of tokens. Descriptions are encoded through a BART encoder. The output of the BART encoder and encoded images are fed through the BART decoder, which is an auto-regressive model whose go... |
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