見た目は完璧にコピーできるのに、オリジナルの絵は描けない状態の解決法

この記事では、AIモデルが既存の画像のスタイルを完璧にコピーできるものの、オリジナルのコンテンツを生成するのに苦労するという問題に対する解決策について議論しています。おそらく、「Towards Scalable Pre-training of Visual Tokenizers for Generation」（生成のための視覚的トークナイザーの拡張可能な事前学習に向けて）という論文を参照しており、視覚的トークナイザーの事前学習の進歩が生成能力を向上させる鍵であることを示唆しています。この記事では、事前学習をスケールアップし、視覚的トークナイザーを改良することで、AIモデルが単なる模倣を超えて、真に斬新な画像を生成できるようになる可能性を探求していると考えられます。モデルの視覚的な概念と関係の理解を深め、より創造的に、既存のスタイルへの依存を減らしてオリジナルのアートワークを生成できるようにすることに焦点が当てられています。

• •視覚的トークナイザーの事前学習は、生成AIにとって非常に重要です。
• •事前学習をスケールアップすると、独創性が向上します。
• •視覚的トークナイザーを改良すると、創造的な能力が向上します。