Imagínate tener la capacidad de generar imágenes realistas y variadas con solo una indicación de texto. Parece cosa de ciencia ficción, ¿verdad? Pero la realidad es que con los avances en la generación de texto a imagen con modelos de difusión, esto ya es posible. Aunque aún quedan desafíos por superar, como las indicaciones de texto que requieren un razonamiento espacial o de sentido común, hoy te traemos una propuesta que parece tener la solución.

Uniendo fuerzas: modelos de difusión y grandes modelos de lenguaje

El enfoque que te presentamos se llama LLM-grounded Diffusion (LMD), una innovación que mejora la capacidad de los modelos de difusión para entender y generar imágenes a partir de indicaciones de texto que requieren razonamiento espacial y de lenguaje.

¿Cómo se consigue esto?

La respuesta está en unirse a los grandes modelos de lenguaje pre-entrenados ↗ (LLM) y emplear un proceso de generación de dos etapas.

En dos pasos hacia la generación de imágenes realistas

El primer paso de este proceso es la Generación de Diseño de Cajas Delimitadoras. Aquí es donde entra en juego el LLM, que gracias a estar entrenado con una gran cantidad de datos de lenguaje natural, tiene el poder de entender de forma profunda el lenguaje y generar un diseño preciso y detallado de cajas delimitadoras.

El segundo paso es la Generación de Imágenes a partir del Diseño de Cajas Delimitadoras. En esta etapa, se utiliza un modelo de difusión para generar una imagen basada en el diseño de cajas delimitadoras creado en la primera etapa. El resultado son imágenes de alta calidad.

«La dificultad reside, no en las nuevas ideas, sino en escapar de las antiguas», decía John Maynard Keynes. Y precisamente, este enfoque LMD aporta esa frescura necesaria para dar un paso adelante en el campo de la generación de imágenes a partir de texto.

¿Qué hay que recordar del enfoque LMD?

El enfoque LMD no solo permite entender mejor las indicaciones de texto para generar imágenes más precisas y realistas, sino que también emplea LLM para mejorar la comprensión de las indicaciones de texto y generar imágenes de alta calidad.

Además, es importante tener en cuenta la definición de algunos conceptos clave en este enfoque:

• Los modelos de difusión son una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para generar imágenes a partir de indicaciones de texto.
• Los LLM son modelos de aprendizaje automático que se utilizan para procesar y generar texto.
• La generación de imágenes guiada por diseño es una técnica que utiliza diseños de cajas delimitadoras para crear imágenes.

Resolviendo dudas sobre el enfoque LMD

Posiblemente te estés preguntando, ¿puede este método responder a preguntas que requieran tanto razonamiento lingüístico como espacial? La respuesta es sí. Gracias a los grandes modelos lingüísticos, el enfoque LMD puede comprender mejor las indicaciones de texto, permitiendo crear diseños de cajas delimitadoras más precisos y detallados.

¿Y cuáles son las ventajas de utilizar grandes modelos lingüísticos pre-entrenados en este enfoque? Los LLM tienen una comprensión profunda del lenguaje y pueden generar texto coherente y preciso. Además, pueden ajustarse finamente para tareas específicas, lo que permite una mejor adaptación a las indicaciones de texto que requieren razonamiento espacial y lingüístico complejo. En resumen, los grandes modelos lingüísticos pre-entrenados son una parte fundamental del enfoque LMD y permiten una generación de imágenes de alta calidad a partir de indicaciones de texto complejas.

Puedes pensar en el enfoque LMD como un pintor que, en lugar de pintar sobre un lienzo en blanco, utiliza un boceto detallado para guiar cada pincelada. Este boceto es proporcionado por los LLM, mientras que el modelo de difusión es el artista que colorea y da vida al diseño.