Een AI-model dat afbeeldingen kan genereren op basis van tekst werkt over het algemeen als volgt:
- Tekstanalyse:
Het model analyseert eerst de ingevoerde tekstbeschrijving (prompt) en zet deze om in een numerieke representatie die het kan verwerken. Hierbij worden belangrijke concepten, objecten, stijlen en andere elementen uit de tekst geëxtraheerd. - Beeldgeneratie:
Op basis van de geanalyseerde tekst genereert het model stapsgewijs een afbeelding. Dit gebeurt meestal via een proces genaamd ‘diffusie’, waarbij het model begint met willekeurige ruis en deze geleidelijk verfijnt tot een coherent beeld dat overeenkomt met de tekstbeschrijving. - Verfijning:
Het model past iteratief verbeteringen toe om de afbeelding steeds meer in overeenstemming te brengen met de prompt. Hierbij worden details toegevoegd, kleuren aangepast en de compositie verfijnd. - Stijl en context:
Geavanceerde modellen zoals DALL-E 3 kunnen ook rekening houden met specifieke kunststijlen, perspectieven of contextuele elementen die in de prompt worden genoemd. - Kwaliteitscontrole:
Veel modellen hebben ingebouwde mechanismen om de kwaliteit en relevantie van de gegenereerde afbeelding te beoordelen en zo nodig aan te passen. - Output:
Het uiteindelijke resultaat is een afbeelding die zo goed mogelijk overeenkomt met de tekstuele beschrijving.
Deze modellen zijn getraind op enorme datasets van tekst-beeld paren, waardoor ze hebben geleerd om verbanden te leggen tussen tekstuele beschrijvingen en visuele elementen. Ze maken gebruik van complexe neurale netwerken, vaak gebaseerd op architecturen zoals transformers of diffusiemodellen.
Het is belangrijk op te merken dat, hoewel deze modellen indrukwekkende resultaten kunnen produceren, ze niet perfect zijn. Ze kunnen soms worstelen met complexe concepten, anatomische details (zoals handen) of zeer specifieke instructies. De kwaliteit van de output hangt sterk af van de duidelijkheid en specificiteit van de ingevoerde prompt.