Un modèle de génération d’image à partir de texte prend une entrée textuelle et génère une image en sortie basée sur la description textuelle. Le modèle utilise des algorithmes d’apprentissage profond avancés pour apprendre les relations entre le texte et les images correspondantes. Ces modèles sont entraînés sur de grands ensembles de données de paires de textes et d’images pour apprendre à générer des images qui correspondent à la description textuelle donnée. Les modèles utilisent une variété de techniques telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux antagonistes génératifs (GAN) pour générer des images de haute qualité qui reflètent précisément les caractéristiques de l’entrée textuelle donnée.

Prompt actuel :
Photo d’un coucher de soleil derrière la Tour Eiffel, prise avec un appareil photo 35 mm, réalisme, rendu octane, résolution 8k, tendance sur artstation, appareil photo 35 mm, moteur unreal, hyper détaillé, photo-réalisme maximal, lumière volumétrique, peinture mate réaliste, hyper photoréaliste, tendance sur artstation, ultra-détaillé, réaliste par rapport à un esthétique ‘laid, de faible qualité’.