Yandex, kullanıcıların metin yoluyla paylaştığı açıklamaları kullanıma hazır görüntü ve animasyonlara dönüştüren yapay sinir ağının geliştirilmiş bir sürümü olan YandexART 1.3’ü duyurdu.
Yandex, YandexART 1.3’ün gizli difüzyon (latent diffusion) yoluyla görüntü üretmek için geliştirilmiş bir teknolojiyle donatıldığını ve modeli eğitmek için kullanılan görüntü veri kümesinin 2,5 kat büyütüldüğünü açıkladı. Bu geliştirmelerin ise YandexART’ın metin komutlarını daha iyi anlamasını ve farklı formatlarda daha gerçekçi görüntüler oluşturmasını sağladığını belirtti.
YandexART’ın yeni sürümü şu anda Türkiye dahil tüm dünyada Shedevrum uygulamasında kullanılabiliyor.
Açıklanana göre, gizli difüzyon tekniği daha az hesaplama kaynağı gerektiriyor ve daha yüksek kaliteli grafiklerin oluşturulmasını kolaylaştırıyor. Süreç, gizli kod olarak bilinen bir ara görüntü temsili geliştirerek başlıyor. Bu, sıkıştırılmış formdaki görüntü hakkında temel bilgileri içeren kompakt bir açıklamayı içeriyor. Sinir ağı daha sonra bu kodu tek bir adımda yüksek çözünürlüklü görüntüye dönüştürüyor.
Ayrıca Yandex, modelin kullanıcı istemlerini daha iyi anlamasını sağlamak için eğitim veri setine sentetik metinler olarak bilinen ve sinir ağı tarafından oluşturulan ayrıntılı resim açıklamaları da eklediğini belirtiyor. Söz konusu veri kümesi 850 milyondan fazla resim-metin çiftini içerecek şekilde genişletilmiş durumda. Ayrıca, YandexART’ın kullanıcı istemlerinden daha fazla ayrıntıyı dikkate almasını sağlamak için modele iki metin kodlayıcı dahil edildi. Bu kodlayıcılar, YandexART’ın metin komutlarını doğru bir şekilde yorumlamasını ve bunları makine tarafından okunabilir verilere dönüştürmesini sağlıyor.
Güncellenen YandexART, ayrıca kullanıcıların 16:9, 4:3 veya 3:4 dahil olmak üzere çeşitli formatlarda görüntüler oluşturmasına olanak tanıyor. Bu sayede görüntüler dergi kapaklarında, televizyonlarda ve daha fazla mecrada kullanılabiliyor.
Dahili değerlendirmeler, YandexART 1.3’ün denemelerin yüzde 57’sinde Midjourney V5.2’den ve yüzde 63’ünde YandexART 1.2’den daha iyi performans gösterdiğini iddia ediyor.
