DeepSeek Janus-Pro 應用代碼與圖片鏈接實踐
為了確保Imagen 3生成的圖像質量和安全性，數據集的過濾和預處理是至關重要的一環。首先，Google對包含不安全、暴力或低質量內容的圖像進行篩選和排除。其次，為了防止模型學習到AI生成圖像中的常見偽影和偏差，特意去除AI生成的圖像。最后，通過去重和降低相似圖像的權重，減少過擬合的風險。
每個圖像都配有原始和合成的標題。原始標題可能來自替代文本或人類描述，而合成標題是通過Gemini模型生成的。多階段的過濾過程確保了這些標題的安全性和多樣性。
Imagen 3通過多方面的人工評估，展現了其在文本到圖像生成領域的卓越表現。評估包括總體偏好、提示與圖像對齊、視覺吸引力、詳細提示與圖像對齊以及數值推理五個方面。為了避免評估者的個人偏見，這些評估是獨立進行的，并采用了并排比較的方法。
自動評估利用了多種指標，如CLIP和VQAScore，來測量文本到圖像模型的質量。盡管這些指標與人工判斷有很好的相關性，但在區分強模型時仍存在挑戰。在多種數據集上的評估結果表明，Imagen 3在提示-圖像對齊和圖像質量方面均表現優異。
Imagen 3的高效文本到圖像生成能力使其在創意設計中大放異彩。設計師可以通過簡單的文本提示，快速生成富有創意的視覺效果，從而大大縮短設計周期。
在營銷和廣告領域，Imagen 3可以幫助企業快速生成具有吸引力的廣告圖像，增強品牌形象和市場影響力。通過精確的提示，市場營銷人員可以輕松調整廣告內容以適應不同的受眾。
Imagen 3在教育領域的應用同樣值得關注。通過生成直觀的教學圖像，教師可以更生動地傳達復雜的概念，使學習過程更加高效和有趣。
在開發和部署Imagen 3時，Google遵循了一套嚴格的責任管理框架。通過多階段的評估，包括紅隊測試和外部評估，確保了模型的安全性和公平性。此外，通過使用多模態分類器和合成標題，進一步提高了模型的準確性和多樣性。
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage
from langchain_google_vertexai.vision_models import VertexAIImageGeneratorChat
generator = VertexAIImageGeneratorChat()
messages = [HumanMessage(content=["a cat at the beach"])]
response = generator.invoke(messages)
generated_image = response.content[0]
import base64
import io
from PIL import Image
img_base64 = generated_image["image_url"]["url"].split(",")[-1]
img = Image.open(io.BytesIO(base64.decodebytes(bytes(img_base64, "utf-8"))))
img在Imagen 3的開發過程中，Google重視責任與安全，通過多重評估機制來識別和緩解潛在風險。評估涵蓋了安全性、公平性以及危險能力等多個方面。在模型發布之前，所有的評估結果都會反饋到開發過程中，以確保模型的安全性和公平性。
問：Imagen 3如何確保生成圖像的安全性？
問：開發者如何使用Imagen 3進行創意設計？
問：自動評估如何幫助提升Imagen 3的表現？
問：如何在商業廣告中應用Imagen 3？
問：Imagen 3在教育領域有哪些應用？
Imagen 3為文本到圖像生成技術設立了新的行業標準。通過其強大的生成能力和廣泛的應用領域，Imagen 3正在改變我們與視覺內容互動的方式。盡管如此，開發者在使用Imagen 3時仍需關注安全性和責任問題，以確保模型的負責任應用。
