1. Concentrez-vous sur les fonctionnalités visuelles, pas la compréhension du langage:
* Formation centrée sur l'image: Les générateurs d'images AI sont principalement formés pour comprendre et reproduire des caractéristiques visuelles (formes, couleurs, textures, objets) à partir de jeux de données massifs d'images. Bien que ces images soient souvent accompagnées de légendes ou de descriptions, les modèles apprennent principalement à s'associer les uns aux autres. Leur «compréhension» du langage est souvent superficielle, axée sur la corrélation des mots clés avec les attributs visuels plutôt que de saisir le sens sémantique ou la structure grammaticale des phrases.
* prioriser la cohérence visuelle: L'objectif principal du générateur est de créer des images visuellement plausibles et esthétiques. Le texte n'est qu'un autre élément visuel, comme un nuage ou un arbre. L'IA donne souvent la priorité à l'harmonie visuelle sur le rendu précis du texte, conduisant à des distorsions, des fautes d'orthographe et des mots absurdes.
2. Texte comme élément visuel, pas d'informations:
* Compréhension limitée de la typographie: Les modèles d'IA manquent souvent d'une compréhension approfondie des principes de typographie, tels que la création, la direction, les styles de police et la hiérarchie. Ils pourraient voir des lettres comme des formes simples à disposer plutôt que des composantes d'un message significatif.
* difficulté à distinguer le texte des autres éléments visuels: Les polices complexes de l'écriture manuscrite ou stylisées peuvent être difficiles à distinguer des autres formes et textures abstraites. Cela peut conduire au modèle mal interpréter ou fabriquer complètement des personnages.
3. Défis avec la génération de texte et le rendu:
* Manque d'architecture spécifique au texte: De nombreux modèles de génération d'images n'ont pas de module dédié spécialement conçu pour générer et rendu du texte. Ils s'appuient sur les mêmes processus utilisés pour générer un autre élément visuel, qui ne sont pas optimisés pour la précision et la cohérence requises pour le texte.
* Taille et dépendance du contexte: La précision du rendu de texte peut varier en fonction de la taille et du contexte du texte. Le petit texte est plus sujet aux erreurs car il contient moins d'informations visuelles pour que le modèle puisse fonctionner. De plus, si le texte est intégré dans une scène complexe avec beaucoup de bruit visuel, il devient plus difficile pour le modèle de l'isoler et de le rendre correctement.
* Gestion des structures de phrases complexes: Rendre avec précision les phrases complètes nécessite que le modèle comprenne les règles grammaticales et la structure des phrases, ce qui est un défi important. Même si l'IA peut générer des mots individuels, il peut avoir du mal à les organiser de manière grammaticalement correcte et significative.
4. Biais et limitations de données:
* rareté de données pour certaines polices / styles: Les ensembles de données de formation peuvent ne pas contenir de exemples suffisants de toutes les polices, styles et langues. Cela peut entraîner des biais et de mauvaises performances lors de la génération de texte dans des styles moins courants.
* Prévalence du texte visuel dans les données de formation: Une grande partie du texte dans les ensembles de données d'image provient de sources comme les logos, les signes et les affiches. L'IA apprend à associer certains styles visuels à des mots ou des phrases spécifiques, mais ne développe pas une compréhension générale de la génération de texte.
5. Limitations algorithmiques:
* Défis du modèle de diffusion: Les modèles de diffusion populaires actuels, tout en générant des images diverses et réalistes, fonctionnent à travers un processus d'ajout de bruit puis de le supprimer progressivement. Ce processus de débarras peut parfois introduire des erreurs et des distorsions lorsqu'elles sont appliquées au texte, en particulier lorsqu'ils traitent de détails fins et de structures de polices complexes.
* Mécanisme d'attention goulot d'étranglement: Les mécanismes d'attention dans les modèles d'IA aident à se concentrer sur les parties pertinentes de l'entrée. Cependant, ces mécanismes peuvent ne pas être suffisamment à grain fin pour capturer avec précision les relations entre les lettres individuelles et les mots dans une chaîne de texte.
en résumé:
La difficulté des générateurs d'images IA avec du texte provient d'une combinaison de leur architecture centrée sur l'image, de la compréhension du langage limité, des défis de la génération et du rendu de texte, des biais de données et des limitations algorithmiques. À mesure que la recherche sur l'IA avance, nous pouvons nous attendre à voir des améliorations dans ce domaine, potentiellement grâce au développement de modules de génération de texte dédiés, de modèles de langage plus robustes et d'ensembles de données de formation plus importants et plus diversifiés. Cependant, la réalisation d'un rendu de texte parfait dans les images générées par l'AI-AI reste un défi important qui nécessite une innovation continue.