译码器辅助的抽象艺术生成

19/24译码器辅助的抽象艺术生成第一部分译码器架构对生成式艺术的影响 2第二部分潜在空间映射在抽象艺术创作中的应用 4第三部分生成对抗网络（GAN）在译码器辅助的图像合成 8第四部分卷积神经网络（CNN）在特征提取和图像风格转换 10第五部分非监督学习算法在抽象艺术生成中的作用 13第六部分图像分割技术在艺术生成中的应用 15第七部分译码器模型的训练方法和评价指标 17第八部分译码器辅助抽象艺术生成的发展趋势 19

第一部分译码器架构对生成式艺术的影响关键词关键要点译码器架构对生成式艺术的影响

主题名称：翻译模块的类型选择

1.选择性翻译模块：允许用户选择要翻译的部分图像，从而实现对生成过程的更精细控制。

2.条件翻译模块：使用额外的输入信息（如文本提示或参考图像）指导翻译过程，生成符合特定条件的艺术品。

3.自适应翻译模块：根据图像内容动态调整翻译策略，可产生更加一致和高质量的生成结果。

主题名称：译码器层的堆叠和组合

译码器架构对生成式艺术的影响

译码器架构在生成式艺术中扮演着至关重要的角色，它将隐含表示解码为可视形式，从而影响生成的艺术品质。不同的译码器架构具有不同的优势和劣势，适合不同的生成任务。

1.卷积译码器(ConvolutionalDecoder)

*优势：

*保留空间信息，生成具有清晰结构和纹理的艺术品。

*可通过卷积层调整特征图，精确控制输出。

*劣势：

*计算量大，尤其是对于高分辨率的生成。

*容易产生棋盘效应，导致不自然的纹理。

2.转置卷积译码器(TransposedConvolutionalDecoder)

*优势：

*比卷积译码器速度更快，计算量更低。

*能够生成具有平滑过渡的艺术品，减少棋盘效应。

*劣势：

*可能丢失空间信息，导致生成模糊或缺乏细节。

*难以处理复杂或高频纹理。

3.自注意力译码器(Self-AttentionDecoder)

*优势：

*能够建立远程依赖关系，生成具有复杂结构和全局一致性的艺术品。

*不受输入大小的限制，即使对于大分辨率的图像也能生成高质量的结果。

*劣势：

*计算量大，特别是对于长序列或高维输入。

*生成过程不直观，难以控制输出。

4.混合译码器

*优势：

*结合不同译码器架构的优点，弥补其不足。

*例如，将卷积译码器与自注意力译码器相结合，既能保持空间信息又能建立远程依赖关系。

*劣势：

*设计和训练复杂，需要仔细权衡不同译码器的参数。

*可能增加计算成本和训练时间。

译码器架构的评估

评估译码器架构的性能取决于生成任务的具体要求。一些重要的评估指标包括：

*视觉质量：生成的艺术品的视觉吸引力、清晰度和多样性。

*结构一致性：艺术品中元素之间的空间关系和整体结构。

*计算效率：生成过程的计算量和训练时间。

*可控性：用户控制生成过程的能力，例如调整纹理、颜色或构图。

结论

译码器架构是生成式艺术中生成高质量艺术品的关键组件。不同的译码器架构具有不同的特性和优势，适合特定的生成任务。通过仔细选择和定制译码器架构，艺术家和研究人员可以充分发挥生成式艺术的潜力。第二部分潜在空间映射在抽象艺术创作中的应用关键词关键要点潜在空间的探索

1.潜在空间是生成模型中一个多维空间，其中每个维度对应抽象艺术中特定特征或属性。

2.通过改变潜在空间中的向量值，可以系统地生成具有不同风格、颜色、形状和纹理的抽象艺术品。

3.探索潜在空间可以通过交互式用户界面或编程技术实现，使艺术家能够直观地控制生成过程并实验不同的创意。

特征分解和组合

1.潜在空间映射可以分解抽象艺术中的复杂特征，例如形状、颜色和纹理，并将其表示为单独的向量维度。

2.这些向量维度可以独立地调整和组合，允许艺术家创建新颖且独特的艺术风格和构图。

3.这种特征分解和组合的过程使艺术家能够扩展他们的创意范围并生成无法通过传统绘画或雕刻技术实现的艺术品。

风格迁移和融合

1.潜在空间映射可以将不同艺术风格的特征从一幅作品转移到另一幅作品中，从而实现风格迁移。

2.通过在潜在空间中混合不同风格的向量值，可以生成独特的抽象艺术品，融合了多种美学元素。

3.风格融合技术为艺术家提供了新的方式来探索和创新，并创造出风格鲜明、具有实验性的作品。

生成式对抗网络（GAN）

1.GAN是一种生成模型，利用两个神经网络——生成器和鉴别器——来生成逼真的抽象艺术品。

2.生成器从潜在空间创建艺术品，而鉴别器将其与真实艺术品区分开来。

3.通过对抗训练，GAN可以学习生成具有高质量、多样性和视觉吸引力的抽象艺术品。

条件生成模型

1.条件生成模型将潜在空间映射与文本描述或其他数据源结合起来，以生成满足特定主题或概念的抽象艺术品。

2.通过输入文本提示或图像参考，艺术家可以引导生成过程并创建符合其创意愿景的艺术品。

3.条件生成模型使抽象艺术创作更加直观和易于访问，使非艺术家也能参与创作过程。

未来的趋势和前沿

1.潜在空间映射技术正在不断发展，艺术家可以使用新的工具和算法来探索更复杂和多样的艺术风格。

2.生成模型与其他人工智能技术相结合，为交互式和协作式艺术创作开辟了新的可能性。

3.随着人工智能在艺术领域的持续进步，抽象艺术创作的未来充满无限可能和创造潜力。潜在空间映射在抽象艺术创作中的应用

潜在空间映射是将高维潜在空间中的点映射到低维输出空间中的技术，在抽象艺术生成中具有广泛的应用。

潜在空间的特点

*连续性：潜空间中的点通常表示连续的特征变化，例如颜色、形状和纹理。

*维度可变：潜在空间的维度可以根据所需的抽象程度而变化，更高的维度允许更复杂的表示。

*可编码：潜在空间中的点可以通过编码器从输入数据中提取，该编码器可以是变分自编码器或生成对抗网络。

映射技术

有多种技术可用于将潜在空间映射到输出空间，包括：

*线性映射：使用矩阵变换将潜空间中的点线性映射到输出空间。

*非线性映射：使用神经网络或其他非线性函数进行映射，从而实现更复杂的转换。

*生成对抗网络(GAN)：通过对抗性训练生成器和鉴别器网络，将潜在空间中的点映射到输出图像。

应用

潜在空间映射在抽象艺术创作中有多种应用：

*风格转换：通过在潜在空间中插值或混合不同的编码，将一种艺术风格转移到另一种风格。

*生成新艺术：在潜在空间中探索新区域，生成以前从未见过的抽象艺术品。

*交互式艺术创作：通过在潜在空间中手动调整编码，实现交互式艺术创作，用户可以实时塑造艺术品的特征。

*数据可视化：将高维数据集投影到低维潜在空间中，便于可视化和解释复杂的数据模式。

具体示例

以下是一些具体示例，展示了潜在空间映射在抽象艺术创作中的应用：

*风格神经网络(NST)：一种使用线性映射将内容图像的风格转移到风格图像的算法。

*梦境GAN：一种使用GAN将潜在空间编码映射到图像，产生类似梦境般的抽象艺术。

*互动画布：一种交互式艺术工具，允许用户直接在潜在空间中操作和生成抽象艺术品。

优势

潜在空间映射在抽象艺术创作中具有以下优势：

*可控性：艺术家可以通过操作潜在空间中的编码来精细地控制艺术品的特征。

*多样性：潜在空间映射可用于生成广泛多样且新颖的抽象艺术品。

*可扩展性：该技术可与各种编码器和解码器架构结合使用，从而实现不同的抽象风格。

局限性

潜在空间映射也有一些局限性：

*解释困难：潜在空间中的编码可能难以解释，这使得难以预测艺术品的输出结果。

*计算成本：训练和使用基于GAN的映射模型可能需要大量的计算资源。

*艺术价值：一些评论家认为，使用潜在空间映射生成艺术缺乏传统艺术所需的创造性和表达性。

未来方向

潜在空间映射在抽象艺术创作中的应用是一个活跃的研究领域，未来有以下发展方向：

*交互性改进：开发新的交互技术，让艺术家更直观地导航和操作潜在空间。

*建模复杂性：探索使用更高维度和复杂编码器的潜在空间，以生成更复杂和逼真的抽象艺术。

*艺术库融合：将潜在空间映射与传统艺术技巧和材料相结合，创造新的混合艺术形式。第三部分生成对抗网络（GAN）在译码器辅助的图像合成关键词关键要点【生成对抗网络（GAN）基础】

1.GAN由生成器和判别器两个神经网络组成，生成器生成虚假样本，判别器区分虚假样本和真实样本。

2.GAN通过对抗训练，生成器逐渐生成更真实的虚假样本，而判别器逐渐提高区分能力。

3.GAN可用于生成各种类型的图像，包括人脸、风景和物体，并具有生成高质量、多样化图像的能力。

【GAN在译码器辅助图像合成中的应用】

生成对抗网络（GAN）在译码器辅助的图像合成

生成对抗网络（GAN）是一种深度生成模型，由一个生成器网络和一个判别器网络组成。生成器网络学习从给定的潜在分布中生成数据，而判别器网络则学习区分生成的数据和真实数据。在这个过程中，生成器网络和判别器网络通过对抗性训练不断改进，最终生成逼真的数据。

在译码器辅助的图像合成中，GAN被用来生成真实或新颖的图像。译码器辅助的图像合成管道通常包括两个主要步骤：

1.潜在空间采样：从潜在分布中对潜在向量进行采样，该分布通常是正态分布或均匀分布。

2.图像生成：将采样的潜在向量作为输入，将译码器网络应用于生成合成图像。

GAN的优势在于，它可以生成以前未见过的图像，这些图像具有与训练数据类似的统计分布。然而，GAN也存在一些缺点，例如：

*模式崩溃：生成器网络可能会倾向于仅生成训练数据的某个子集，导致图像多样性较低。

*训练不稳定：训练GAN需要精心调整超参数，否则可能会导致训练不稳定或生成质量差。

*分辨率限制：传统GAN难以生成高分辨率图像，因为随着图像分辨率的增加，训练难度会呈指数级增加。

为了解决这些缺点，研究人员提出了各种增强GAN的方法，包括：

*条件GAN：通过向生成器网络和判别器网络输入额外的条件信息（例如类标签或图像分割掩码）来提高图像生成的可控性。

*渐进式GAN：通过以逐步增加的分辨率训练GAN，可以稳定训练过程并生成高分辨率图像。

*SpecGAN：通过迫使生成器网络匹配数据集的频谱分布，可以提高生成图像的视觉保真度。

通过使用这些增强技术，GAN在译码器辅助的图像合成中获得了显著进步。GAN已成功应用于生成人脸图像、风景图像、文本到图像合成等各种任务。

特定应用

GAN在译码器辅助的图像合成中的具体应用包括：

*图像增强：提高图像的质量，如超分辨率图像生成和降噪。

*图像变换：将图像从一个域转换为另一个域，如风格转换和图像退化。

*图像修复：修复损坏或缺失的图像部分。

*图像合成：从头开始生成新图像。

结论

GAN在译码器辅助的图像合成中扮演着关键角色，生成真实或新颖的图像。通过不断改进GAN架构和训练技术，研究人员正在不断扩大GAN的应用范围，使其成为图像生成和编辑领域最有前途的技术之一。第四部分卷积神经网络（CNN）在特征提取和图像风格转换关键词关键要点【卷积神经网络（CNN）在特征提取】

1.CNN利用卷积层逐层提取图像中的局部特征，形成特征图。

2.每层卷积核的感受野不同，可捕捉不同尺度的特征。

3.池化层进一步抽象特征，降低特征图尺寸并保留关键信息。

【卷积神经网络（CNN）在图像风格转换】

卷积神经网络（CNN）在特征提取和图像风格转换中的应用

简介

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，因其在计算机视觉任务中的出色表现而闻名。CNN利用卷积运算从图像中提取特征，该运算能够检测图像中的局部模式和形状。在图像风格转换和抽象艺术生成中，CNN已成为一项强大的工具。

特征提取

CNN通过使用一系列卷积层从图像中提取特征。每层都包含多个卷积核，它们在图像上滑动并与局部像素进行卷积运算。这会生成一系列特征图，每个特征图突出图像的不同方面，例如边缘、纹理和对象。

CNN中的特征提取层通常采用编码器-解码器架构。编码器网络逐步减小图像分辨率，同时增加特征图数量。这有助于从图像中提取高层次的抽象特征。

图像风格转换

图像风格转换是一种技术，它使用CNN将一幅图像的风格转移到另一幅图像中。该过程涉及两个网络：

1.风格网络：从风格图像中提取特征，编码其独特的风格。

2.内容网络：从内容图像中提取特征，编码其原始内容。

通过结合风格网络和内容网络的输出，可以生成一幅新图像，既具有内容图像的内容，又具有风格图像的风格。

抽象艺术生成

CNN还可以用于生成抽象艺术。这可以通过以下方法实现：

1.使用预训练的CNN：可以使用预训练在图像分类任务上的CNN来提取图像特征。然后，这些特征可以可视化为抽象艺术品。

2.训练生成器网络：可以训练一个生成器网络来生成抽象图像。该网络使用卷积层和反卷积层，从随机噪声中创建图像。

3.混合方法：可以使用预训练的CNN提取图像特征，然后将这些特征输入生成器网络，以生成更复杂和多样化的抽象艺术品。

优势和挑战

CNN在特征提取和图像风格转换方面具有以下优势：

*强大的特征提取能力：CNN可以从图像中提取复杂和高层次的特征。

*可控性：CNN的架构可以调整以满足特定任务的需求。

*生成多样化的结果：CNN可以生成各种各样的抽象艺术风格和效果。

然而，CNN也面临一些挑战：

*计算成本高：训练和使用CNN需要大量的计算资源。

*可解释性差：CNN的内部工作原理可能很难理解和解释。

*偏向训练数据：CNN在生成艺术风格时可能会受到其训练数据的影响。

结论

CNN是图像风格转换和抽象艺术生成中强大的工具。它们利用卷积运算从图像中提取特征，并能够生成具有独特风格和内容的新图像。随着技术的发展，CNN在这些领域的应用预计将变得更加广泛和复杂。第五部分非监督学习算法在抽象艺术生成中的作用非监督学习算法在抽象艺术生成中的作用

非监督学习算法在抽象艺术生成中发挥着至关重要的作用，允许创作出复杂多样的艺术品，而无需对数据进行明确的标记或监督。这些算法的主要目标是发现数据中的隐藏模式和结构，为艺术生成提供基础。

神经风格转换

神经风格转换是利用非监督学习算法来生成抽象艺术的一种著名技术。它结合了内容图像和风格图像的特征，创造出具有内容图像形状和风格图像纹理和笔触的混合图像。

生成对抗网络（GANs）

GANs是一种非监督学习算法，由生成器和判别器组成。生成器负责生成艺术品，而判别器则尝试将生成的艺术品与真实艺术品区分开来。通过训练，生成器学习产生与真实艺术品难以区分的图像，允许高度抽象和创造性的图像生成。

自编码器

自编码器是一种非监督学习算法，由编码器和解码器组成。编码器将输入图像压缩成低维潜在表示，而解码器重建原始图像。通过约束潜在表示，自编码器可以学习图像的抽象特征，用于生成具有不同形状、纹理和颜色的新艺术品。

变分自编码器（VAEs）

VAEs扩展了自编码器，通过引入随机噪声来提高生成的艺术品的多样性和创造性。随机噪声允许VAE在潜在表示中探索不同的区域，从而生成更具实验性和独特的艺术品。

优点

非监督学习算法在抽象艺术生成中的应用提供了许多优点，包括：

*无标签数据：这些算法不需要对数据进行标记或监督，这使得它们能够使用大量未标记的图像数据进行训练。

*复杂性：这些算法能够学习复杂的数据模式和关系，从而生成高度抽象和复杂的艺术品。

*多样性：通过调整算法的参数和输入数据，艺术家可以生成广泛多样且独特的艺术品。

*创造力：非监督学习算法通过自动化艺术生成过程释放了艺术家的创造力，让他们专注于探索新的想法和概念。

应用

非监督学习算法在抽象艺术生成中的应用正在迅速扩展，包括：

*绘画和雕塑：生成抽象绘画、雕塑和其他艺术装置。

*音乐：作曲抽象音乐曲目，具有独特的节奏、旋律和和声。

*文学：生成抽象诗歌和散文，具有意想不到的意象和主题。

*时尚：设计抽象服装和配饰，具有独特的图案、颜色和纹理。

结论

非监督学习算法已成为抽象艺术生成领域不可或缺的工具，允许艺术家创造出复杂、多样且引人入胜的艺术品。随着这些算法的持续发展，我们期待在未来看到更多创新和令人惊叹的抽象艺术作品。第六部分图像分割技术在艺术生成中的应用关键词关键要点图像分割技术在艺术生成中的应用

图像分割技术分为以下六个主题：

语义分割：

*

*利用深度神经网络对图像进行像素级分类，识别不同的对象类别。

*生成具有清晰边界和一致对象的高质量分割图像。

*允许艺术家根据图像中的特定特征创造性地提取对象。

实例分割：

*图像分割技术在艺术生成中的应用

图像分割是计算机视觉领域的一项基本任务，其目标是将图像分解为具有相似特征（如颜色、纹理、形状）的离散区域。在抽象艺术生成中，图像分割技术发挥着至关重要的作用，因为它使艺术家能够操纵和重组图像元素，创造出具有新颖性和表现力的作品。

1.分割算法

用于艺术生成的图像分割算法可分为以下几类：

*基于阈值的分割：将像素根据颜色或强度阈值进行分组。

*基于区域的分割：根据像素间的连接性或相似性将像素分组到区域中。

*基于边缘的分割：利用图像梯度或边缘检测算法检测图像中的边界。

*基于分割的算法：将图像分解为更简单的子区域，然后对其进行逐个分割。

2.分割技术的应用

在抽象艺术生成中，图像分割技术有广泛的应用，包括：

*形状和轮廓提取：分割可用于提取图像中的形状和轮廓，这些元素可作为抽象构图的基础。

*颜色分割：分割可用于将图像分解为不同的颜色区域，这些区域可重新排列或混合以创造出新的色调和纹理。

*纹理生成：分割可用于生成具有独特纹理的区域，这些区域可用于创建动态和有吸引力的抽象作品。

*图像重组：分割可用于将图像分解为元素，然后以不同的方式重新组合，以产生新的构图。

3.艺术家案例研究

许多当代艺术家已将图像分割技术整合到他们的抽象艺术创作中。以下是一些值得注意的例子：

*彼得·多伊格：多伊格在其作品中使用分割技术将图像分解为几何形状，然后重新组合成抽象的风景。

*安妮塔·布朗：布朗利用分割技术创建具有复杂纹理和色彩的抽象作品，探索运动和深度的概念。

*大卫·霍克尼：霍克尼在其分割的画作中使用分割技术提取图像中的关键形状，然后通过重复排列它们来创造具有动感和活力的作品。

4.优势和局限性

优势：

*提供对图像元素的精确控制

*允许创造出具有独特和原创性的抽象作品

*促进跨学科合作，例如绘画、摄影和数字艺术

局限性：

*分割结果可能因算法和参数设置而异

*人工密集，需要艺术家对结果进行仔细编辑

*可能过于机械化，缺乏手工艺的感觉

5.未来发展方向

图像分割技术在抽象艺术生成中不断发展，未来有望取得以下进展：

*基于深度学习的分割：利用深度神经网络提高图像分割的准确性和鲁棒性

*交互式分割工具：开发允许艺术家实时分割图像的工具

*生成对抗网络（GAN）与分割相结合：利用GAN生成新的图像内容，并将其与分割结果相结合以创建高度原创的抽象作品第七部分译码器模型的训练方法和评价指标关键词关键要点主题名称：译码器模型的训练方法

1.最大似然估计(MLE)：通过最大化训练样本的似然函数来训练模型，以最小化预测错误。

2.强化学习：使用强化信号来指导训练，使模型的行为与预期目标相一致。

3.对抗训练：通过引入一个判别器来区分真假样本，从而训练模型生成逼真的样本。

主题名称：译码器模型的评价指标

译码器模型的训练方法

译码器模型通常采用最大似然估计(MLE)算法进行训练。该算法最大化训练数据集中目标序列的联合概率：

```

L(θ)=∏P(y_i|y_<i>,x;θ)

```

其中：

*θ是模型参数

*x是输入序列

*y是目标序列

*y_<i>表示y序列中i时刻之前的元素

训练过程中，通过调整模型参数来最小化负对数似然损失函数：

```

loss=-logP(y|x;θ)

```

评价指标

为了评估译码器模型的性能，通常使用以下评价指标：

*BLEU(双语评估下限)：衡量生成序列与参考序列之间的重合程度，介于0到1之间，值越高表示模型性能越好。

*ROUGE(重叠N-元组)：类似BLEU，但它只计算重叠的N-元组，N通常取值为1、2或L（L为生成序列的长度）。

*METEOR(机器翻译评价和报告)：它结合了BLEU、ROUGE和其他因素，以提供更全面的评估。

*CIDEr(余弦相似度)：计算生成序列和参考序列之间的余弦相似度，该值介于0到1之间，值越高表示生成序列与参考序列越相似。

具体步骤

训练步骤：

1.初始化模型参数θ

2.从训练数据集加载一批输入序列x和目标序列y

3.正向传播x，并使用译码器模型生成预测的序列y^

4.计算负对数似然损失函数

5.反向传播损失函数，并更新模型参数θ

6.重复步骤2-5，直到训练数据处理完毕

评估步骤：

1.加载一组开发集或测试集

2.让模型在开发集或测试集上进行预测

3.使用BLEU、ROUGE、METEOR或CIDEr等评价指标计算模型的性能

4.根据评估结果调整模型超参数或架构，以提高性能第八部分译码器辅助抽象艺术生成的发展趋势关键词关键要点混合媒体与数字整合

-将传统绘画媒介与数字技术相结合，创造出具有独特质感的混合艺术作品。

-运用数字工具增强笔触、纹理和构图，扩展抽象艺术表现的可能性。

-探索虚拟现实和增强现实技术，打造沉浸式和互动性的艺术体验。

神经风格迁移

-利用人工智能神经网络将特定艺术风格应用于图像，生成新的抽象艺术形式。

-算法学习艺术风格的特征，并将其应用到各种图像，创造出令人惊叹的视觉效果。

-允许艺术家探索风格间的交叉授粉，突破传统的艺术界限。

生成对抗网络（GAN）

-使用对抗性生成网络生成逼真的抽象艺术作品，具有高度的细节和复杂性。

-GAN通过竞争性学习过程创建新的图像，并不断改进其输出质量。

-这种技术拓宽了抽象艺术的范围，并激发了新的创作理念。

多模式生成

-结合不同的生成模型，如GAN和变分自编码器（VAE），生成具有多样性和创造性的抽象艺术。

-混合模型的优势，创造出超越任何单个模型能力的艺术作品。

-开辟了新的可能性，让艺术家探索复杂和动态的抽象形式。

算法美学

-研究生成模型中嵌入的算法和数学原理对抽象艺术美学的影响。

-探索如何利用算法产生令人愉悦和审美体验的艺术作品。

-促进跨学科协作，在艺术、计算机科学和数学领域之间架起桥梁。

数据驱动的抽象

-使用机器学习算法分析和处理图像数据，生成抽象艺术。

-利用人工智能技术从现有数据中提取模式和特征，创造新的视觉叙事。

-将抽象艺术与数据科学相结合，激发新的创作方法和见解。译码器辅助抽象艺术生成的发展趋势

近年来，译码器辅助抽象艺术生成领域取得了重大进展，出现了多种创新方法和技术。以下是对这一领域发展趋势的简要概述：

变分自编码器（VAE）的应用

VAE是一种生成模型，通过学习数据中的潜在分布来生成新样本。在抽象艺术生成中，VAE用于生成具有特定风格或主题的抽象图像。VAE可以捕获数据的复杂结构，从而生成高度逼真的抽象艺术品。

生成对抗网络（GAN）的发展

GAN是一种对抗性学习模型，包含一个生成器网络和一个判别器网络。生成器网络生成新样本，而判别器网络则区分生成样本和真实样本。GAN已被用于生成抽象艺术，生成器网络学习生成具有特定视觉特征的图像。

神经风格迁移的融合

神经风格迁移是一种技术，允许将一幅图像的风格转移到另一幅图像上。在抽象艺术生成中，神经风格迁移可以用于将特定艺术家或流派的风格融入到生成的图像中。

基于文本的抽象艺术生成

先进的语言模型，如GPT-3和DALL-E2，能够理解文本提