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文本到图像模型通常结合了语言模型和生成图像模型，语言模型将输入文本转换为潜在表示，生成图像模型以该表示为条件生成图像。最有效的模型通常是根据从网络上抓取的大量图像和文本数据进行训练的。

随着数据井喷、算法进步和算力突破，效果好、泛化能力强、通用性强的预训练大模型，开始成为人工智能产业应用的基础底座。2019年，百度推出了文心大模型ERNIE1.0这一产业级知识增强大模型。通过大模型与深度学习框架的融合发展，百度打造了自主创新的人工智能底座，大幅降低了开发和应用门槛，真正发挥大模型驱动人工智能规模化应用的产业价值。

深度生成模型在文本到图像合成方面取得了令人瞩目的成果。然而，当前的文本到图像模型通常会生成与文本提示不充分匹配的图像。据此，这项研究提出了一种使用人类反馈来调整此类模型的方法。

它们通常结合了语言模型和生成图像模型：语言模型将输入文本转换为潜在表示，生成图像模型则将该表示作为条件生成图像。

在大量不同的高质量文本或图像数据集上训练AI模型。这允许模型学习目标语言或视觉信息的细微差别和复杂性，并可以产生更准确和真实的生成；针对特定任务或领域微调AI模型。这使模型能够专注于任务的特定要求和目标，并可以生成更精确的结果；使用专为文本或图像生成任务设计的高级算法和架构。这些算法和架构可以为模型提供生成高质量文本或图像的必要能力；定期评估和改进AI模型的性能。这可能涉及在各种任务和数据集上测试模型，并使用结果来确定需要改进的区域并相应地调整模型；提高人工智能模型生成文本或图像的精度需要结合这些策略，以及大量的计算资源和专业知识。