目录
1. DALL-E 2 的技术原理
1.1 深度学习与Transformer架构
DALL-E 2 的核心技术依赖于深度学习和 Transformer 架构。Transformer 是近年来在自然语言处理（NLP）领域取得巨大成功的一种神经网络架构，它通过自注意力机制有效地捕捉序列中的长距离依赖关系。DALL-E 2 将这一架构引入到图像生成中，使其能够理解复杂的文本描述并将其转化为图像。
在 DALL-E 2 中，文本首先通过一个预训练的 Transformer 模型进行编码，这个编码过程将文本转化为向量表示。然后，这些向量被输入到一个图像生成网络中，这个网络会逐步生成图像，从低分辨率开始，逐步细化，直到生成最终的高分辨率图像。