在过去的几十年里，计算机视觉技术已经从单纯的概念转变为重大突破。然而，尽管有了这些发展，图像识别和物体识别模型在日常生活中仍面临着巨大的挑战。图像识别和计算机视觉的最大缺点之一是缺乏数据集。由于每一端都存在数据短缺，因此训练图像识别模型以提供 100% 准确度的结果几乎是不可能的。幸运的是，OpenAI 的新机器学习模型能够填补技术空白。DALL·E 2 可以从文本描述中创建令人惊叹的图像。这种人工图像创建可以根据需要为图像识别模型提供数据。
DALL·E 2： DALL·E 2 是DALL·E 的前身，能够提供更高质量和更大尺寸的图像。它是一种生成模型，可以从文本描述中创建复杂的图像。例如，如果您说“一只兔子坐在月球上，手里拿着一根胡萝卜靠近外星人”，它将根据文本创建一个无缝的图像。除了生成惊人的图片，DALL·E 2 还可以编辑它们。
图像识别挑战：对象和图像识别面临的一个重大障碍是缺乏数据。在数字世界中，数据集随处可见，但我们仍然在寻找捷径来为 AI 模型提供良好的结果。但是训练一个图像识别模型并不容易。它需要大量具有简单变化的数据，我们可能不容易找到。
那么解决方案是什么： DALL·E 2 就是答案。凭借从文本创建图像并对现有图像进行编辑的能力，OpenAI 的图像生成器可以充当填补空白的工具。这将有助于生成更多的训练数据，同时还可以最大限度地减少人工标注工作。
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