Мир раскололся надвое: как американцы и китайцы построили свои школы графического GenAI

Изображения генерировать научились отлично, но идеальной модели, которая умеет всё, до сих пор нет. Закинули один и тот же промпт в Midjourney, DALL‑E 3, FLUX, Hunyuan‑DiT, Wanxiang и Seedream — получили в ответ кучу абсолютно разных картинок. Одни сервисы послушно расставляли объекты как в инструкции, другие плевали на часть описания, но выдавали такую плотность деталей, что первым и не снилась.

В чём разница? Всё упирается в датасеты, токенизаторы и глубину текстовых энкодеров. Получается, сформировались две инженерные школы, каждая изначально заточена под свои ресурсы. Но сейчас обе потихоньку ползут друг к другу.

Читать далее

👉 Data Science | Machinelearning [ru]