{{위키데이터 속성 추적}}
{{소프트웨어 정보
| name = DALL-E
| logo = 
| screenshot = File:DALL-E 2 artificial intelligence digital image generated photo.jpg
| screenshot size = 250px
| caption = DALL-E 2가 "1990년대 기술로 물속에서 새로운 AI 연구를 하고 있는 테디베어"라는 텍스트를 기반으로 생성한 이미지
| author = [[OpenAI]]
| developer = 
| released = {{시작 날짜와 나이|2021|1|5}}
| latest release version = DALL·E 3
| latest release date = {{시작 날짜와 나이|2023|8|10}}
| repo = 
| programming language = 
| operating system = 
| genre = [[변환기 (기계 학습)|변환기]] [[언어 모델]]
| license = 
| website = {{url|https://labs.openai.com/}}
}}
{{인공지능}}
'''DALL·E'''와 '''DALL·E 2''', '''DALL·E 3'''는 [[오픈AI]]가 개발한 [[자연어]] 서술로부터 이미지를 생성하는 [[기계 학습]] 모델이다. DALL-E는 2021년 1월 블로그 게시물에서 오픈AI에 의해 공개되었으며, 이미지 생성을 위해 개조된 [[GPT-3]] 버전을 사용한다.<ref name="vb">{{웹 인용|url          = https://venturebeat.com/2021/01/05/openai-debuts-dall-e-for-generating-images-from-text/ |title        = OpenAI debuts DALL-E for generating images from text |last         = Johnson |first        = Khari |website      =  |publisher    = VentureBeat |date         = 2021년 1월 5일 |access-date  = 2021년 1월 5일 |quote        =  |archive-date = 2021년 1월 5일 |archive-url  = https://web.archive.org/web/20210105221534/https://venturebeat.com/2021/01/05/openai-debuts-dall-e-for-generating-images-from-text/ |url-status   = live}}</ref> 2022년 4월, 오픈AI는 DALL-E 2를 발표하였고 이는 콘셉트, 속성, 스타일을 합칠 수 있는 더 높은 해상도의 더 사실적인 이미지를 생성하기 위해 설계된 후속작이다.<ref>{{웹 인용|title=DALL·E 2 |url=https://openai.com/dall-e-2/ |access-date=2022-07-06 |website=OpenAI |language=en}}</ref>

오픈AI는 DALL-E와 DALL-E 2 모델 어느 쪽에서도 [[소스 코드]]를 공개하지는 않았으나 한정적으로 선별된 샘플 프롬프트의 출력물은 오픈AI의 웹사이트에서 이용이 가능하다.<ref name="vb" /> 2022년 7월 20일 기준으로 DALL-E 2는 100만 명의 대기 중인 개인들에게 전달되는 초대권과 함께 베타 단계에 진입했다.<ref>{{웹 인용|date=2022-07-20 |title=DALL·E Now Available in Beta |url=https://openai.com/blog/dall-e-now-available-in-beta/ |access-date=2022-07-20 |website=OpenAI |language=en}}</ref><ref>{{뉴스 인용|last=Allyn |first=Bobby |date=2022-07-20 |title=Surreal or too real? Breathtaking AI tool DALL-E takes its images to a bigger stage |language=en |work=NPR |url=https://www.npr.org/2022/07/20/1112331013/dall-e-ai-art-beta-test |access-date=2022-07-20}}</ref> 한때 도덕성과 안전에 관한 염려로 인해 이전에 선별된 사용자들에게는 연구 프리뷰로의 접근이 제한되었다.<ref>{{웹 인용|title=DALL·E Waitlist |url=https://labs.openai.com/ |access-date=2022-07-06 |website=labs.openai.com |language=en}}</ref><ref>{{웹 인용|date=2022-06-18 |title=From Trump Nevermind babies to deep fakes: DALL-E and the ethics of AI art |url=https://www.theguardian.com/technology/2022/jun/19/from-trump-nevermind-babies-to-deep-fakes-dall-e-and-the-ethics-of-ai-art |access-date=2022-07-06 |website=the Guardian |language=en}}</ref> 그럼에도 불구하고 적은 양의 데이터로 트레이닝된 여러 오픈 소스 모방품들이 다른 실체들에 의해 공개되었다.<ref name="VentureBeat3">{{웹 인용|url = https://venturebeat.com/2022/04/16/how-dall-e-2-could-solve-major-computer-vision-challenges/ |title = How DALL-E 2 could solve major computer vision challenges |last = Sahar Mor |first = Stripe |website = [[VentureBeat]] |publisher =  |date = 2022년 4월 16일 |access-date = 2022년 6월 15일 |quote =  |archive-date = 2022년 5월 24일 |archive-url = https://web.archive.org/web/20220524133956/https://venturebeat.com/2022/04/16/how-dall-e-2-could-solve-major-computer-vision-challenges/ |url-status = live}}</ref><ref>{{잡지 인용|last=Knight |first=Will |title=Inside DALL-E Mini, the Internet's Favorite AI Meme Machine |language=en-US |magazine=Wired |url=https://www.wired.com/story/dalle-ai-meme-machine/ |access-date=2022-07-06 |issn=1059-1028}}</ref><ref>{{웹 인용|title=Midjourney |url=https://www.midjourney.com/home/ |access-date=2022-07-20 |website=Midjourney |language=en}}</ref>

이 소프트웨어의 이름은 [[픽사]]의 애니메이션 로봇 캐릭터 [[월-E]]와 스페인의 현실주의 화가 [[살바도르 달리]]의 이름의 [[혼성어]]이다.<ref name="tc">{{웹 인용|url       = https://techcrunch.com/2021/01/05/openais-dall-e-creates-plausible-images-of-literally-anything-you-ask-it-to/ |title       = OpenAI's DALL-E creates plausible images of literally anything you ask it to |last       = Coldewey |first       = Devin |website       =  |publisher       =  |date       = 2021년 1월 5일 |access-date       = 2021년 1월 5일 |quote       =  |archive-date       = 2021년 1월 6일 |archive-url       = https://web.archive.org/web/20210106075542/https://techcrunch.com/2021/01/05/openais-dall-e-creates-plausible-images-of-literally-anything-you-ask-it-to/ |url-status       = live }}</ref><ref name="vb" />

== 기술 ==
최초의 [[GPT (언어 모델)|GPT]] 모델은 2018년 OpenAI에서 [[변환기 (기계 학습)|변환기]] 아키텍처를 사용하여 처음 개발되었다. 첫 번째 반복인 GPT-1은 2019년에 GPT-2를 생산하기 위해 확장되었다. 2020년에는 1,750억 개의 매개변수를 갖춘 GPT-3을 생산하기 위해 다시 규모가 확장되었다.

DALL-E의 모델은 인터넷의 텍스트-이미지 쌍에 대해 훈련된 "텍스트를 픽셀로 교환"하는 120억 개의 매개변수를 갖춘 GPT-3의 다중 모드 구현이다. 자세히 살펴보면 변환기 모델에 대한 입력은 토큰화된 이미지 캡션과 토큰화된 이미지 패치의 시퀀스이다. 이미지 캡션은 영어로 되어 있으며 바이트 쌍 인코딩(어휘 크기 16384)으로 토큰화되며 최대 256개의 토큰 길이일 수 있다. 각 이미지는 256x256 RGB 이미지로, 각각 4x4의 32x32 패치로 나뉜다. 그런 다음 각 패치는 개별 VAE에 의해 토큰(어휘 크기 8192)으로 변환된다.

DALL-E는 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)과 연계하여 개발되어 대중에게 공개되었다. CLIP은 인터넷에서 스크랩한 텍스트 캡션이 포함된 4억 쌍의 이미지에 대해 훈련된 제로샷 학습을 기반으로 하는 별도의 모델이다. 그 역할은 데이터 세트에서 무작위로 선택된 32,768개의 캡션 목록(그 중 하나가 정답임)에서 이미지에 가장 적합한 캡션을 예측하여 DALL-E의 출력을 "이해하고 순위를 지정"하는 것이다. 이 모델은 가장 적절한 출력을 선택하기 위해 DALL-E에서 생성된 더 큰 초기 이미지 목록을 필터링하는 데 사용된다.

DALL-E 2는 이전 제품보다 적은 수인 35억 개의 매개변수를 사용한다. DALL-E 2는 추론 중에 이전 모델의 CLIP 텍스트 임베딩에서 생성된 CLIP 이미지 임베딩을 기반으로 한 확산 모델을 사용한다.

== 같이 보기 ==
* [[Midjourney]]
* [[구글 브레인]]
* [[인공지능 예술]]
* [[스테이블 디퓨전]]
* [[프롬프트 엔지니어링]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* [https://openai.com/dall-e-2/ DALL-E 2 website]

{{오픈AI 둘러보기}}
{{전거 통제}}

[[분류:인공지능 예술]]
[[분류:텍스트-이미지 생성]]
[[분류:비지도 학습]]
[[분류:GPT (언어 모델)]]
[[분류:오픈AI]]
[[분류:2021년 소프트웨어]]
[[분류:ChatGPT]]
[[분류:딥 러닝 응용 소프트웨어]]