قامت NVIDIA وجامعة تل أبيب بتطوير نموذج رسم بياني Vincentian بشكل مشترك يسمى ConsiStory، والذي يهدف إلى حل مشكلة اتساق محتوى الصورة التي كانت موجودة دائمًا في توليد صور الذكاء الاصطناعي. يكمن الإنجاز الأساسي لهذا النموذج في اعتماد طريقة جديدة تمامًا، والتي نجحت في تحقيق تماسك توليد الصور من خلال استخدام الوحدات الأساسية بذكاء مثل آلية الاهتمام الذاتي القائمة على الموضوع وحقن الميزات. لا تعمل هذه التقنية على تحسين جودة الرسم بالذكاء الاصطناعي فحسب، بل الأهم من ذلك أنها لا تتطلب تدريبًا إضافيًا على النماذج، وتقلل بشكل كبير من تكلفة الاستخدام، وتجلب اتجاهًا جديدًا للتنمية في مجال توليد صور الذكاء الاصطناعي.
تعاونت NVIDIA وجامعة تل أبيب لتطوير نموذج الرسم البياني ConsiStory Vincentian لحل تحديات اتساق المحتوى. يعتمد هذا النموذج طريقة جديدة لتحقيق توليد صور متماسكة من خلال الوحدات الأساسية مثل الاهتمام الذاتي القائم على الموضوع وحقن الميزات. يتضمن النموذج أيضًا صورة أساسية ووظائف موضوع قابلة لإعادة الاستخدام، مما يوفر إمكانيات جديدة في مجال إنشاء صور الذكاء الاصطناعي دون تكاليف التدريب.
يمثل ظهور نموذج ConsiStory خطوة كبيرة إلى الأمام في تكنولوجيا توليد الصور بالذكاء الاصطناعي. ومن المتوقع أن تعمل ميزاته الفعالة والاقتصادية على تعزيز تطبيق الرسم بالذكاء الاصطناعي في المزيد من المجالات وتمنح المستخدمين تجربة أكثر ملاءمة وأفضل لتوليد الصور. في المستقبل، يمكننا أن نتطلع إلى تنفيذ وتطوير نموذج ConsiStory في المزيد من سيناريوهات التطبيق.