摘要：

本文将介绍OpenAI公布的DALL·E 2研究论文《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》，该论文详细论述了DALL·E 2的文本生成图象与二次创作能力。作者Prafulla Dhariwal对DALL·E 2持积极态度并表达了自己的言论，引发了广泛关注。

正文：

DALL·E 1与DALL·E 2的区分

• DALL·E 1采取了从语言中提取的GPT⑶方法：DALL·E 1是OpenAI于2023年发布的模型，通过使用从语言模型GPT⑶中提取的技术，可以将文本描写转换为相应的图象。
• DALL·E 2融入了CLIP Latents进行图象生成：DALL·E 2是DALL·E 1的升级版本，引入了CLIP Latents的概念，并结合了更加先进的技术，使得模型具有了更强大的二次创作能力。
• DALL·E 2比DALL·E 1具有更强大的二次创作能力：DALL·E 2能够根据简短的文本描写生成更加细节丰富、真实感更强的图象，且生成的图象质量更高。

DALL·E 2的使用限制和所有权问题

DALL·E 2生成的图片严禁用于商业用处和NFT交易，这是由OpenAI设定的限制。另外，OpenAI对用户创作的图片具有所有权，仅对用户上传的图片用户才会具有所有权。

DALL·E 2在社交媒体上的影响力和受欢迎程度

DALL·E 2在社交媒体平台上引发了很大的关注。人们纷纭在Twitter上使用#DalleMeme话题和Reddit上的weirddalle专栏，分享和创作与DALL·E 2相关的内容，使得DALL·E 2变得异常受欢迎。

其他与DALL·E 2相关的研究和模型

除DALL·E 2，还有其他一些与之类似的模型，它们在一些方面具有区别的特点。以下是一些相关的模型介绍：

• CogView：通过合成和场景推理的方法生成图象。
• NvWa：使用图象对抗生成网络生成图象。
• GLIDE：结合了生成对抗网络和强化学习的方法，可以生成多种效果的图象。
• ERNIE-ViLG：通过将视觉和语义信息相结合，生成与文本描写相关的图象。

相关资源和代码实现

如果您想要了解更多关于DALL·E 2的信息并尝试自己的实验，您可以访问GitHub上的相关代码实现。另外，您还可以了解相关的研究人员和团队，如ML研究员和OpenAI联创等。

DALL·E 2在The Verge上的报导和评论

The Verge是一家知名科技媒体，它对DALL·E 2进行了相关报导和评论。他们对DALL·E 2的评价和意见具有一定的权威性，他们的观点对我们对DALL·E 2进行综合评价和了解具有一定的参考价值。