DALL-E의 매력적인 점은 이 세 가지 트렌드가 결합될 수 있는 미래를 가리킨다는 것입니다. DALL-E는 결국 GPT-3와 마찬가지로 인간이 생성한 콘텐츠의 산물입니다. 물론 후자는 텍스트에 관한 것이고 DALL-E는 이미지에 관한 것입니다. 그러나 텍스트에서 이미지로의 진행에 주목하십시오. 그 다음은 머신 러닝 생성 비디오입니다. 물론 이것은 몇 년이 걸릴 것입니다. 비디오는 훨씬 더 어려운 문제이고 반응형 3D 환경은 아직 더 어렵습니다. 그러나 이것은 업계가 이전에 걸어온 길입니다.

게임 개발자들은 텍스트, 이미지, 비디오, 3D에 대한 한계를 뛰어 넘었습니다.
소셜 미디어는 텍스트, 이미지, 비디오 순으로 콘텐츠 제작 비용을 제로로 만듭니다.
기계 학습 모델은 이제 한계 비용 없이 텍스트와 이미지를 생성할 수 있습니다.eng

What is fascinating about DALL-E is that it points to a future where these three trends can be combined. DALL-E, at the end of the day, is ultimately a product of human-generated content, just like its GPT-3 cousin. The latter, of course, is about text, while DALL-E is about images. Notice, though, that progression from text to images; it follows that machine learning-generated video is next. This will likely take several years, of course; video is a much more difficult problem, and responsive 3D environments more difficult yet, but this is a path the industry has trod before:

Game developers pushed the limits on text, then images, then video, then 3D

Social media drives content creation costs to zero first on text, then images, then video

Machine learning models can now create text and images for zero marginal cost