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加州大学伯克利分校的一项研究揭示了一个有趣的发现：大型语言模型（LLM）进行的自动提示修改会显著降低DALL-E 3生成图像的质量。该研究通过一项涉及1,891名参与者的在线实验进行了验证，旨在探索自动重写对于图像质量的影响。
实验中，参与者被随机分为三组：DALL-E 2组、DALL-E 3组以及带有自动提示修订的DALL-E 3组。参与者需要编写十个连续的提示，力求准确地再现一个目标图像。实验结果表明，DALL-E 3在图像生成方面确实优于DALL-E 2，生成的图像与目标图像的匹配度明显更高。然而，当使用自动修改的提示时，DALL-E 3的表现下降了近58%。尽管使用自动提示重写的DALL-E 3用户仍然优于使用DALL-E 2的用户，但这种优势明显减小。
研究者指出，DALL-E 3相较于DALL-E 2的优势主要归因于两个因素：首先是DALL-E 3技术本身的能力提升；其次是用户在提示策略上的适应性。特别是DALL-E 3用户使用的提示更长、更具语义相似性，并且描述性更强。尽管参与者不知道自己正在使用哪个模型，但他们的表现已证明了这种适应性的存在。
研究人员认为，随着模型的进步，用户也需要不断调整他们的提示方式，以便更好地利用最新模型的能力。这意味着虽然新模型的出现并不会使提示变得过时，但提示仍然是挖掘新模型潜力的关键途径。
这项研究表明，自动化工具并不总是能提升用户的性能，有时甚至可能会限制用户发挥模型的最大潜力。因此，在使用AI工具时，用户应当考虑如何最有效地调整自己的提示，以获得更理想的图像生成效果。
文章发布于: 2024-08-11 09:36:00
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