Episode #3: DALL-E In Depth Deep Learning Deep Dive podcast

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Deep Learning Deep Dive에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 Deep Learning Deep Dive 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.

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Episode #3: DALL-E in depth

4y ago 1:58:08

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Deep Learning Deep Dive에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 Deep Learning Deep Dive 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.

The actual paper for DALL-E was released only a few days after we published our episode 2, so in this episode we re-visit DALL-E in its full published glory. Joining us as a special guest for this episode is Aditya Ramesh from OpenAI, the lead author of DALL-E.

DALL-E blog post: https://openai.com/blog/dall-e/

DALL-E paper: https://arxiv.org/abs/2102.12092

DALL-E code (encoder/decoder model only, so far): https://github.com/openai/dall-e

Deep Learning Deep Dive is also available on YouTube, where we scroll through relevant parts of the paper and code while talking about them:
https://www.youtube.com/watch?v=PtdpWC7Sr98

We reached out and collected written consent from all participating audience speakers.

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DALL-E blog post: https://openai.com/blog/dall-e/

DALL-E paper: https://arxiv.org/abs/2102.12092

DALL-E code (encoder/decoder model only, so far): https://github.com/openai/dall-e

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