德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）的 OpenAI 研究小组于2021年7月推出了一个名为 DALL-E 2 的新模型，该模型是 OpenAI 团队的继 DALL-E 后推出的最新生成模型。
DALL-E 2 是一个强大的图像生成模型，可以生成各种形式的图像，包括现实世界中不存在的物体和场景。它可以根据给定的自然语言文本描述，生成与该文本描述相匹配的图像。与 DALL-E 相比，DALL-E 2 的生成能力更强，能够生成更复杂的图像和更细节化的纹理，同时保持图像的一致性和真实感。
DALL-E 2 的核心是一种基于转换器（transformer）的自然语言处理模型，它使用了大量的参数和复杂的架构，使其在生成图像时拥有更好的性能和表现力。DALL-E 2 的训练数据集是包括图像和文本描述的巨大数据集，这些数据集来自互联网，包括图片网站、博客和社交媒体等。在训练过程中，模型学习如何将文本描述转换成图像，并不断优化其生成能力。
DALL-E 2 的应用潜力非常广泛，可以用于图像生成、视觉效果和设计等领域，也可以用于创意、娱乐和教育等领域。它为人们提供了一种全新的方式来表达和理解复杂的概念和想法。