GPT-Image-2 案例 · Transformer 编码器–解码器架构

来自“研究论文图示”精选展示的 GPT-Image-2 参考案例，适合检索“Transformer 编码器–解码器架构”方向的生成效果。

成果

案例背景

来自 GPT-Image2-Skill README 的精选展示条目，适合作为“研究论文图示 / Transformer 编码器–解码器架构”方向的站内参考案例。

提示词内容

横向 16:9 学术概念图，展示 Transformer 编码器-解码器架构，NeurIPS 定稿风格。左右两列垂直堆叠，中间用虚线分隔。

左列标题："ENCODER (×N)"。模块从下到上依次为："Input tokens" → "Input Embedding" → "+ Positional Encoding" → 虚线框 "Encoder layer"，包含 "Multi-Head Self-Attention"、"Add & Norm"、"Feed-Forward"、"Add & Norm"，每个子层周围有细弯曲的残差箭头。

右列标题："DECODER (×N)"。模块从下到上依次为："Output tokens (shifted right)" → "Output Embedding" → "+ Positional Encoding" → 虚线框 "Decoder layer"，包含 "Masked Multi-Head Self-Attention"、"Add & Norm"、"Multi-Head Cross-Attention"（有箭头从编码器顶部标注 "keys, values" 指向此处）、"Add & Norm"、"Feed-Forward"、"Add & Norm"。解码器上方有 "Linear"、"Softmax"、"Output probabilities"。

标题："Transformer: encoder–decoder with multi-head attention"。副标题："Vaswani et al., 2017"。

结果说明

这个案例已从 GPT-Image2-Skill README 迁入 AIPlusLab `/prompts`，方便在站内直接检索、浏览和复用。

模型GPT-Image-2

分类图片

类型案例

来源openai