كيفية إنشاء الصور باستخدام DALL-E؟ يقوم النص بالذكاء الاصطناعي بإنشاء لوحات، قل وداعًا للرسم الحثالة!

✨أطلق العنان لخيالك مع DALL-E🚀! هذا الثوري AI تتيح لك أداة إنشاء الصور إنشاء صور مذهلة مع النص🎨.

ما عليك سوى إدخال أفكارك وسيقوم DALL-E بتحويلها إلى أعمال فنية واقعية!

من المناظر الطبيعية الحالمة إلى المذهلةشخصيةصورة، والاحتمال هو无限的.

انضم إلى دائرة الرسم السحرية DALL-E وابدأ رحلتك الفنية!

في الآونة الأخيرة، حقق مجال الذكاء الاصطناعي (AI) تقدمًا ملحوظًا.شات جي بي تي فهي لا تتفوق في إنشاء النص فحسب، بل تتوسع مرحلة الذكاء الاصطناعي لدينا تدريجيًا إلى ما هو أبعد من النص الخالص.

ما هو دال-E؟

DALL-E هو نظام ذكاء اصطناعي ثوري يقوم بإنشاء صور بناءً على أوصاف النص.

يعد DALL-E علامة فارقة مهمة في إبداع الذكاء الاصطناعي، وأحدث إصدار، DALL-E 3، أكثر قوة.

في هذا الدليل، سنلقي نظرة فاحصة على ماهية DALL-E، وكيفية عملها، ومجالات تطبيقها، ونصائح لاستخدامها لإنشاء محتوى مرئي رائع.

يبدو المفهوم بسيطًا، ولكن للحصول على أفضل النتائج، يتعين عليك اتباع هذه النصائح للحصول على نتائج بحث موثوقة ودقيقة! لضمان حصولك على نتائج البحث الأكثر أصالة ودقة، نقدم لك النصائح والحيل التالية.

قبل استخدام DALL-E، هناك ثلاث قواعد للتدبير المنزلي تحتاج إلى فهمها:

نظرًا لأنك قمت بإنشاء فكرة عملك الفني من الناحية الفنية، فأنت الفنان افتراضيًا، على الرغم من أنه سيتم تنزيل الصورة باستخدام العلامة المائية الملونة الخاصة بـ DALL-E 2.

هناك حدود لما يمكنك إنشاؤه. على سبيل المثال، تحظر سياسة محتوى DALL-E 2 المحتوى الضار أو الخادع أو السياسي. لمنع إساءة الاستخدام، تم تعطيل بعض مصطلحات البحث الخاصة بالشخصيات العامة، مثل تايلور سويفت. على الرغم من أنه لا ينتهك جميع المشاهير سياسات المحتوى، إلا أن وجوههم غالبًا ما يتم تشويهها حفاظًا على سلامتهم.

الحد الائتماني لـ DALL-E 2: يمكن للمستخدمين الذين يقومون بالتسجيل وإنشاء حساب عبر البريد الإلكتروني قبل 2023 أبريل 4 الحصول على 6 رصيدًا مجانيًا، تنتهي صلاحيتها وتتجدد كل شهر. على سبيل المثال، قمت بالتسجيل في 15 سبتمبر 2022، لذا أحصل على 9 رصيدًا مجانيًا كل شهر، والتي يتم تجديدها تلقائيًا. لاحظ أن الاعتمادات المجانية غير قابلة للتدوير، لذلك حتى إذا لم أقم بإنشاء عمل فني لمدة ثلاثة أشهر، فلن أستطيع تجميع 25 رصيدًا. لم يعد المستخدمون الجدد الذين أنشأوا حسابًا للتو يتمتعون بنفس ميزة الائتمان المجانية ويجب عليهم شراء 15 رصيدًا على الأقل مقابل 60 دولارًا. يمكن للمستخدمين شراء أرصدة DALL-E بشكل منفصل من خلال labs.openai.com، والتي تتم محاسبتها بشكل منفصل عن DALL-E API.

لا يمكن استرداد الأرصدة إلا بعد إدخالها وإنشائها، ولن يتم خصم عمليات البحث التي لم يتم إنشاؤها في النهاية بسبب انتهاكات سياسة المحتوى من الرصيد المجاني. يمكنك النقر على أيقونة ملفك الشخصي في الزاوية اليمنى العليا من واجهة البحث لمعرفة مقدار الرصيد المتبقي لديك كل شهر، ويمكنك اختيار شراء المزيد، بدءًا من 115 دولارًا مقابل 15 رصيدًا.

كيفية استخدام DALL-E لإنشاء الصور؟

DALL-E هي واحدة من أقوى أدوات الذكاء الاصطناعي المتوفرة حاليًا في السوق.

هذا هو منشئ صور الذكاء الاصطناعي الذي طوره فريق OpenAI خلف ChatGPT، ويستخدم تقنية تسمى "الذكاء الاصطناعي التوليدي" لإنشاء صور أصلية من الصفر بناءً على المطالبات النصية.

على سبيل المثال، إذا قمت بإدخال النص "an avocado chair with a red colored monkey"، سيقوم DALL-E بإنشاء صور جديدة لهذا الكائن الغريب.

بدلاً من مجرد قص وتجميع أجزاء من الصورة، فهو في الواقع "يتخيل" ما تصفه. كلما كان الوصف أكثر تفصيلاً، كلما كانت الصورة الناتجة أكثر دقة.

ومن الجدير بالذكر أن اسم "DALL-E" هو تجانس بين اسم الفنان السريالي سلفادور دالي وشخصية الروبوت الودودة من شركة بيكسار WALL-E. يشير هذا إلى كيفية دمج DALL-E بين الفن والتكنولوجيا لإنشاء تأثيرات بصرية رائعة مباشرة من أوصاف النص.

هذه هي أعجوبة DALL-E التي تمثل قفزة في إبداع الذكاء الاصطناعي.

في حين يستطيع البشر تخيل الأشياء بسهولة من خلال الكلمات، لم تكن أجهزة الكمبيوتر قادرة على القيام بذلك، خاصة ليس بهذه الطريقة الواضحة. يدرك DALL-E الخيال العملي وقدرات حل المشكلات المتأصلة في أجهزة الكمبيوتر، مما يفتح إمكانيات مثيرة للتصميم الجرافيكي وقوالب الصور وتخطيطات صفحات الويب والمزيد.

كيف يعمل دال-E؟

كيف يلقي DALL-E سحره؟ وكما ذكرنا سابقًا، فإنه يستخدم تقنية تسمى “الذكاء الاصطناعي التوليدي”. دعونا نلقي نظرة فاحصة.

نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية

على عكس معظم الذكاء الاصطناعي الخاص بمهمة محددة، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي ليست متخصصة في أداء مهمة محددة.

وبدلاً من ذلك، يتم تدريبهم على مجموعات ضخمة من الصور والنصوص والبيانات الأخرى لتطوير فهم عميق للعلاقات بين المفاهيم المختلفة.

وهذا يمكّنهم من إنشاء مخرجات جديدة واقعية للغاية وتتوافق بدقة مع المطالبات.

على سبيل المثال، لن يتمكن الذكاء الاصطناعي المدرب على صور القطط فقط من تخيل حيوان جديد مثل "أسد النحام". تم تدريب النموذج التوليدي على ملايين الصور لمجموعة متنوعة من الحيوانات والبشر والألعاب وغير ذلك الكثير، ويمكنه الجمع بين هذه المعرفة لتوليد هجين فلامنغو وأسد بشكل مقنع بناءً على المحفزات.

في الإصدار الأخير من DALL-E 3، تم توضيح هذه القدرة على إنشاء أشياء جديدة تمامًا. يُظهر الإصدار الجديد مستوى أعلى من الدقة في تفسير الإشارات، والتقاط الاختلافات الدقيقة والتفاصيل التي لم تتمكن النماذج السابقة من التقاطها.

بالمقارنة مع مولدات الذكاء الاصطناعي السابقة، لم يعد DALL-E 3 عرضة لنتائج غير متوقعة عند تلقي تعليمات معقدة. وبدلاً من ذلك، فهو يُظهر فهمًا فائقًا للغة يمكّنه من تخيل سيناريوهات وشخصيات جديدة تتجاوز التوقعات من النماذج التوليدية لتحويل النص إلى صورة.

مع DALL-E 3، أصبح الاتصال بين اللغة والصورة أقرب، مع القدرة على تفسير سياق الإشارات بدلاً من مجرد إنشاء الصور ميكانيكيًا. وهذا يجعل الصور التي تم إنشاؤها أقرب إلى توقعات المستخدم.

بعد ذلك، دعونا نلقي نظرة أعمق على كيفية عمل بنية الجيل DALL-E.

كيف تعمل البنية التوليدية لـ DALL-E؟

يكمن المفتاح لتمكين DALL-E من إنشاء صور من النص في بنية الشبكة العصبية المصممة خصيصًا:

مجموعات البيانات الكبيرة:

تم تدريب DALL-E على مليارات أزواج الصور والنصوص، مما يمكنه من تعلم المفاهيم المرئية وعلاقتها بالمحتوى النصي أو اللغة المنطوقة. توفر مجموعة البيانات الضخمة هذه فهمًا واسعًا للمعرفة العالمية.

الهيكل الهرمي:

تحتوي الشبكة على تمثيل هرمي من المفاهيم عالية المستوى إلى التفاصيل. تفهم الطبقات العليا فئات واسعة (مثل الطيور)، بينما تتعرف الطبقات السفلية على السمات الدقيقة (مثل شكل المنقار واللون والموضع على الوجه).

ترميز النص:

باستخدام هذه المعرفة، يستطيع DALL-E تحويل الكلمات المكتوبة إلى تمثيل رياضي للنص. على سبيل المثال، عندما نكتب "Flamingo-lion"، فهو يعرف ما هو طائر النحام، وما هو الأسد، ويكون قادرًا على الجمع بين الخصائص المختلفة للحيوانين. من خلال هذه الترجمة، يمكن للمدخلات النصية أن تنتج مخرجات مرئية.

تتيح هذه البنية المتقدمة لـ DALL-E إمكانية إنشاء صور إبداعية ومتماسكة بدقة تتبع الإشارات النصية.

الآن، نحن نفهم التعقيدات التقنية، ولكن بالنسبة للمستخدم النهائي، فإن استخدام DALL-E أمر بسيط للغاية.

فقط أدخل المطالبات وقم بإنشاء صور مذهلة.

نماذج اللغة وDALL-E

أحد المكونات المهمة في بنية DALL-E هو نموذج اللغة GPT (المحول المولد مسبقًا). تلعب هذه النماذج دورًا رئيسيًا في تفسير الإشارات وتحسينها.

يعد نموذج GPT جيدًا في فهم السياق والاختلافات الدقيقة في اللغة. عند إدخال مطالبة، لا يقرأ نموذج GPT الكلمات فحسب، بل يفهم أيضًا القصد والمعنى الدقيق وراءها. يعد هذا الفهم أمرًا بالغ الأهمية لترجمة الأفكار المجردة أو المعقدة إلى عناصر مرئية يمكن لجزء توليد الصور في DALL-E استغلالها.

إذا كان التلميح الأولي غير واضح أو واسع جدًا، فيمكن أن يساعد نموذج GPT في تحسين التلميح أو توسيعه. ومن خلال التدريب المكثف على اللغة ومجموعة متنوعة من المواضيع، يمكنه استنتاج التفاصيل التي قد تكون ذات صلة أو مثيرة للاهتمام بالصورة، حتى لو لم يتم ذكرها صراحةً في الموجه الأصلي.

يمكن لنموذج GPT أيضًا تحديد الأخطاء أو الغموض المحتمل في التلميحات. على سبيل المثال، إذا كانت المطالبة تحتوي على تناقضات واقعية أو لغة مربكة، فيمكن للنموذج تصحيح الخطأ أو طلب التوضيح، مما يضمن أن يكون الإدخال النهائي لمولد الصور واضحًا ودقيقًا قدر الإمكان.

ومن المثير للاهتمام أن دور GPT لا يقتصر على الفهم والتحسين، بل يمكنه أيضًا إضافة طبقة من الإبداع. ومن خلال التدريب المكثف، يمكنه التوصل إلى تفسيرات فريدة أو خيالية للإشارات، مما يزيد من حدود توليد الصور.

في جوهره، يعد نموذج لغة GPT وسيطًا ذكيًا بين إدخال المستخدم وإمكانيات إنشاء الصور الخاصة بـ DALL-E. فهي لا تضمن فهم المطالبات بدقة فحسب، بل يتم أيضًا إثراؤها وتحسينها لإنتاج المخرجات المرئية الأكثر إبداعًا وإبداعًا.

ما هو استخدام DALL-E؟

مجالات تطبيق DALL-E متنوعة. ويمكن استخدامه لإنشاء مجموعة متنوعة من العناصر المرئية، وتوفير الدعم الإبداعي والتصميم لمختلف الصناعات والاستخدامات.

تصميم غرافيك:

يمكن لـ DALL-E إنشاء تدريب فريد ومقنع على الصور والنصوص ومجموعات البيانات الأخرى للحصول على فهم عميق للعلاقات بين المفاهيم المختلفة.

وبهذه الطريقة، يكونون قادرين على إنشاء مخرجات جديدة واقعية للغاية وتتوافق بدقة مع الإشارات المقدمة.

على سبيل المثال، لن يتمكن الذكاء الاصطناعي المدرب على صور القطط فقط من تخيل أنواع حيوانات جديدة مثل "طيور النحام والأسود".

ومن خلال التدريب على ملايين الصور والنصوص والتسجيلات الصوتية لمختلف الحيوانات والبشر والألعاب وغير ذلك الكثير، يمكن للنموذج التوليدي الجمع بين نتائج التعلم هذه لتوليد هجينة بشكل مقنع مثل "طيور النحام والأسود".

في الإصدار الأخير من DALL-E 3، أصبحت هذه القدرة على إنشاء أشياء جديدة أكثر قوة. إنه يُظهر مواهبًا جديدة في تفسير الإشارات بدقة والتقاط الاختلافات الدقيقة والتفاصيل التي لم تتمكن النماذج السابقة من التقاطها.

بالمقارنة مع مولدات الذكاء الاصطناعي السابقة، يُظهر DALL-E 3 قدرات فهم أفضل عند تلقي تعليمات معقدة. في حين كانت المولدات السابقة تميل إلى إنتاج نتائج غير متوقعة عند معالجة المطالبات المعقدة، يُظهر DALL-E 3 فهمًا ممتازًا للغة، مما يسمح له بتخيل سيناريوهات وشخصيات جديدة تتجاوز توقعات نماذج تحويل النص إلى صورة.

مع DALL-E 3، أصبح الارتباط بين اللغة والصورة أقوى، لذا يمكنه تفسير سياق المطالبة بدلاً من مجرد قراءته من البرنامج النصي. قد تكون النتائج الناتجة قريبة جدًا من احتياجات المستخدم.

فيما يلي مثال على مطالبة بسيطة: "تخيل أسد فلامنغو."

إخراج الصورة:

إذن، كيف يتم تحقيقه؟ تنبع هذه القدرة على "تخيل" النص من عنصرين رئيسيين لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية:

الشبكات العصبية:

الشبكة العصبية هي شبكة خوارزمية هرمية تحاكي مبدأ عمل الخلايا العصبية في الدماغ البشري. فهو يمكّن الذكاء الاصطناعي من تحديد الأنماط والمفاهيم في مجموعات البيانات الكبيرة.

خوارزمية التعلم الآلي:

تستمر هذه الخوارزميات، مثل التعلم العميق، في تحسين فهم الشبكات العصبية لعلاقات البيانات.

تعمل النماذج التوليدية على بناء فهم مفاهيمي غني للعالم من خلال التدريب على مجموعات ضخمة من البيانات. يمكن للمطالبات الدقيقة إعادة مزج نتائج التعلم هذه لإنتاج مخرجات لم يسبق لها مثيل.

كيف تعمل البنية التوليدية لـ DALL-E

DALL-E قادر على إنشاء صور من النص بفضل بنية الشبكة العصبية المصممة خصيصًا:

مجموعات البيانات الكبيرة:

تم تدريب DALL-E على مليارات أزواج الصور والنصوص، مما يسمح له بتعلم المفاهيم المرئية وارتباطها بالمحتوى النصي أو اللغة المنطوقة. توفر مجموعة البيانات الضخمة هذه معرفة واسعة بالعالم.

الهيكل الهرمي:

يتم تمثيل الشبكة بشكل هرمي، بدءًا من المفاهيم عالية المستوى وحتى التفاصيل. تفهم الطبقات العليا فئات واسعة (مثل الطيور)، بينما تتعرف الطبقات السفلية على السمات الدقيقة (مثل شكل المنقار واللون والموضع على الوجه).

ترميز النص:

وبفضل هذه المعرفة، أصبح DALL-E قادرًا على تحويل الكلمات المكتوبة إلى تمثيلات رياضية. على سبيل المثال، عندما نكتب "أسد فلامنغو"، فإنه يعرف ما هو فلامنغو والأسد ويستطيع الجمع بين الخصائص المختلفة للحيوانين. ومن خلال هذا النوع من الترجمة، يمكن للمدخلات النصية أن تنتج مخرجات مرئية.

تساعد هذه البنية المتقدمة DALL-E على إنشاء صور إبداعية ومتماسكة بناءً على إشارات نصية دقيقة.

الآن، نحن نعلم أن المشكلات التقنية يمكن أن تكون معقدة للغاية، ولكن بالنسبة للمستخدم النهائي، فإن العملية بسيطة للغاية.

ما عليك سوى تقديم النصائح وإنشاء صور مذهلة.

نماذج اللغة وDALL-E

أحد العناصر المهمة في بنية DALL-E هو نموذج اللغة GPT (المحول التوليدي المُدرب مسبقًا). تلعب هذه النماذج دورًا رئيسيًا في تفسير وتحسين الإشارات لتحسين توليد الصور.

تعد نماذج GPT جيدة في فهم السياق والفروق الدقيقة في اللغة. عند المطالبة، لا يتمكن نموذج GPT من التعرف على الكلمات فحسب، بل يمكنه أيضًا فهم القصد والمعنى الدقيق وراءها. يعد هذا الفهم أمرًا بالغ الأهمية لترجمة الأفكار المجردة أو المعقدة إلى عناصر مرئية يمكن لجزء إنشاء الصور في DALL-E استغلالها.

إذا كانت المطالبة الأولية غامضة أو واسعة جدًا، فيمكن أن يساعد نموذج GPT في تحسين المطالبة أو توسيعها. ومن خلال التدريب المكثف على اللغة ومجموعة متنوعة من المواضيع، يمكنه استنتاج التفاصيل التي قد تكون ذات صلة أو مثيرة للاهتمام بصورة ما، حتى لو لم يتم ذكرها صراحة في الموجه الأصلي.

نموذج GPT قادر أيضًا على تحديد الأخطاء أو الغموض المحتمل في التلميحات. على سبيل المثال، إذا كانت المطالبة تحتوي على تناقضات حقيقية أو لغة مربكة، فيمكن للنموذج تصحيح الخطأ أو طلب التوضيح، مما يضمن أن يكون الناتج النهائي لمولد الصور واضحًا ودقيقًا قدر الإمكان.

ومن المثير للاهتمام أن دور GPT لا يقتصر على الفهم والتحسين، بل يمكنه أيضًا إضافة طبقة من الإبداع. ومن خلال التدريب المكثف، يمكنه التوصل إلى تفسيرات فريدة أو خيالية للإشارات، مما يدفع الحدود الإبداعية لتوليد الصور.

في جوهره، يعد نموذج لغة GPT وسيطًا ذكيًا بين إدخال المستخدم وإمكانيات إنشاء الصور الخاصة بـ DALL-E. فهو لا يضمن فهم المطالبات بدقة فحسب، بل يتم أيضًا إثرائها وتحسينها لإنتاج المخرجات المرئية الأكثر إبداعًا وأهمية.

تطبيق DALL-E

يعد DALL-E أكثر من مجرد عرض تقني رائع، فهو يحتوي على العديد من التطبيقات العملية.

1. التصميم الإبداعي:

يمكن للمصممين تحقيق أفكارهم الإبداعية بسهولة باستخدام DALL-E. سواء كان الأمر يتعلق بمفهوم منتج فريد، أو صورة إعلانية، أو عمل فني، يمكن لـ DALL-E ضخ إلهام جديد في مجال التصميم.

2. إنشاء المحتوى:

يمكن للكتاب والمبدعين استخدام DALL-E لإنشاء عناصر مرئية لقصصهم أو مقالاتهم أو قصصهم المصورة. وهذا يساعد على إثراء إبداعاتهم وجعلها أكثر جاذبية.

3. الترويج المرئي:

يمكن للعلامات التجارية وفرق التسويق استخدام DALL-E لإنشاء إعلانات وملصقات ومواد ترويجية أخرى لافتة للنظر. وهذا يساعد على زيادة الوعي بالعلامة التجارية وجذب المزيد من الجماهير المستهدفة.

4. المساعدة التعليمية:

يمكن للمعلمين استخدام DALL-E لإنشاء صور لجعل المواد التعليمية أكثر حيوية وإثارة للاهتمام. يمكن للطلاب فهم المفاهيم المعقدة بشكل أفضل من خلال العناصر المرئية.

5. إنشاء المشهد الافتراضي:

يمكن لمنتجي الأفلام والتلفزيون ومطوري الألعاب استخدام DALL-E لإنشاء مشاهد وشخصيات ودعائم فريدة لإضافة الألوان إلى أعمالهم.

وهذا مجرد غيض من فيض DALL-E، ولا تزال مجالات تطبيقه تتوسع. فهو يجلب الإبداع والكفاءة غير المسبوقة لجميع مناحي الحياة.

استنتاج

في ظل موجة الذكاء الاصطناعي، يعتبر DALL-E بلا شك حصانًا أسود. إنه يوضح القدرات الاستثنائية للذكاء الاصطناعي في توليد الصور، وتوفير أدوات قوية للمبدعين والمصممين ومحترفي التسويق.

من خلال التعلم العميق والشبكات العصبية المتقدمة، لا يتمكن DALL-E من فهم المطالبات النصية فحسب، بل يمكنه أيضًا تحويلها بشكل إبداعي إلى محتوى مرئي مذهل. تجمع عملية الإنشاء بين الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة لتزويد المستخدمين بتجربة بسيطة وقوية.

سواء كان الأمر يتعلق بالتصميم الإبداعي أو إنشاء المحتوى أو التسويق، فقد ضخت DALL-E حيوية جديدة في مختلف الصناعات. إنها ليست قمة التكنولوجيا فحسب، بل هي أيضًا مصدر للإبداع اللامحدود.

مع استمرار تطور التكنولوجيا، يمكننا أن نتوقع أن الإصدارات المستقبلية من DALL-E ستجلب المزيد من المفاجآت وتضخ المزيد من الحيوية في مجال الذكاء الاصطناعي.