Как да създавате снимки с помощта на DALL-E? AI текст генерира картини, кажете сбогом на мръсното рисуване!

✨Развихрете въображението си с DALL-E🚀! Този революционен AI Инструментът за генериране на изображения ви позволява да създавате зашеметяващи изображения с текст🎨.

Просто въведете вашите идеи и DALL-E ще ги превърне в реалистични произведения на изкуството!

От мечтателни пейзажи до зашеметяващифигурапортрет, възможността енеограниченна.

Присъединете се към вълшебния кръг на рисуване DALL-E и започнете вашето артистично пътешествие!

Напоследък областта на изкуствения интелект (AI) отбеляза забележителен напредък.ChatGPT Той не само превъзхожда създаването на текст, но нашият AI етап постепенно се разширява отвъд чистия текст.

Какво е DALL-E?

DALL-E е революционна AI система, която генерира изображения въз основа на текстови описания.

DALL-E е важен крайъгълен камък в креативността на изкуствения интелект, а най-новата версия, DALL-E 3, е още по-мощна.

В това ръководство ще разгледаме по-подробно какво представлява DALL-E, как работи, областите му на приложение и съвети за използването му за генериране на страхотно визуално съдържание.

Концепцията звучи проста, но за най-добри резултати трябва да следвате тези съвети за автентични и точни резултати от търсенето! За да гарантираме, че получавате най-автентичните и точни резултати от търсенето, ние ви предоставяме следните съвети и трикове.

Преди да използвате DALL-E, има три правила за домакинство, които трябва да разберете:

Тъй като технически сте създали идеята за вашето произведение на изкуството, вие сте художникът по подразбиране, въпреки че изображението ще бъде изтеглено с цветния воден знак на DALL-E 2.

Има ограничения за това, което можете да създадете. Например правилата за съдържанието на DALL-E 2 забраняват вредно, измамно или политическо съдържание. За да се предотврати злоупотреба, някои думи за търсене на публични личности, като Тейлър Суифт, са деактивирани. Въпреки че не всички знаменитости нарушават правилата за съдържание, лицата им често са изкривени за безопасност.

Кредитен лимит за DALL-E 2: Потребителите, които се регистрират и създадат акаунт чрез имейл преди 2023 април 4 г., могат да получат 6 безплатни кредита, които изтичат и се подновяват всеки месец. Например, регистрирах се на 15 септември 2022 г., така че получавам 9 безплатни кредита всеки месец, които се подновяват автоматично. Имайте предвид, че безплатните кредити не могат да се превъртат, така че дори и да не създавам изкуство в продължение на три месеца, не мога да натрупам 25 кредита. Новите потребители, които току-що са създали акаунт, вече не се ползват от същото безплатно кредитно предимство и трябва да закупят поне 15 кредита за $60. Потребителите могат да закупят DALL-E кредити отделно чрез labs.openai.com, които се таксуват отделно от DALL-E API.

Кредитите могат да бъдат използвани само след като бъдат въведени и генерирани, търсения, които в крайна сметка не са генерирани поради нарушения на правилата за съдържанието, няма да бъдат приспаднати от безплатния кредит. Можете да щракнете върху иконата на вашия профил в горния десен ъгъл на интерфейса за търсене, за да видите колко кредит ви остава всеки месец, и можете да изберете да купите повече, започвайки от $115 за 15 кредита.

Как да използвам DALL-E за генериране на снимки?

DALL-E е един от най-мощните инструменти за изкуствен интелект в момента на пазара.

Това е генератор на изображения с изкуствен интелект, разработен от екипа на OpenAI зад ChatGPT. Той използва технология, наречена „генеративен изкуствен интелект“, за да създава оригинални изображения от нулата въз основа на текстови подкани.

Например, ако въведете текста "an avocado chair with a red colored monkey”, DALL-E ще генерира нови изображения на този странен обект.

Вместо просто изрязване и колажиране на части от изображение, това всъщност е „представяне“ на това, което описвате. Колкото по-подробно е описанието ви, толкова по-прецизно ще бъде полученото изображение.

Заслужава да се отбележи, че името "DALL-E" е омофония на художника сюрреалист Салвадор Дали и приятелския герой робот на Pixar WALL-E. Това подсказва как DALL-E съчетава изкуство и технология, за да създаде фантастични визуални ефекти директно от текстови описания.

Това е чудото на DALL-E, което представлява скок в креативността на изкуствения интелект.

Докато хората могат лесно да си представят нещата чрез думи, компютрите не можеха да го правят, особено не по толкова ярък начин. DALL-E реализира практическото въображение и възможностите за решаване на проблеми, присъщи на компютрите, отваряйки вълнуващи възможности за графичен дизайн, шаблони на изображения, оформления на уеб страници и др.

Как работи DALL-E?

Как DALL-E прави своята магия? Както споменахме по-рано, той използва технология, наречена „генеративен изкуствен интелект“. Нека да разгледаме по-отблизо.

Генеративни AI модели

За разлика от повечето AI, специфични за задачи, генеративните AI модели не са специализирани за изпълнение на конкретна задача.

Вместо това те се обучават на масивни набори от изображения, текст и други данни, за да развият дълбоко разбиране на връзките между различни понятия.

Това им позволява да генерират нов резултат, който е много реалистичен и точно съответства на подканите.

Например AI, обучен само на снимки на котки, не би могъл да си представи ново животно като "фламинго-лъв". Обучен върху милиони изображения на различни животни, хора, играчки и други, генеративният модел може да комбинира това знание, за да генерира убедително хибрид фламинго-лъв въз основа на подкани.

В най-новата версия на DALL-E 3 тази способност за създаване на напълно нови неща е допълнително демонстрирана. Новата версия демонстрира по-високо ниво на точност при интерпретиране на знаци, улавяне на фини разлики и детайли, които предишните модели не успяха да уловят.

В сравнение с предишните генератори на изкуствен интелект, DALL-E 3 вече не е склонен към неочаквани резултати при получаване на сложни инструкции. Вместо това, той демонстрира превъзходно разбиране на езика, което му позволява да си представя нови сценарии и герои, които надхвърлят очакванията от генеративни модели текст към изображение.

С DALL-E 3 връзката между езика и изображението е още по-тясна, с възможност за интерпретиране на контекста на сигналите, а не просто механично генериране на изображения. Това прави генерираните изображения по-близки до очакванията на потребителя.

След това нека разгледаме по-задълбочено как работи архитектурата за генериране на DALL-E.

Как работи генеративната архитектура на DALL-E?

Ключът към позволяването на DALL-E да генерира изображения от текст се крие в неговата специално проектирана архитектура на невронна мрежа:

Големи набори от данни:

DALL-E се обучава на милиарди двойки изображение-текст, което му позволява да научи визуални концепции и връзката им с текстово съдържание или говорим език. Този масивен набор от данни му осигурява широко разбиране на световното знание.

Йерархична структура:

Мрежата има йерархично представяне от концепции на високо ниво до детайли. Горните слоеве разбират широки категории (като птици), докато долните слоеве разпознават фини атрибути (като форма на клюн, цвят и позиция на лицето).

Кодиране на текст:

Използвайки това знание, DALL-E е в състояние да преобразува написани думи в математическо представяне на текста. Например, когато напишем "Фламинго-лъв", той знае какво е фламинго, какво е лъв и може да комбинира различните характеристики на двете животни. Чрез този превод въвеждането на текст може да произведе визуален резултат.

Тази усъвършенствана архитектура позволява на DALL-E точно да генерира креативни и кохерентни изображения, следвайки текстови знаци.

Сега разбираме техническите сложности, но за крайния потребител използването на DALL-E е много просто.

Просто въведете подканите и генерирайте зашеметяващи изображения.

Езикови модели и DALL-E

Важен компонент на архитектурата DALL-E е езиковият модел GPT (Generative Pretrained Transformer). Тези модели играят ключова роля в тълкуването и усъвършенстването на сигналите.

GPT моделът е добър в схващането на контекста и фините различия на езика. Когато се въведе подкана, GPT моделът не само чете думите, но и разбира намерението и финото значение зад тях. Това разбиране е от решаващо значение за превеждането на абстрактни или сложни идеи във визуални елементи, които частта за генериране на изображения на DALL-E може да използва.

Ако първоначалната подсказка е неясна или твърде широка, GPT моделът може да помогне за прецизиране или разширяване на подсказката. Чрез задълбочено обучение по език и различни теми, той може да заключи кои детайли могат да бъдат уместни или интересни за дадено изображение, дори ако не са изрично споменати в оригиналната подкана.

GPT моделът може също да идентифицира възможни грешки или неясноти в подсказките. Например, ако дадена подкана съдържа фактически несъответствия или объркващ език, моделът може да коригира грешката или да потърси разяснение, като гарантира, че крайният вход към генератора на изображения е възможно най-ясен и точен.

Интересното е, че ролята на GPT не се ограничава до разбиране и усъвършенстване, тя може също да добави слой креативност. С обширно обучение може да излезе с уникални или въображаеми интерпретации на реплики, разширявайки границите на генериране на изображения.

По същество езиковият модел GPT е интелигентен посредник между въвеждането от потребителя и възможностите на DALL-E за генериране на изображения. Те не само гарантират, че подканите се разбират точно, но също така са обогатени и оптимизирани, за да произведат най-подходящия и креативен визуален резултат.

За какво се използва DALL-E?

Областите на приложение на DALL-E са разнообразни. Може да се използва за създаване на различни визуални елементи, като предоставя творческа и дизайнерска подкрепа за различни индустрии и приложения.

графичен дизайн:

DALL-E може да генерира уникално и завладяващо обучение върху изображения, текст и други набори от данни, за да придобие дълбоко разбиране на връзките между различни концепции.

По този начин те са в състояние да генерират нови резултати, които са много реалистични и точно съответстват на предоставените сигнали.

Например, изкуствен интелект, обучен само на снимки на котки, не би могъл да си представи нови животински видове като "фламинго и лъвове".

И чрез обучение върху милиони изображения, текст и аудио на различни животни, хора, играчки и други, генеративният модел може да комбинира тези резултати от обучението, за да генерира убедително хибриди като „фламинго и лъвове“.

В най-новата версия на DALL-E 3 тази възможност за създаване на нови неща е още по-мощна. Той демонстрира нови таланти в точното интерпретиране на сигнали и улавяне на фините разлики и детайли, които предишните модели не успяха да уловят.

В сравнение с предишните генератори на изкуствен интелект, DALL-E 3 показва по-добри възможности за разбиране при получаване на сложни инструкции. Докато предишните генератори имаха тенденция да произвеждат неочаквани резултати при обработката на сложни подкани, DALL-E 3 демонстрира отлично разбиране на езика, което му позволява да си представя нови сценарии и знаци отвъд очакванията на моделите за генериране на текст към изображение.

С DALL-E 3 връзката между език и изображение е още по-силна, така че може да интерпретира контекста на подканата, вместо просто да го чете от скрипта. Генерираните резултати може да са много близки до нуждите на потребителя.

Ето пример за проста подкана: „Представете си фламинго лъв“.

Изход на изображението:

И така, как се постига? Тази способност за „представяне“ на текст произтича от два ключови компонента на генеративните AI модели:

Невронни мрежи:

Невронната мрежа е йерархична алгоритъмна мрежа, която симулира принципа на работа на невроните в човешкия мозък. Той позволява на изкуствения интелект да идентифицира модели и концепции в големи набори от данни.

Алгоритъм за машинно обучение:

Тези алгоритми, като дълбокото обучение, продължават да подобряват разбирането на невронните мрежи за връзките между данните.

Генеративните модели изграждат богато концептуално разбиране на света чрез обучение върху огромни набори от данни. Точните подкани могат да смесят тези резултати от обучението, за да произведат невиждани досега резултати.

Как работи генеративната архитектура на DALL-E

DALL-E може да генерира изображения от текст благодарение на своята специално проектирана невронна мрежова архитектура:

Големи набори от данни:

DALL-E се обучава на милиарди двойки изображение-текст, което му позволява да научи визуални концепции и тяхното свързване с текстово съдържание или говорим език. Този масивен набор от данни му предоставя обширни познания за света.

Йерархична структура:

Мрежата е представена йерархично, от концепции на високо ниво до детайли. Горните слоеве разбират широки категории (като птици), докато долните слоеве разпознават фини атрибути (като форма на клюна, цвят и позиция на лицето).

Кодиране на текст:

С това знание DALL-E може да преобразува написани думи в математически представяния. Например, когато напишем "фламинго лъв", той знае какво представляват фламинго и лъв и може да комбинира различните характеристики на двете животни. Чрез този вид превод въвеждането на текст може да произведе визуален резултат.

Тази усъвършенствана архитектура помага на DALL-E да генерира креативни и кохерентни изображения въз основа на прецизни текстови сигнали.

Сега знаем, че техническите проблеми могат да бъдат доста сложни, но за крайния потребител операцията е много проста.

Просто дайте съвети и генерирайте зашеметяващи изображения.

Езикови модели и DALL-E

Важен компонент от архитектурата на DALL-E е езиковият модел GPT (Generative Pretrained Transformer). Тези модели играят ключова роля в интерпретирането и усъвършенстването на сигнали за оптимизиране на генерирането на изображения.

GPT моделите са добри в разбирането на контекста и нюансите на езика. Когато бъде подканен, GPT моделът е в състояние не само да разпознава думите, но и да разбира намерението и финото значение зад тях. Това разбиране е от решаващо значение за превеждането на абстрактни или сложни идеи във визуални елементи, които частта за генериране на изображения на DALL-E може да използва.

Ако първоначалната подкана може да е неясна или твърде широка, GPT моделът може да помогне за прецизиране или разширяване на подканата. Чрез задълбочено обучение по език и различни теми, той може да заключи кои детайли могат да бъдат уместни или интересни за дадено изображение, дори ако не са били изрично споменати в оригиналната подкана.

GPT моделът също така може да идентифицира възможни грешки или неясноти в подсказките. Например, ако дадена подкана съдържа фактически несъответствия или объркващ език, моделът може да коригира грешката или да потърси разяснение, като гарантира, че крайният изход на генератора на изображения е възможно най-ясен и точен.

Интересното е, че ролята на GPT не се ограничава до разбиране и усъвършенстване, тя може също да добави слой креативност. С обширно обучение, той може да излезе с уникални или въображаеми интерпретации на реплики, разширявайки творческите граници на генерирането на изображения.

По същество езиковият модел GPT е интелигентен посредник между въвеждането от потребителя и възможностите на DALL-E за генериране на изображения. Не само гарантира, че подканите се разбират точно, но също така са обогатени и оптимизирани, за да произведат най-подходящия и креативен визуален резултат.

Приложение на DALL-E

DALL-E е повече от просто страхотна демонстрация на технология, той има много практически приложения.

1. Креативен дизайн:

Дизайнерите могат лесно да реализират своите творчески идеи с DALL-E. Независимо дали става въпрос за уникална продуктова концепция, рекламно изображение или художествено произведение, DALL-E може да вдъхне ново вдъхновение в областта на дизайна.

2. Създаване на съдържание:

Писателите и творците могат да използват DALL-E, за да генерират визуални елементи за своите истории, статии или комикси. Това помага да се обогатят техните творения и да станат по-привлекателни.

3. Визуален мърчандайзинг:

Марките и маркетинговите екипи могат да използват DALL-E за създаване на привлекателни реклами, плакати и други рекламни материали. Това спомага за повишаване на познаваемостта на марката и привличане на повече целеви аудитории.

4. Образователна помощ:

Преподавателите могат да използват DALL-E, за да генерират изображения, за да направят учебните материали по-живи и интересни. Учениците могат да разберат по-добре сложни концепции чрез визуални елементи.

5. Създаване на виртуална сцена:

Филмови и телевизионни продуценти и разработчици на игри могат да използват DALL-E, за да генерират уникални сцени, герои и реквизити, за да добавят цвят към своите произведения.

Това е само върхът на айсберга на DALL-E и областите му на приложение все още се разширяват. Той носи безпрецедентна креативност и ефективност във всички сфери на живота.

в заключение

Във вълната на изкуствения интелект DALL-E несъмнено е тъмен кон. Той демонстрира изключителните възможности на изкуствения интелект в генерирането на изображения, предоставяйки мощни инструменти за създатели, дизайнери и маркетинг специалисти.

Чрез задълбочено обучение и усъвършенствани невронни мрежи, DALL-E е в състояние не само да разбира текстови подкани, но също така творчески да ги трансформира в зашеметяващо визуално съдържание. Процесът на генериране съчетава генеративен изкуствен интелект и езикови модели, за да предостави на потребителите просто и мощно изживяване.

Независимо дали става въпрос за креативен дизайн, създаване на съдържание или маркетинг, DALL-E инжектира нова жизненост в различни индустрии. Това е не само върхът на технологията, но и източник на неограничена креативност.

Тъй като технологията продължава да се развива, можем да очакваме, че бъдещите версии на DALL-E ще донесат повече изненади и ще влеят повече жизненост в областта на изкуствения интелект.