Com crear imatges amb DALL-E? El text de l'IA genera pintures, digueu adéu a la pintura de merda!

✨Deixa anar la teva imaginació amb DALL-E🚀! Aquest revolucionari AI L'eina de generació d'imatges us permet crear imatges impressionants amb text🎨.

Només has d'introduir les teves idees i DALL-E les convertirà en obres d'art reals!

Des de paisatges de somni fins a impressionantsPersonatgeretrat, la possibilitat ésil·limitatde.

Uneix-te al cercle màgic de pintura DALL-E i comença el teu viatge artístic!

Recentment, el camp de la intel·ligència artificial (IA) ha avançat notablement.Xat GPT No només destaca en la creació de text, sinó que la nostra etapa d'IA s'expandeix gradualment més enllà del text pur.

Què és DALL-E?

DALL-E és un sistema d'IA revolucionari que genera imatges basades en descripcions de text.

DALL-E és una fita important en la creativitat de la intel·ligència artificial, i la darrera versió, DALL-E 3, és encara més potent.

En aquesta guia, veurem més de prop què és DALL-E, com funciona, les seves àrees d'aplicació i consells per utilitzar-lo per generar un gran contingut visual.

El concepte sembla senzill, però per obtenir els millors resultats, heu de seguir aquests consells per obtenir resultats de cerca autèntics i precisos. Per garantir que obtingueu els resultats de cerca més autèntics i precisos, us oferim els següents consells i trucs.

Abans d'utilitzar DALL-E, hi ha tres regles de neteja que heu d'entendre:

Com que tècnicament heu creat la idea per a la vostra obra d'art, sou l'artista per defecte, tot i que la imatge es baixarà amb la marca d'aigua de color de DALL-E 2.

Hi ha límits al que pots crear. Per exemple, la política de contingut de DALL-E 2 prohibeix contingut nociu, enganyós o polític. Per evitar l'abús, alguns termes de cerca per a personatges públics, com Taylor Swift, estan desactivats. Tot i que no totes les celebritats incompleixen les polítiques de contingut, les seves cares sovint es distorsionen per seguretat.

Límit de crèdit per a DALL-E 2: els usuaris que es registrin i crein un compte per correu electrònic abans del 2023 d'abril de 4 poden rebre 6 crèdits gratuïts, que caduquen i es renovaran cada mes. Per exemple, em vaig registrar el 15 de setembre de 2022, de manera que rebo 9 crèdits gratuïts cada mes, que es renoven automàticament. Tingueu en compte que els crèdits gratuïts no es poden acumular, de manera que encara que no crei art durant tres mesos, no puc acumular 25 crèdits. Els usuaris nous que acaben de crear un compte ja no gaudeixen del mateix avantatge de crèdit gratuït i han d'adquirir almenys 15 crèdits per 60 dòlars. Els usuaris poden comprar crèdits DALL-E per separat a través de labs.openai.com, que es facturen per separat de l'API DALL-E.

Els crèdits només es poden bescanviar després d'introduir-los i generar-los, les cerques que finalment no es generen a causa d'infraccions de la política de contingut no es descomptaran del crèdit gratuït. Podeu fer clic a la icona del vostre perfil a l'extrem superior dret de la interfície de cerca per veure quant de crèdit us queda cada mes, i podeu optar per comprar-ne més, a partir de 115 dòlars per 15 crèdits.

Com utilitzar DALL-E per generar imatges?

DALL-E és una de les eines d'intel·ligència artificial més potents que hi ha actualment al mercat.

Es tracta d'un generador d'imatges d'intel·ligència artificial desenvolupat per l'equip d'OpenAI darrere de ChatGPT. Fa servir una tecnologia anomenada "intel·ligència artificial generativa" per crear imatges originals des de zero a partir d'indicacions de text.

Per exemple, si introduïu el text "an avocado chair with a red colored monkey”, DALL-E generarà noves imatges d'aquest estrany objecte.

En lloc de simplement retallar i col·lagar parts d'una imatge, en realitat és "imaginar" el que esteu descrivint. Com més detallada sigui la descripció, més refinada serà la imatge resultant.

Val la pena assenyalar que el nom "DALL-E" és una homofonia de l'artista surrealista Salvador Dalí i el simpàtic personatge robot de Pixar WALL-E. Això indica com DALL-E combina art i tecnologia per crear efectes visuals fantàstics directament a partir de descripcions de text.

Aquesta és la meravella de DALL-E, que representa un salt en la creativitat de la intel·ligència artificial.

Tot i que els humans poden imaginar coses fàcilment a través de les paraules, els ordinadors solien ser incapaços de fer-ho, sobretot no d'una manera tan viva. DALL-E realitza la imaginació pràctica i les capacitats de resolució de problemes inherents als ordinadors, obrint possibilitats interessants per al disseny gràfic, plantilles d'imatges, dissenys de pàgines web i molt més.

Com funciona DALL-E?

Com fa DALL-E la seva màgia? Com s'ha esmentat anteriorment, utilitza una tecnologia anomenada "intel·ligència artificial generativa". Fem una ullada més de prop.

Models d'IA generativa

A diferència de la majoria de la IA específica de la tasca, els models d'IA generativa no estan especialitzats per dur a terme una tasca específica.

En canvi, se'ls entrena en conjunts massius d'imatges, text i altres dades per desenvolupar una comprensió profunda de les relacions entre diversos conceptes.

Això els permet generar nous resultats molt realistes i que coincideixin amb precisió amb les indicacions.

Per exemple, una intel·ligència artificial entrenada només en fotos de gats no podria imaginar un animal nou com "flamenc-lleó". Entrenat amb milions d'imatges d'una varietat d'animals, humans, joguines i més, el model generatiu pot combinar aquests coneixements per generar de manera convincent un híbrid flamenc-lleó basat en indicacions.

A l'última versió de DALL-E 3, aquesta capacitat de crear coses completament noves s'ha demostrat encara més. La nova versió demostra un nivell més elevat de precisió en la interpretació de senyals, capturant diferències subtils i detalls que els models anteriors no van poder capturar.

En comparació amb generadors d'intel·ligència artificial anteriors, DALL-E 3 ja no és propens a resultats inesperats quan rep instruccions complexes. En canvi, demostra una comprensió superior del llenguatge que li permet imaginar escenaris i personatges nous que superen les expectatives dels models generatius de text a imatge.

Amb DALL-E 3, la connexió entre llenguatge i imatge és encara més estreta, amb la capacitat d'interpretar el context de les indicacions en lloc de generar imatges mecànicament. Això fa que les imatges generades estiguin més properes a les expectatives de l'usuari.

A continuació, fem una ullada més a fons a com funciona l'arquitectura de generació de DALL-E.

Com funciona l'arquitectura generativa de DALL-E?

La clau per permetre que DALL-E generi imatges a partir de text rau en la seva arquitectura de xarxa neuronal especialment dissenyada:

Grans conjunts de dades:

DALL-E està entrenat en milers de milions de parells imatge-text, cosa que li permet aprendre conceptes visuals i la seva relació amb el contingut textual o el llenguatge parlat. Aquest conjunt de dades massiu li proporciona una comprensió àmplia del coneixement del món.

Estructura jeràrquica:

La xarxa té una representació jeràrquica des dels conceptes d'alt nivell fins als detalls. Les capes superiors entenen categories àmplies (com els ocells), mentre que les capes inferiors reconeixen atributs subtils (com la forma del bec, el color i la posició a la cara).

Codificació de text:

Amb aquest coneixement, DALL-E és capaç de convertir paraules escrites en una representació matemàtica del text. Per exemple, quan escrivim "Flamingo-lleó", sap què és un flamenc, què és un lleó i és capaç de combinar les diferents característiques dels dos animals. Mitjançant aquesta traducció, l'entrada textual pot produir una sortida visual.

Aquesta arquitectura avançada permet a DALL-E generar imatges creatives i coherents amb precisió seguint indicis textuals.

Ara, entenem les complexitats tècniques, però per a l'usuari final, utilitzar DALL-E és molt senzill.

Només heu d'introduir les indicacions i generar imatges impressionants.

Models lingüístics i DALL-E

Un component important de l'arquitectura DALL-E és el model de llenguatge GPT (Generative Pretrained Transformer). Aquests models tenen un paper clau a l'hora d'interpretar i perfeccionar indicis.

El model GPT és bo per comprendre el context i les diferències subtils del llenguatge. Quan s'introdueix una indicació, el model GPT no només llegeix les paraules, sinó que també entén la intenció i el significat subtil que hi ha darrere. Aquesta comprensió és crucial per traduir idees abstractes o complexes en elements visuals que la part de generació d'imatges de DALL-E pot explotar.

Si la pista inicial no és clara o és massa àmplia, el model GPT pot ajudar a refinar o ampliar la pista. Mitjançant una àmplia formació sobre l'idioma i una varietat de temes, pot inferir quins detalls poden ser rellevants o interessants per a una imatge, fins i tot si no s'esmenta explícitament al missatge original.

El model GPT també pot identificar possibles errors o ambigüitats a les pistes. Per exemple, si una indicació conté inconsistències de fets o llenguatge confús, el model pot corregir l'error o demanar aclariments, assegurant-se que l'entrada final al generador d'imatges és el més clara i precisa possible.

Curiosament, el paper de GPT no es limita a la comprensió i el refinament, també pot afegir una capa de creativitat. Amb una formació àmplia, pot arribar a interpretacions úniques o imaginatives de les pistes, empenyent els límits de la generació d'imatges.

En essència, el model de llenguatge GPT és un intermediari intel·ligent entre l'entrada de l'usuari i les capacitats de generació d'imatges de DALL-E. No només asseguren que les indicacions s'entenen amb precisió, sinó que també s'enriqueixen i optimitzen per produir la producció visual més rellevant i creativa.

Per a què serveix DALL-E?

Els camps d'aplicació de DALL-E són diversos. Es pot utilitzar per crear una varietat d'elements visuals, proporcionant suport creatiu i de disseny per a diferents indústries i usos.

disseny gràfic:

DALL-E pot generar una formació única i convincent sobre imatges, text i altres conjunts de dades per desenvolupar una comprensió profunda de les relacions entre diversos conceptes.

D'aquesta manera, són capaços de generar sortides noves que són altament realistes i que coincideixen amb precisió amb les indicacions proporcionades.

Per exemple, una IA entrenada només amb fotos de gats no podria imaginar noves espècies animals com "flamencs i lleons".

I mitjançant l'entrenament de milions d'imatges, text i àudio de diversos animals, humans, joguines i molt més, el model generatiu pot combinar aquests resultats d'aprenentatge per generar de manera convincent híbrids com ara "flamencs i lleons".

A l'última versió de DALL-E 3, aquesta capacitat de crear coses noves és encara més potent. Demostra nous talents per interpretar amb precisió indicis i capturar diferències i detalls subtils que els models anteriors no van poder capturar.

En comparació amb generadors d'intel·ligència artificial anteriors, DALL-E 3 mostra una millor capacitat de comprensió quan rep instruccions complexes. Si bé els generadors anteriors acostumaven a produir resultats inesperats en processar instruccions complexes, DALL-E 3 demostra una excel·lent comprensió del llenguatge, la qual cosa li permet imaginar escenaris i personatges nous més enllà de les expectatives dels models de generació de text a imatge.

Amb DALL-E 3, la connexió entre el llenguatge i la imatge és encara més estreta, de manera que pot interpretar el context de la indicació en lloc de llegir-lo només des del guió. Els resultats generats poden ser molt propers a les necessitats de l'usuari.

Aquí teniu un exemple d'un missatge senzill: "Imagina't un lleó flamenc".

Sortida d'imatge:

Aleshores, com s'aconsegueix? Aquesta capacitat d'"imaginar" text prové de dos components clau dels models d'IA generativa:

Xarxes neuronals:

La xarxa neuronal és una xarxa d'algoritmes jeràrquics que simula el principi de funcionament de les neurones al cervell humà. Permet que la intel·ligència artificial identifiqui patrons i conceptes en grans conjunts de dades.

Algorisme d'aprenentatge automàtic:

Aquests algorismes, com ara l'aprenentatge profund, continuen millorant la comprensió de les xarxes neuronals de les relacions de dades.

Els models generatius construeixen una rica comprensió conceptual del món mitjançant la formació en grans conjunts de dades. Les indicacions precises poden barrejar aquests resultats d'aprenentatge per produir resultats inèdits.

Com funciona l'arquitectura generativa de DALL-E

DALL-E és capaç de generar imatges a partir de text gràcies a la seva arquitectura de xarxa neuronal especialment dissenyada:

Grans conjunts de dades:

DALL-E està entrenat en milers de milions de parells imatge-text, la qual cosa li permet aprendre conceptes visuals i la seva associació amb contingut textual o llenguatge parlat. Aquest conjunt de dades massiu li proporciona un ampli coneixement del món.

Estructura jeràrquica:

La xarxa es representa jeràrquicament, des dels conceptes d'alt nivell fins als detalls. Les capes superiors entenen categories àmplies (com els ocells), mentre que les capes inferiors reconeixen atributs subtils (com la forma del bec, el color i la posició a la cara).

Codificació de text:

Amb aquest coneixement, DALL-E és capaç de convertir paraules escrites en representacions matemàtiques. Per exemple, quan escrivim "lleó flamenc", sap què són un flamenc i un lleó i és capaç de combinar les diferents característiques dels dos animals. Mitjançant aquest tipus de traducció, l'entrada textual pot produir una sortida visual.

Aquesta arquitectura avançada ajuda a DALL-E a generar imatges creatives i coherents basades en indicis de text precisos.

Ara, sabem que els problemes tècnics poden ser força complexos, però per a l'usuari final, el funcionament és molt senzill.

Només proporcioneu consells i genereu imatges impressionants.

Models lingüístics i DALL-E

Un component important de l'arquitectura de DALL-E és el model de llenguatge GPT (Generative Pretrained Transformer). Aquests models tenen un paper clau a l'hora d'interpretar i perfeccionar indicis per optimitzar la generació d'imatges.

Els models GPT són bons per entendre el context i els matisos del llenguatge. Quan se li demana, el model GPT no només és capaç de reconèixer les paraules, sinó que també entén la intenció i el significat subtil que hi ha darrere. Aquesta comprensió és crucial per traduir idees abstractes o complexes en elements visuals que la part de generació d'imatges de DALL-E pot explotar.

Si la sol·licitud inicial pot ser vaga o massa àmplia, el model GPT pot ajudar a refinar o ampliar la sol·licitud. Mitjançant una àmplia formació sobre llenguatge i una varietat de temes, pot inferir quins detalls podrien ser rellevants o interessants per a una imatge, fins i tot si no s'esmenten explícitament a l'indicador original.

El model GPT també és capaç d'identificar possibles errors o ambigüitats en les pistes. Per exemple, si una indicació conté inconsistències de fets o llenguatge confús, el model pot corregir l'error o demanar aclariments, assegurant-se que la sortida final del generador d'imatges és tan clara i precisa com sigui possible.

Curiosament, el paper de GPT no es limita a la comprensió i el refinament, també pot afegir una capa de creativitat. Amb una formació àmplia, pot arribar a interpretacions úniques o imaginatives de les pistes, empenyent els límits creatius de la generació d'imatges.

En essència, el model de llenguatge GPT és un intermediari intel·ligent entre l'entrada de l'usuari i les capacitats de generació d'imatges de DALL-E. No només garanteix que les indicacions s'entenen amb precisió, sinó que també s'enriqueixen i optimitzen per produir la producció visual més rellevant i creativa.

Aplicació de DALL-E

DALL-E és més que una demostració de tecnologia fantàstica, té moltes aplicacions pràctiques.

1. Disseny creatiu:

Els dissenyadors poden realitzar fàcilment les seves idees creatives amb DALL-E. Tant si es tracta d'un concepte de producte únic, imatge publicitària o treball artístic, DALL-E pot injectar nova inspiració en el camp del disseny.

2. Creació de continguts:

Els escriptors i creadors poden utilitzar DALL-E per generar elements visuals per a les seves històries, articles o còmics. Això ajuda a enriquir les seves creacions i a fer-les més atractives.

3. Visual merchandising:

Les marques i els equips de màrqueting poden utilitzar DALL-E per crear anuncis, pòsters i altres materials promocionals atractius. Això ajuda a augmentar el coneixement de la marca i a atraure més públic objectiu.

4. Ajuts educatius:

Els educadors poden utilitzar DALL-E per generar imatges per fer que els materials didàctics siguin més vius i interessants. Els estudiants poden comprendre millor conceptes complexos mitjançant elements visuals.

5. Creació d'escenes virtuals:

Els productors de cinema i televisió i els desenvolupadors de jocs poden utilitzar DALL-E per generar escenes, personatges i accessoris únics per afegir color a les seves obres.

Aquesta és només la punta de l'iceberg de DALL-E, i les seves àrees d'aplicació encara s'estan expandint. Aporta creativitat i eficiència sense precedents a tots els àmbits de la vida.

en conclusió

En l'onada de la intel·ligència artificial, DALL-E és sens dubte un cavall fosc. Demostra les extraordinàries capacitats de la intel·ligència artificial en la generació d'imatges, proporcionant eines potents per a creadors, dissenyadors i professionals del màrqueting.

Mitjançant l'aprenentatge profund i les xarxes neuronals avançades, DALL-E no només és capaç d'entendre les indicacions textuals, sinó que també les transforma de manera creativa en un contingut visual impressionant. El seu procés de generació combina intel·ligència artificial generativa i models de llenguatge per oferir als usuaris una experiència senzilla i potent.

Tant si es tracta de disseny creatiu, creació de contingut o màrqueting, DALL-E ha injectat nova vitalitat a diverses indústries. No només és el cim de la tecnologia, sinó també la font de creativitat il·limitada.

A mesura que la tecnologia segueixi evolucionant, podem esperar que les futures versions de DALL-E aportin més sorpreses i injectin més vitalitat al camp de la intel·ligència artificial.