Sut i greu lluniau gan ddefnyddio DALL-E? Mae testun AI yn cynhyrchu paentiadau, ffarwelio â phaentio sgumbag!

✨ Rhyddhewch eich dychymyg gyda DALL-E🚀! Mae hyn yn chwyldroadol AI Mae teclyn cynhyrchu delweddau yn caniatáu ichi greu delweddau syfrdanol gyda thestun🎨.

Rhowch eich syniadau a bydd DALL-E yn eu troi'n weithiau celf tebyg i fywyd!

O dirweddau breuddwydiol i syfrdanolPersonportread, y posibilrwydd ywdiderfyno.

Ymunwch â chylch hud paentio DALL-E a chychwyn ar eich taith artistig!

Yn ddiweddar, mae maes deallusrwydd artiffisial (AI) wedi gwneud cynnydd rhyfeddol.SgwrsGPT Nid yn unig y mae'n rhagori mewn creu testun, ond mae ein cam AI yn ehangu'n raddol y tu hwnt i destun pur.

Beth yw DALL-E?

Mae DALL-E yn system AI chwyldroadol sy'n cynhyrchu delweddau yn seiliedig ar ddisgrifiadau testun.

Mae DALL-E yn garreg filltir bwysig mewn creadigrwydd deallusrwydd artiffisial, ac mae'r fersiwn ddiweddaraf, DALL-E 3, hyd yn oed yn fwy pwerus.

Yn y canllaw hwn, byddwn yn edrych yn agosach ar beth yw DALL-E, sut mae'n gweithio, ei feysydd cymhwysiad, ac awgrymiadau ar gyfer ei ddefnyddio i gynhyrchu cynnwys gweledol gwych.

Mae'r cysyniad yn swnio'n syml, ond ar gyfer canlyniadau gorau, mae angen i chi ddilyn yr awgrymiadau hyn ar gyfer canlyniadau chwilio dilys a chywir! Er mwyn sicrhau eich bod chi'n cael y canlyniadau chwilio mwyaf dilys a chywir, rydyn ni'n rhoi'r awgrymiadau a'r triciau canlynol i chi.

Cyn defnyddio DALL-E, mae yna dair rheol cadw tŷ y mae angen i chi eu deall:

Ers i chi greu'r syniad ar gyfer eich gwaith celf yn dechnegol, chi yw'r artist yn ddiofyn, er y bydd y ddelwedd yn cael ei lawrlwytho gyda dyfrnod lliw DALL-E 2.

Mae yna derfynau i'r hyn y gallwch chi ei greu. Er enghraifft, mae polisi cynnwys DALL-E 2 yn gwahardd cynnwys niweidiol, twyllodrus neu wleidyddol. Er mwyn atal cam-drin, mae rhai termau chwilio ar gyfer ffigurau cyhoeddus, fel Taylor Swift, yn anabl. Er nad yw pob enwog yn torri polisïau cynnwys, mae eu hwynebau yn aml yn cael eu hystumio er diogelwch.

Terfyn credyd ar gyfer DALL-E 2: Gall defnyddwyr sy'n cofrestru ac yn creu cyfrif trwy e-bost cyn Ebrill 2023, 4 dderbyn 6 credyd am ddim, gan ddod i ben ac adnewyddu bob mis. Er enghraifft, cofrestrais ar 15 Medi, 2022, felly rwy'n cael 9 credyd am ddim bob mis, sy'n adnewyddu'n awtomatig. Sylwch nad yw'r credydau rhad ac am ddim yn rhai y gellir eu rholio, felly hyd yn oed os na fyddaf yn creu celf am dri mis, ni allaf gronni 25 credyd. Nid yw defnyddwyr newydd sydd newydd greu cyfrif bellach yn mwynhau'r un budd-dal credyd am ddim a rhaid iddynt brynu o leiaf 15 credyd am $60. Gall defnyddwyr brynu credydau DALL-E ar wahân trwy labs.openai.com, sy'n cael eu bilio ar wahân i'r API DALL-E.

Dim ond ar ôl iddynt gael eu mewnbynnu a'u cynhyrchu y gellir adbrynu credydau, ni fydd chwiliadau nad ydynt yn cael eu cynhyrchu yn y pen draw oherwydd troseddau polisi cynnwys yn cael eu tynnu o'r credyd am ddim. Gallwch glicio ar eicon eich proffil yng nghornel dde uchaf y rhyngwyneb chwilio i weld faint o gredyd sydd gennych ar ôl bob mis, a gallwch ddewis prynu mwy, gan ddechrau ar $115 am 15 o gredydau.

Sut i ddefnyddio DALL-E i gynhyrchu lluniau?

DALL-E yw un o'r offer deallusrwydd artiffisial mwyaf pwerus sydd ar y farchnad ar hyn o bryd.

Mae hwn yn gynhyrchydd delwedd deallusrwydd artiffisial a ddatblygwyd gan dîm OpenAI y tu ôl i ChatGPT Mae'n defnyddio technoleg o'r enw "deallusrwydd artiffisial cynhyrchiol" i greu delweddau gwreiddiol o'r dechrau yn seiliedig ar awgrymiadau testun.

Er enghraifft, os rhowch y testun "an avocado chair with a red colored monkey”, Bydd DALL-E yn cynhyrchu delweddau newydd o'r gwrthrych rhyfedd hwn.

Yn hytrach na thorri a choladu rhannau o ddelwedd yn unig, mewn gwirionedd mae'n "dychmygu" yr hyn rydych chi'n ei ddisgrifio. Po fwyaf manwl yw'ch disgrifiad, y mwyaf mireinio fydd y ddelwedd ganlyniadol.

Mae'n werth nodi bod yr enw "DALL-E" yn homoffoni o'r artist swrrealaidd Salvador Dali a chymeriad robot cyfeillgar Pixar WALL-E. Mae hyn yn awgrymu sut mae DALL-E yn cyfuno celf a thechnoleg i greu effeithiau gweledol gwych yn uniongyrchol o ddisgrifiadau testun.

Dyma ryfeddod DALL-E, sy'n cynrychioli naid mewn creadigrwydd deallusrwydd artiffisial.

Er y gall bodau dynol ddychmygu pethau'n hawdd trwy eiriau, roedd cyfrifiaduron yn arfer methu â gwneud hynny, yn enwedig nid mewn ffordd mor fywiog. Mae DALL-E yn gwireddu'r dychymyg ymarferol a'r galluoedd datrys problemau sy'n gynhenid ​​​​mewn cyfrifiaduron, gan agor posibiliadau cyffrous ar gyfer dylunio graffeg, templedi delwedd, cynlluniau tudalennau gwe, a mwy.

Sut mae DALL-E yn gweithio?

Sut mae DALL-E yn bwrw ei hud? Fel y soniwyd yn gynharach, mae'n defnyddio technoleg o'r enw “deallusrwydd artiffisial cynhyrchiol.” Gadewch i ni edrych yn agosach.

Modelau AI cynhyrchiol

Yn wahanol i'r mwyafrif o AI sy'n benodol i dasg, nid yw modelau AI cynhyrchiol yn arbenigo i gyflawni tasg benodol.

Yn lle hynny, cânt eu hyfforddi ar setiau enfawr o ddelweddau, testun, a data arall i ddatblygu dealltwriaeth ddofn o'r berthynas rhwng gwahanol gysyniadau.

Mae hyn yn eu galluogi i gynhyrchu allbwn newydd sy'n hynod realistig ac sy'n cyfateb yn gywir i'r ysgogiadau.

Er enghraifft, ni fyddai AI sydd wedi'i hyfforddi ar luniau o gathod yn unig yn gallu dychmygu anifail newydd fel "fflamingo-lion". Wedi'i hyfforddi ar filiynau o ddelweddau o amrywiaeth o anifeiliaid, bodau dynol, teganau, a mwy, gall y model cynhyrchiol gyfuno'r wybodaeth hon i gynhyrchu hybrid fflamingo-llew yn argyhoeddiadol yn seiliedig ar awgrymiadau.

Yn y fersiwn ddiweddaraf o DALL-E 3, mae'r gallu hwn i greu pethau cwbl newydd wedi'i ddangos ymhellach. Mae'r fersiwn newydd yn dangos lefel uwch o gywirdeb wrth ddehongli ciwiau, gan ddal gwahaniaethau a manylion cynnil nad oedd modelau blaenorol yn gallu eu dal.

O'i gymharu â chynhyrchwyr deallusrwydd artiffisial blaenorol, nid yw DALL-E 3 bellach yn dueddol o gael canlyniadau annisgwyl wrth dderbyn cyfarwyddiadau cymhleth. Yn hytrach, mae’n dangos gwell dealltwriaeth o iaith sy’n ei alluogi i ddychmygu senarios a chymeriadau newydd sy’n rhagori ar ddisgwyliadau modelau cynhyrchu testun-i-ddelwedd.

Gyda DALL-E 3, mae'r cysylltiad rhwng iaith a delwedd hyd yn oed yn agosach, gyda'r gallu i ddehongli cyd-destun ciwiau yn hytrach na chynhyrchu delweddau yn fecanyddol yn unig. Mae hyn yn gwneud y delweddau a gynhyrchir yn agosach at ddisgwyliadau'r defnyddiwr.

Nesaf, gadewch i ni edrych yn ddyfnach ar sut mae pensaernïaeth cenhedlaeth DALL-E yn gweithio.

Sut mae pensaernïaeth gynhyrchiol DALL-E yn gweithio?

Yr allwedd i alluogi DALL-E i gynhyrchu delweddau o destun yw ei bensaernïaeth rhwydwaith niwral a ddyluniwyd yn arbennig:

Setiau data mawr:

Mae DALL-E wedi'i hyfforddi ar biliynau o barau delwedd-destun, sy'n ei alluogi i ddysgu cysyniadau gweledol a'u perthynas â chynnwys testunol neu iaith lafar. Mae'r set ddata enfawr hon yn rhoi dealltwriaeth eang iddo o wybodaeth y byd.

Strwythur hierarchaidd:

Mae gan y rhwydwaith gynrychiolaeth hierarchaidd o gysyniadau lefel uchel i fanylion. Mae'r haenau uchaf yn deall categorïau eang (fel adar), tra bod yr haenau gwaelod yn cydnabod priodoleddau cynnil (fel siâp pig, lliw, a safle ar yr wyneb).

Amgodio testun:

Gan ddefnyddio'r wybodaeth hon, mae DALL-E yn gallu trosi geiriau ysgrifenedig yn gynrychioliad mathemategol o'r testun. Er enghraifft, pan fyddwn yn teipio "Flamingo-lion", mae'n gwybod beth yw fflamingo, beth yw llew, ac mae'n gallu cyfuno nodweddion gwahanol y ddau anifail. Trwy'r cyfieithiad hwn, gall mewnbwn testunol gynhyrchu allbwn gweledol.

Mae'r bensaernïaeth ddatblygedig hon yn galluogi DALL-E i gynhyrchu delweddau creadigol a chydlynol yn gywir yn dilyn ciwiau testunol.

Nawr, rydym yn deall y cymhlethdodau technegol, ond ar gyfer y defnyddiwr terfynol, mae defnyddio DALL-E yn syml iawn.

Rhowch yr awgrymiadau a chynhyrchwch ddelweddau syfrdanol.

Modelau iaith a DALL-E

Elfen bwysig o bensaernïaeth DALL-E yw model iaith GPT (Trawsnewidydd Cyn-hyfforddedig Generative). Mae'r modelau hyn yn chwarae rhan allweddol wrth ddehongli a mireinio ciwiau.

Mae'r model GPT yn dda am amgyffred cyd-destun a gwahaniaethau cynnil iaith. Pan roddir anogwr, mae'r model GPT nid yn unig yn darllen y geiriau ond hefyd yn deall y bwriad a'r ystyr cynnil y tu ôl iddynt. Mae’r ddealltwriaeth hon yn hanfodol ar gyfer trosi syniadau haniaethol neu gymhleth yn elfennau gweledol y gall rhan cynhyrchu delweddau DALL-E fanteisio arnynt.

Os yw'r awgrym cychwynnol yn aneglur neu'n rhy eang, gall y model GPT helpu i fireinio neu ehangu'r awgrym. Trwy hyfforddiant helaeth ar iaith ac amrywiaeth o bynciau, gall gasglu pa fanylion a allai fod yn berthnasol neu'n ddiddorol i ddelwedd, hyd yn oed os nad ydynt wedi'u crybwyll yn benodol yn yr anogwr gwreiddiol.

Gall y model GPT hefyd nodi gwallau neu amwyseddau posibl yn yr awgrymiadau. Er enghraifft, os yw anogwr yn cynnwys anghysondebau ffeithiol neu iaith ddryslyd, gall y model gywiro'r gwall neu ofyn am eglurhad, gan sicrhau bod y mewnbwn terfynol i'r generadur delwedd mor glir a chywir â phosibl.

Yn ddiddorol, nid yw rôl GPT yn gyfyngedig i ddealltwriaeth a mireinio, gall hefyd ychwanegu haen o greadigrwydd. Gyda hyfforddiant helaeth, gall ddod o hyd i ddehongliadau unigryw neu ddychmygus o giwiau, gan wthio terfynau cynhyrchu delweddau.

Yn ei hanfod, mae model iaith GPT yn gyfryngwr deallus rhwng mewnbwn defnyddwyr a galluoedd cynhyrchu delwedd DALL-E. Nid yn unig y maent yn sicrhau bod ysgogiadau'n cael eu deall yn gywir, maent hefyd yn cael eu cyfoethogi a'u hoptimeiddio i gynhyrchu'r allbwn gweledol mwyaf perthnasol a chreadigol.

Ar gyfer beth mae DALL-E yn cael ei ddefnyddio?

Mae meysydd cais DALL-E yn amrywiol. Gellir ei ddefnyddio i greu amrywiaeth o elfennau gweledol, gan ddarparu cymorth creadigol a dylunio ar gyfer gwahanol ddiwydiannau a defnyddiau.

dylunio graffeg:

Gall DALL-E gynhyrchu hyfforddiant unigryw a chymhellol ar ddelweddau, testun, a setiau data eraill i gael dealltwriaeth ddofn o'r berthynas rhwng gwahanol gysyniadau.

Yn y modd hwn, maent yn gallu cynhyrchu allbynnau newydd sy'n realistig iawn ac sy'n cyfateb yn gywir i'r ciwiau a ddarperir.

Er enghraifft, ni fyddai AI sydd wedi'i hyfforddi ar luniau o gathod yn unig yn gallu dychmygu rhywogaethau anifeiliaid newydd fel "fflamingos a llewod."

Trwy hyfforddiant ar filiynau o ddelweddau, testun a sain o wahanol anifeiliaid, bodau dynol, teganau a mwy, gall y model cynhyrchiol gyfuno'r canlyniadau dysgu hyn i gynhyrchu hybrid yn argyhoeddiadol fel "fflamingos a llewod".

Yn y fersiwn ddiweddaraf o DALL-E 3, mae'r gallu hwn i greu pethau newydd hyd yn oed yn fwy pwerus. Mae’n dangos doniau newydd wrth ddehongli ciwiau’n gywir a dal gwahaniaethau a manylion cynnil nad oedd modelau blaenorol yn gallu eu dal.

O'i gymharu â generaduron deallusrwydd artiffisial blaenorol, mae DALL-E 3 yn dangos galluoedd deall gwell wrth dderbyn cyfarwyddiadau cymhleth. Er bod cynhyrchwyr blaenorol yn tueddu i gynhyrchu canlyniadau annisgwyl wrth brosesu ysgogiadau cymhleth, mae DALL-E 3 yn dangos dealltwriaeth ragorol o iaith, gan ganiatáu iddo ddychmygu senarios a chymeriadau newydd y tu hwnt i fodelau cynhyrchu testun-i-ddelwedd a disgwyliadau.

Gyda DALL-E 3, mae'r cysylltiad rhwng iaith a delwedd hyd yn oed yn agosach, felly gall ddehongli cyd-destun yr anogwr yn hytrach na'i ddarllen o'r sgript yn unig. Gall y canlyniadau a gynhyrchir fod yn agos iawn at anghenion y defnyddiwr.

Dyma enghraifft o awgrym syml: "Dychmygwch lew fflamingo."

Allbwn delwedd:

Felly, sut mae'n cael ei gyflawni? Mae'r gallu hwn i “ddychmygu” testun yn deillio o ddwy elfen allweddol o fodelau AI cynhyrchiol:

Rhwydweithiau niwral:

Rhwydwaith algorithm hierarchaidd yw rhwydwaith nerfol sy'n efelychu egwyddor weithredol niwronau yn yr ymennydd dynol. Mae'n galluogi deallusrwydd artiffisial i nodi patrymau a chysyniadau mewn setiau data mawr.

Algorithm dysgu peiriant:

Mae’r algorithmau hyn, fel dysgu dwfn, yn parhau i wella dealltwriaeth rhwydweithiau niwral o berthnasoedd data.

Mae modelau cynhyrchiol yn adeiladu dealltwriaeth gysyniadol gyfoethog o'r byd trwy hyfforddi ar setiau data enfawr. Gall ysgogiadau cywir ailgymysgu'r canlyniadau dysgu hyn i gynhyrchu allbwn nas gwelwyd o'r blaen.

Sut mae Pensaernïaeth Gynhyrchiol DALL-E yn Gweithio

Mae DALL-E yn gallu cynhyrchu delweddau o destun diolch i'w bensaernïaeth rhwydwaith niwral a ddyluniwyd yn arbennig:

Setiau data mawr:

Mae DALL-E wedi'i hyfforddi ar biliynau o barau delwedd-destun, sy'n caniatáu iddo ddysgu cysyniadau gweledol a'u cysylltiad â chynnwys testunol neu iaith lafar. Mae'r set ddata enfawr hon yn rhoi gwybodaeth helaeth iddo am y byd.

Strwythur hierarchaidd:

Cynrychiolir y rhwydwaith yn hierarchaidd, o gysyniadau lefel uchel i fanylion. Mae'r haenau uchaf yn deall categorïau eang (fel adar), tra bod yr haenau gwaelod yn cydnabod priodoleddau cynnil (fel siâp pig, lliw, a safle ar yr wyneb).

Amgodio testun:

Gyda'r wybodaeth hon, mae DALL-E yn gallu trosi geiriau ysgrifenedig yn gynrychioliadau mathemategol. Er enghraifft, pan fyddwn yn teipio "llew fflamingo", mae'n gwybod beth yw fflamingo a llew ac yn gallu cyfuno nodweddion gwahanol y ddau anifail. Trwy'r cyfieithiad hwn, gall mewnbwn testunol gynhyrchu allbwn gweledol.

Mae'r bensaernïaeth ddatblygedig hon yn helpu DALL-E i gynhyrchu delweddau creadigol a chydlynol yn seiliedig ar giwiau testun manwl gywir.

Nawr, rydym yn gwybod y gall y materion technegol fod yn eithaf cymhleth, ond ar gyfer y defnyddiwr terfynol, mae'r llawdriniaeth yn syml iawn.

Rhowch awgrymiadau a chynhyrchwch ddelweddau syfrdanol.

Modelau iaith a DALL-E

Elfen bwysig o bensaernïaeth DALL-E yw model iaith GPT (Trawsnewidydd Cyn-hyfforddedig Generative). Mae'r modelau hyn yn chwarae rhan allweddol wrth ddehongli a mireinio ciwiau i optimeiddio cynhyrchu delweddau.

Mae modelau GPT yn dda am ddeall cyd-destun a naws iaith. Pan gaiff ei annog, mae'r model GPT nid yn unig yn gallu adnabod geiriau ond hefyd yn gallu deall y bwriad a'r ystyr cynnil y tu ôl iddynt. Mae’r ddealltwriaeth hon yn hanfodol ar gyfer trosi syniadau haniaethol neu gymhleth yn elfennau gweledol y gall rhan cynhyrchu delweddau DALL-E fanteisio arnynt.

Os gall yr anogwr cychwynnol fod yn amwys neu'n rhy eang, gall y model GPT helpu i fireinio neu ehangu'r anogwr. Trwy hyfforddiant helaeth ar iaith ac amrywiaeth o bynciau, gall gasglu pa fanylion a allai fod yn berthnasol neu'n ddiddorol i ddelwedd, hyd yn oed os na chawsant eu crybwyll yn benodol yn yr anogwr gwreiddiol.

Mae'r model GPT hefyd yn gallu nodi gwallau neu amwyseddau posibl yn yr awgrymiadau. Er enghraifft, os yw anogwr yn cynnwys anghysondebau ffeithiol neu iaith ddryslyd, gall y model gywiro'r gwall neu ofyn am eglurhad, gan sicrhau bod allbwn terfynol y generadur delwedd mor glir a chywir â phosibl.

Yn ddiddorol, nid yw rôl GPT yn gyfyngedig i ddealltwriaeth a mireinio, gall hefyd ychwanegu haen o greadigrwydd. Gyda hyfforddiant helaeth, gall ddod o hyd i ddehongliadau unigryw neu ddychmygus o giwiau, gan wthio terfynau creadigol cynhyrchu delweddau.

Yn ei hanfod, mae model iaith GPT yn gyfryngwr deallus rhwng mewnbwn defnyddwyr a galluoedd cynhyrchu delwedd DALL-E. Nid yn unig y mae'n sicrhau bod ysgogiadau'n cael eu deall yn gywir, ond maent hefyd yn cael eu cyfoethogi a'u hoptimeiddio i gynhyrchu'r allbwn gweledol mwyaf perthnasol a chreadigol.

Cymhwyso DALL-E

Mae DALL-E yn fwy nag arddangosiad technoleg oer yn unig, mae ganddo lawer o gymwysiadau ymarferol.

1. dylunio creadigol:

Gall dylunwyr wireddu eu syniadau creadigol yn hawdd gyda DALL-E. P'un a yw'n gysyniad cynnyrch unigryw, delwedd hysbysebu, neu waith artistig, gall DALL-E chwistrellu ysbrydoliaeth newydd i'r maes dylunio.

2. Creu Cynnwys:

Gall awduron a chrewyr ddefnyddio DALL-E i gynhyrchu elfennau gweledol ar gyfer eu straeon, erthyglau neu gomics. Mae hyn yn helpu i gyfoethogi eu creadigaethau a'u gwneud yn fwy deniadol.

3. Marchnata gweledol:

Gall brandiau a thimau marchnata ddefnyddio DALL-E i greu hysbysebion, posteri a deunyddiau hyrwyddo eraill trawiadol. Mae hyn yn helpu i gynyddu ymwybyddiaeth brand a denu mwy o gynulleidfaoedd targed.

4. Cymorth addysgol:

Gall addysgwyr ddefnyddio DALL-E i gynhyrchu delweddau i wneud deunyddiau addysgu yn fwy bywiog a diddorol. Gall myfyrwyr ddeall cysyniadau cymhleth yn well trwy elfennau gweledol.

5. Creu golygfa rithwir:

Gall cynhyrchwyr ffilm a theledu a datblygwyr gemau ddefnyddio DALL-E i gynhyrchu golygfeydd, cymeriadau a phropiau unigryw i ychwanegu lliw at eu gweithiau.

Dim ond blaen mynydd iâ DALL-E yw hwn, ac mae ei feysydd cais yn dal i ehangu. Mae'n dod â chreadigrwydd ac effeithlonrwydd digynsail i bob cefndir.

i gloi

Yn y don o ddeallusrwydd artiffisial, mae DALL-E yn ddiamau yn geffyl tywyll. Mae'n dangos galluoedd rhyfeddol deallusrwydd artiffisial wrth gynhyrchu delweddau, gan ddarparu offer pwerus ar gyfer crewyr, dylunwyr a gweithwyr marchnata proffesiynol.

Trwy ddysgu dwfn a rhwydweithiau niwral uwch, mae DALL-E nid yn unig yn gallu deall ysgogiadau testunol, ond hefyd yn eu trawsnewid yn greadigol i gynnwys gweledol syfrdanol. Mae ei broses gynhyrchu yn cyfuno deallusrwydd artiffisial cynhyrchiol a modelau iaith i roi profiad syml a phwerus i ddefnyddwyr.

P'un a yw'n ddylunio creadigol, creu cynnwys neu farchnata, mae DALL-E wedi chwistrellu bywiogrwydd newydd i amrywiol ddiwydiannau. Mae nid yn unig yn binacl technoleg, ond hefyd yn ffynhonnell creadigrwydd diderfyn.

Wrth i dechnoleg barhau i esblygu, gallwn ddisgwyl y bydd fersiynau o DALL-E yn y dyfodol yn dod â mwy o bethau annisgwyl ac yn chwistrellu mwy o fywiogrwydd i faes deallusrwydd artiffisial.