Hvordan laver man billeder ved hjælp af DALL-E? AI-tekst genererer malerier, sig farvel til svineri-maleri!

✨Slip fantasien løs med DALL-E🚀! Denne revolutionære AI Billedgenereringsværktøj giver dig mulighed for at skabe fantastiske billeder med tekst🎨.

Indtast blot dine ideer, og DALL-E vil gøre dem til naturtro kunstværker!

Fra drømmende landskaber til betagendefigurportræt, er mulighedenubegrænset的.

Deltag i DALL-E-maleriets magiske cirkel og start din kunstneriske rejse!

For nylig har området for kunstig intelligens (AI) gjort bemærkelsesværdige fremskridt.ChatGPT Ikke alene udmærker den sig i tekstskabelse, men vores AI-stadie udvider sig gradvist ud over ren tekst.

Hvad er DALL-E?

DALL-E er et revolutionerende AI-system, der genererer billeder baseret på tekstbeskrivelser.

DALL-E er en vigtig milepæl inden for kunstig intelligens kreativitet, og den seneste version, DALL-E 3, er endnu mere kraftfuld.

I denne guide vil vi se nærmere på, hvad DALL-E er, hvordan det virker, dets anvendelsesområder og tips til at bruge det til at generere fantastisk visuelt indhold.

Konceptet lyder enkelt, men for de bedste resultater skal du følge disse tips for autentiske og præcise søgeresultater! For at sikre, at du får de mest autentiske og præcise søgeresultater, giver vi dig følgende tips og tricks.

Før du bruger DALL-E, er der tre husholdningsregler, du skal forstå:

Da du teknisk har skabt ideen til dit kunstværk, er du som standard kunstneren, selvom billedet vil blive downloadet med DALL-E 2s farvevandmærke.

Der er grænser for, hvad du kan skabe. For eksempel forbyder DALL-E 2s indholdspolitik skadeligt, vildledende eller politisk indhold. For at forhindre misbrug er nogle søgetermer for offentlige personer, såsom Taylor Swift, deaktiveret. Selvom ikke alle berømtheder overtræder indholdspolitikker, er deres ansigter ofte forvrænget af sikkerhedsmæssige årsager.

Kreditgrænse for DALL-E 2: Brugere, der registrerer sig og opretter en konto via e-mail før den 2023. april 4, kan modtage 6 gratis kreditter, der udløber og fornys hver måned. For eksempel tilmeldte jeg mig den 15. september 2022, så jeg får 9 gratis kreditter hver måned, som fornyes automatisk. Bemærk, at de gratis kreditter ikke kan rulles, så selvom jeg ikke laver kunst i tre måneder, kan jeg ikke samle 25 kreditter. Nye brugere, der lige har oprettet en konto, nyder ikke længere den samme gratis kreditfordel og skal købe mindst 15 kreditter for $60. Brugere kan købe DALL-E-kreditter separat gennem labs.openai.com, som faktureres separat fra DALL-E API.

Kreditter kan kun indløses, efter de er indtastet og genereret, søgninger, der i sidste ende ikke genereres på grund af overtrædelser af indholdspolitikken, vil ikke blive trukket fra den gratis kredit. Du kan klikke på dit profilikon i øverste højre hjørne af søgegrænsefladen for at se, hvor meget kredit du har tilbage hver måned, og du kan vælge at købe mere, startende ved $115 for 15 kreditter.

Hvordan bruger man DALL-E til at generere billeder?

DALL-E er et af de mest kraftfulde kunstige intelligensværktøjer på markedet i øjeblikket.

Dette er en billedgenerator til kunstig intelligens udviklet af OpenAI-teamet bag ChatGPT. Den bruger en teknologi kaldet "generativ kunstig intelligens" til at skabe originale billeder fra bunden baseret på tekstprompter.

Hvis du f.eks. indtaster teksten "an avocado chair with a red colored monkey”, vil DALL-E generere nye billeder af dette mærkelige objekt.

I stedet for blot at klippe og collage dele af et billede, er det faktisk at "forestille" det, du beskriver. Jo mere detaljeret din beskrivelse er, jo mere raffineret vil det resulterende billede være.

Det er værd at bemærke, at navnet "DALL-E" er en homofoni af den surrealistiske kunstner Salvador Dali og Pixars venlige robotkarakter WALL-E. Dette antyder, hvordan DALL-E kombinerer kunst og teknologi for at skabe fantastiske visuelle effekter direkte fra tekstbeskrivelser.

Dette er vidunderet ved DALL-E, som repræsenterer et spring inden for kunstig intelligens kreativitet.

Mens mennesker nemt kan forestille sig ting gennem ord, var computere tidligere ude af stand til at gøre det, især ikke på en så levende måde. DALL-E realiserer den praktiske fantasi og problemløsningsevner, der er iboende i computere, hvilket åbner spændende muligheder for grafisk design, billedskabeloner, websidelayouts og meget mere.

Hvordan virker DALL-E?

Hvordan afgiver DALL-E sin magi? Som tidligere nævnt bruger den en teknologi kaldet "generativ kunstig intelligens." Lad os se nærmere.

Generative AI-modeller

I modsætning til de fleste opgavespecifikke AI er generative AI-modeller ikke specialiserede til at udføre en specifik opgave.

I stedet trænes de i massive sæt billeder, tekst og andre data for at udvikle en dyb forståelse af forholdet mellem forskellige begreber.

Dette sætter dem i stand til at generere nyt output, der er yderst realistisk og nøjagtigt matcher meddelelserne.

For eksempel ville en kunstig intelligens kun trænet på billeder af katte ikke være i stand til at forestille sig et nyt dyr som "flamingo-løve." Trænet på millioner af billeder af en række forskellige dyr, mennesker, legetøj og mere, kan den generative model kombinere denne viden til overbevisende at generere en flamingo-løve-hybrid baseret på prompter.

I den seneste version af DALL-E 3 er denne evne til at skabe helt nye ting blevet yderligere demonstreret. Den nye version demonstrerer et højere niveau af nøjagtighed i fortolkning af signaler, fanger subtile forskelle og detaljer, som tidligere modeller ikke var i stand til at fange.

Sammenlignet med tidligere kunstig intelligens-generatorer er DALL-E 3 ikke længere tilbøjelig til at få uventede resultater, når den modtager komplekse instruktioner. I stedet demonstrerer den en overlegen sprogforståelse, der gør den i stand til at forestille sig nye scenarier og karakterer, der overgår forventningerne fra tekst-til-billede-generative modeller.

Med DALL-E 3 er forbindelsen mellem sprog og billede endnu tættere, med evnen til at fortolke konteksten af ​​signaler frem for blot at generere billeder mekanisk. Dette gør de genererede billeder tættere på brugerens forventninger.

Lad os derefter tage et dybere kig på, hvordan DALL-Es generationsarkitektur fungerer.

Hvordan fungerer DALL-E's generative arkitektur?

Nøglen til at gøre det muligt for DALL-E at generere billeder fra tekst ligger i dens specialdesignede neurale netværksarkitektur:

Store datasæt:

DALL-E er trænet på milliarder af billed-tekst-par, hvilket gør det i stand til at lære visuelle begreber og deres forhold til tekstindhold eller talesprog. Dette massive datasæt giver det en bred forståelse af verdens viden.

Hierarkisk struktur:

Netværket har en hierarkisk repræsentation fra begreber på højt niveau til detaljer. De øverste lag forstår brede kategorier (såsom fugle), mens de nederste lag genkender subtile egenskaber (såsom næbform, farve og position på ansigtet).

Tekstkodning:

Ved at bruge denne viden er DALL-E i stand til at konvertere skrevne ord til en matematisk gengivelse af teksten. For eksempel, når vi skriver "Flamingo-løve", ved den, hvad en flamingo er, hvad en løve er, og er i stand til at kombinere de to dyrs forskellige egenskaber. Gennem denne oversættelse kan tekstinput producere visuelt output.

Denne avancerede arkitektur gør det muligt for DALL-E nøjagtigt at generere kreative og sammenhængende billeder efter tekstlige signaler.

Nu forstår vi de tekniske kompleksiteter, men for slutbrugeren er det meget enkelt at bruge DALL-E.

Indtast blot meddelelserne og generer fantastiske billeder.

Sprogmodeller og DALL-E

En vigtig komponent i DALL-E-arkitekturen er GPT (Generative Pretrained Transformer) sprogmodellen. Disse modeller spiller en nøglerolle i fortolkning og forfining af signaler.

GPT-modellen er god til at forstå konteksten og de subtile forskelle i sproget. Når en prompt indtastes, læser GPT-modellen ikke kun ordene, men forstår også hensigten og den subtile betydning bag dem. Denne forståelse er afgørende for at oversætte abstrakte eller komplekse ideer til visuelle elementer, som DALL-E's billedgenereringsdel kan udnytte.

Hvis det indledende tip er uklart eller for bredt, kan GPT-modellen hjælpe med at forfine eller udvide tippet. Gennem omfattende træning i sprog og en række forskellige emner kan den udlede, hvilke detaljer der kan være relevante eller interessante for et billede, selvom de ikke udtrykkeligt er nævnt i den oprindelige prompt.

GPT-modellen kan også identificere mulige fejl eller uklarheder i hints. For eksempel, hvis en prompt indeholder faktuelle uoverensstemmelser eller forvirrende sprog, kan modellen rette fejlen eller søge afklaring, hvilket sikrer, at det endelige input til billedgeneratoren er så klart og præcist som muligt.

Interessant nok er GPT's rolle ikke begrænset til forståelse og forfining, den kan også tilføje et lag af kreativitet. Med omfattende træning kan den komme med unikke eller fantasifulde fortolkninger af signaler, der skubber grænserne for billedgenerering.

I det væsentlige er GPT-sprogmodellen et intelligent mellemled mellem brugerinput og DALL-E's billedgenereringsmuligheder. Ikke alene sikrer de, at prompter forstås præcist, de er også beriget og optimeret til at producere det mest relevante og kreative visuelle output.

Hvad bruges DALL-E til?

Anvendelsesområderne for DALL-E er forskellige. Det kan bruges til at skabe en række visuelle elementer, der giver kreativ og designstøtte til forskellige industrier og anvendelser.

grafisk design:

DALL-E kan generere unik og overbevisende træning i billeder, tekst og andre datasæt for at opnå en dyb forståelse af sammenhængen mellem forskellige koncepter.

På denne måde er de i stand til at generere nye output, der er yderst realistiske og nøjagtigt matcher de leverede signaler.

For eksempel vil en AI, der kun er trænet på billeder af katte, ikke være i stand til at forestille sig nye dyrearter som "flamingoer og løver."

Og gennem træning på millioner af billeder, tekst og lyd af forskellige dyr, mennesker, legetøj og mere, kan den generative model kombinere disse læringsresultater til overbevisende at generere hybrider såsom "flamingoer og løver."

I den seneste version af DALL-E 3 er denne evne til at skabe nye ting endnu mere kraftfuld. Det demonstrerer nye talenter i præcist at fortolke signaler og fange subtile forskelle og detaljer, som tidligere modeller ikke var i stand til at fange.

Sammenlignet med tidligere kunstig intelligens-generatorer viser DALL-E 3 bedre forståelsesevner, når den modtager komplekse instruktioner. Mens tidligere generatorer havde en tendens til at producere uventede resultater, når de behandlede komplekse prompter, demonstrerer DALL-E 3 en fremragende forståelse af sprog, hvilket gør det muligt for den at forestille sig nye scenarier og karakterer ud over forventninger til tekst-til-billede-generering.

Med DALL-E 3 er forbindelsen mellem sprog og billede endnu stærkere, så den kan fortolke konteksten af ​​prompten i stedet for blot at læse den fra scriptet. De genererede resultater kan være meget tæt på brugerens behov.

Her er et eksempel på en simpel prompt: "Forestil dig en flamingoløve."

Billedoutput:

Så hvordan opnås det? Denne evne til at "forestille" tekst stammer fra to nøglekomponenter i generative AI-modeller:

Neurale netværk:

Neuralt netværk er et hierarkisk algoritmenetværk, der simulerer arbejdsprincippet for neuroner i den menneskelige hjerne. Det gør det muligt for kunstig intelligens at identificere mønstre og koncepter i store datasæt.

Maskinlæringsalgoritme:

Disse algoritmer, såsom deep learning, fortsætter med at forbedre neurale netværks forståelse af datarelationer.

Generative modeller opbygger en rig konceptuel forståelse af verden ved at træne på enorme datasæt. Nøjagtige meddelelser kan remixe disse læringsresultater for at producere aldrig før set output.

Sådan fungerer DALL-E's generative arkitektur

DALL-E er i stand til at generere billeder fra tekst takket være dens specialdesignede neurale netværksarkitektur:

Store datasæt:

DALL-E er trænet på milliarder af billed-tekst-par, hvilket giver den mulighed for at lære visuelle begreber og deres sammenhæng med tekstindhold eller talesprog. Dette enorme datasæt giver den omfattende viden om verden.

Hierarkisk struktur:

Netværket er repræsenteret hierarkisk, fra koncepter på højt niveau til detaljer. De øverste lag forstår brede kategorier (som fugle), mens de nederste lag genkender subtile egenskaber (som næbform, farve og position på ansigtet).

Tekstkodning:

Med denne viden er DALL-E i stand til at konvertere skrevne ord til matematiske repræsentationer. Når vi for eksempel skriver "flamingoløve", ved den, hvad en flamingo og en løve er, og er i stand til at kombinere de to dyrs forskellige egenskaber. Gennem denne form for oversættelse kan tekstinput producere visuelt output.

Denne avancerede arkitektur hjælper DALL-E med at generere kreative og sammenhængende billeder baseret på præcise tekstsignaler.

Nu ved vi, at de tekniske problemer kan være ret komplekse, men for slutbrugeren er betjeningen meget enkel.

Bare giv tips og generer fantastiske billeder.

Sprogmodeller og DALL-E

En vigtig komponent i DALL-E's arkitektur er sprogmodellen GPT (Generative Pretrained Transformer). Disse modeller spiller en nøglerolle i fortolkning og forfining af signaler for at optimere billedgenerering.

GPT-modeller er gode til at forstå sprogets kontekst og nuancer. Når du bliver bedt om det, er GPT-modellen i stand til ikke kun at genkende ord, men også forstå hensigten og den subtile betydning bag dem. Denne forståelse er afgørende for at oversætte abstrakte eller komplekse ideer til visuelle elementer, som DALL-E's billedgenereringsdel kan udnytte.

Hvis den indledende prompt kan være vag eller for bred, kan GPT-modellen hjælpe med at forfine eller udvide prompten. Gennem omfattende træning i sprog og en række forskellige emner kan den udlede, hvilke detaljer der kan være relevante eller interessante for et billede, selvom de ikke eksplicit blev nævnt i den oprindelige prompt.

GPT-modellen er også i stand til at identificere mulige fejl eller uklarheder i hints. For eksempel, hvis en prompt indeholder faktuelle uoverensstemmelser eller forvirrende sprog, kan modellen rette fejlen eller søge afklaring, hvilket sikrer, at det endelige output fra billedgeneratoren er så klart og præcist som muligt.

Interessant nok er GPT's rolle ikke begrænset til forståelse og forfining, den kan også tilføje et lag af kreativitet. Med omfattende træning kan den komme med unikke eller fantasifulde fortolkninger af signaler, der skubber de kreative grænser for billedgenerering.

I det væsentlige er GPT-sprogmodellen et intelligent mellemled mellem brugerinput og DALL-E's billedgenereringsmuligheder. Det sikrer ikke kun, at prompter forstås præcist, men de er også beriget og optimeret til at producere det mest relevante og kreative visuelle output.

Anvendelse af DALL-E

DALL-E er mere end bare en fed teknologidemonstration, den har mange praktiske anvendelser.

1. Kreativt design:

Designere kan nemt realisere deres kreative ideer med DALL-E. Uanset om det er et unikt produktkoncept, reklamebillede eller kunstnerisk arbejde, kan DALL-E sprøjte ny inspiration ind i designområdet.

2. Oprettelse af indhold:

Forfattere og skabere kan bruge DALL-E til at generere visuelle elementer til deres historier, artikler eller tegneserier. Dette er med til at berige deres kreationer og gøre dem mere attraktive.

3. Visuel merchandising:

Mærker og marketingteams kan bruge DALL-E til at skabe iøjnefaldende annoncer, plakater og andet reklamemateriale. Dette hjælper med at øge brandbevidstheden og tiltrække flere målgrupper.

4. Pædagogisk bistand:

Undervisere kan bruge DALL-E til at generere billeder for at gøre undervisningsmateriale mere levende og interessant. Eleverne kan bedre forstå komplekse begreber gennem visuelle elementer.

5. Virtuel sceneoprettelse:

Film- og tv-producenter og spiludviklere kan bruge DALL-E til at generere unikke scener, karakterer og rekvisitter for at tilføje farve til deres værker.

Dette er kun toppen af ​​isbjerget i DALL-E, og dets anvendelsesområde udvides stadig. Det bringer hidtil uset kreativitet og effektivitet til alle samfundslag.

Afslutningsvis

I bølgen af ​​kunstig intelligens er DALL-E uden tvivl en mørk hest. Det demonstrerer de ekstraordinære evner af kunstig intelligens i billedgenerering, og giver kraftfulde værktøjer til skabere, designere og marketingprofessionelle.

Gennem dyb læring og avancerede neurale netværk er DALL-E ikke kun i stand til at forstå tekstlige prompter, men også kreativt omdanne dem til fantastisk visuelt indhold. Dens generationsproces kombinerer generativ kunstig intelligens og sprogmodeller for at give brugerne en enkel og kraftfuld oplevelse.

Uanset om det er kreativt design, skabelse af indhold eller markedsføring, har DALL-E sprøjtet ny vitalitet ind i forskellige industrier. Det er ikke kun teknologiens højdepunkt, men også kilden til ubegrænset kreativitet.

Efterhånden som teknologien fortsætter med at udvikle sig, kan vi forvente, at fremtidige versioner af DALL-E vil bringe flere overraskelser og tilføre mere vitalitet i området for kunstig intelligens.