Comment créer des images avec DALL-E ? Le texte de l'IA génère des peintures, dites adieu à la peinture de salauds !

✨Libérez votre imagination avec DALL-E🚀 ! Ce révolutionnaire AI L'outil de génération d'images vous permet de créer de superbes images avec du texte🎨.

Entrez simplement vos idées et DALL-E les transformera en œuvres d'art réalistes !

Des paysages de rêve aux paysages époustouflantspersonnageportrait, la possibilité est无限de.

Rejoignez le cercle magique de la peinture DALL-E et commencez votre voyage artistique !

Récemment, le domaine de l’intelligence artificielle (IA) a fait des progrès remarquables.ChatGPT Non seulement il excelle dans la création de texte, mais notre étape d’IA s’étend progressivement au-delà du texte pur.

Qu’est-ce que DALL-E ?

DALL-E est un système d'IA révolutionnaire qui génère des images basées sur des descriptions textuelles.

DALL-E constitue une étape importante dans la créativité de l'intelligence artificielle, et la dernière version, DALL-E 3, est encore plus puissante.

Dans ce guide, nous examinerons de plus près ce qu'est DALL-E, son fonctionnement, ses domaines d'application et des conseils pour l'utiliser afin de générer un contenu visuel de qualité.

Le concept semble simple, mais pour de meilleurs résultats, vous devez suivre ces conseils pour des résultats de recherche authentiques et précis ! Pour vous assurer d'obtenir les résultats de recherche les plus authentiques et les plus précis, nous vous proposons les trucs et astuces suivants.

Avant d'utiliser DALL-E, vous devez comprendre trois règles d'entretien :

Puisque vous avez techniquement créé l'idée de votre œuvre, vous êtes l'artiste par défaut, bien que l'image soit téléchargée avec le filigrane couleur de DALL-E 2.

Il y a des limites à ce que vous pouvez créer. Par exemple, la politique de contenu de DALL-E 2 interdit tout contenu préjudiciable, trompeur ou politique. Pour éviter les abus, certains termes de recherche de personnalités publiques, comme Taylor Swift, sont désactivés. Bien que toutes les célébrités ne violent pas les politiques relatives au contenu, leurs visages sont souvent déformés pour des raisons de sécurité.

Limite de crédit pour DALL-E 2 : les utilisateurs qui s'inscrivent et créent un compte par e-mail avant le 2023 avril 4 peuvent recevoir 6 crédits gratuits, expirant et renouvelant chaque mois. Par exemple, je me suis inscrit le 15 septembre 2022, je reçois donc 9 crédits gratuits chaque mois, qui se renouvellent automatiquement. Notez que les crédits gratuits ne sont pas cumulables, donc même si je ne crée pas d'art pendant trois mois, je ne peux pas accumuler 25 crédits. Les nouveaux utilisateurs qui viennent de créer un compte ne bénéficient plus du même avantage de crédit gratuit et doivent acheter au moins 15 crédits pour 60 $. Les utilisateurs peuvent acheter des crédits DALL-E séparément via labs.openai.com, qui sont facturés séparément de l'API DALL-E.

Les crédits ne sont échangeables qu'après avoir été saisis et générés. Les recherches qui ne sont finalement pas générées en raison de violations de la politique de contenu ne seront pas déduites du crédit gratuit. Vous pouvez cliquer sur l'icône de votre profil dans le coin supérieur droit de l'interface de recherche pour voir combien de crédit il vous reste chaque mois, et vous pouvez choisir d'en acheter davantage, à partir de 115 $ pour 15 crédits.

Comment utiliser DALL-E pour générer des images ?

DALL-E est l’un des outils d’intelligence artificielle les plus puissants actuellement disponibles sur le marché.

Il s'agit d'un générateur d'images d'intelligence artificielle développé par l'équipe OpenAI derrière ChatGPT. Il utilise une technologie appelée « intelligence artificielle générative » pour créer des images originales à partir de zéro, basées sur des invites de texte.

Par exemple, si vous saisissez le texte "an avocado chair with a red colored monkey», DALL-E générera de nouvelles images de cet étrange objet.

Plutôt que de simplement couper et assembler des parties d'une image, il s'agit en fait d'« imaginer » ce que vous décrivez. Plus votre description est détaillée, plus l’image résultante sera raffinée.

Il convient de noter que le nom « DALL-E » est une homophonie de l'artiste surréaliste Salvador Dali et du sympathique personnage robot de Pixar, WALL-E. Cela montre comment DALL-E combine l'art et la technologie pour créer des effets visuels fantastiques directement à partir de descriptions textuelles.

C’est la merveille de DALL-E, qui représente un bond en avant dans la créativité de l’intelligence artificielle.

Alors que les humains peuvent facilement imaginer les choses à travers des mots, les ordinateurs étaient autrefois incapables de le faire, surtout pas de manière aussi vivante. DALL-E réalise l'imagination pratique et les capacités de résolution de problèmes inhérentes aux ordinateurs, ouvrant des possibilités passionnantes en matière de conception graphique, de modèles d'images, de mises en page Web, et bien plus encore.

Comment fonctionne DALL-E ?

Comment DALL-E exerce-t-il sa magie ? Comme mentionné précédemment, il utilise une technologie appelée « intelligence artificielle générative ». Regardons de plus près.

Modèles d'IA génératifs

Contrairement à la plupart des IA spécifiques à des tâches, les modèles d’IA génératifs ne sont pas spécialisés pour effectuer une tâche spécifique.

Au lieu de cela, ils sont formés sur des ensembles massifs d’images, de textes et d’autres données pour développer une compréhension approfondie des relations entre divers concepts.

Cela leur permet de générer de nouvelles sorties très réalistes et correspondant précisément aux invites.

Par exemple, une IA entraînée uniquement sur des photos de chats ne serait pas capable d’imaginer un nouvel animal comme le « flamant-lion ». Formé sur des millions d'images d'une variété d'animaux, d'humains, de jouets et bien plus encore, le modèle génératif peut combiner ces connaissances pour générer de manière convaincante un hybride flamant-lion basé sur des invites.

Dans la dernière version de DALL-E 3, cette capacité à créer des choses complètement nouvelles a été encore démontrée. La nouvelle version démontre un niveau plus élevé de précision dans l'interprétation des signaux, capturant des différences et des détails subtils que les modèles précédents n'étaient pas en mesure de capturer.

Comparé aux générateurs d'intelligence artificielle précédents, DALL-E 3 n'est plus sujet à des résultats inattendus lors de la réception d'instructions complexes. Au lieu de cela, il démontre une compréhension supérieure du langage qui lui permet d’imaginer de nouveaux scénarios et personnages qui dépassent les attentes des modèles génératifs texte-image.

Avec DALL-E 3, le lien entre langage et image est encore plus étroit, avec la possibilité d'interpréter le contexte des indices plutôt que de simplement générer mécaniquement des images. Cela rend les images générées plus proches des attentes de l'utilisateur.

Examinons ensuite de plus près le fonctionnement de l’architecture de génération DALL-E.

Comment fonctionne l'architecture générative de DALL-E ?

La clé pour permettre à DALL-E de générer des images à partir de texte réside dans son architecture de réseau neuronal spécialement conçue :

Grands ensembles de données :

DALL-E est formé sur des milliards de paires image-texte, ce qui lui permet d'apprendre des concepts visuels et leur relation avec le contenu textuel ou le langage parlé. Cet ensemble massif de données lui permet d'acquérir une large compréhension des connaissances mondiales.

Structure hiérarchique:

Le réseau a une représentation hiérarchique des concepts de haut niveau aux détails. Les couches supérieures comprennent de grandes catégories (telles que les oiseaux), tandis que les couches inférieures reconnaissent des attributs subtils (tels que la forme du bec, la couleur et la position sur le visage).

Encodage du texte :

Grâce à ces connaissances, DALL-E est capable de convertir des mots écrits en une représentation mathématique du texte. Par exemple, lorsque l'on tape « Flamant-lion », il sait ce qu'est un flamant rose, ce qu'est un lion, et est capable de combiner les différentes caractéristiques des deux animaux. Grâce à cette traduction, la saisie textuelle peut produire une sortie visuelle.

Cette architecture avancée permet à DALL-E de générer avec précision des images créatives et cohérentes en suivant des indications textuelles.

Nous comprenons désormais les complexités techniques, mais pour l'utilisateur final, utiliser DALL-E est très simple.

Entrez simplement les invites et générez des images époustouflantes.

Modèles de langage et DALL-E

Un composant important de l'architecture DALL-E est le modèle de langage GPT (Generative Pretrained Transformer). Ces modèles jouent un rôle clé dans l’interprétation et le raffinement des signaux.

Le modèle GPT est efficace pour saisir le contexte et les différences subtiles de langage. Lorsqu'une invite est saisie, le modèle GPT lit non seulement les mots, mais comprend également l'intention et la signification subtile qui se cachent derrière eux. Cette compréhension est cruciale pour traduire des idées abstraites ou complexes en éléments visuels que la partie génération d’images de DALL-E peut exploiter.

Si l'indice initial n'est pas clair ou est trop large, le modèle GPT peut aider à l'affiner ou à l'élargir. Grâce à une formation approfondie sur la langue et sur une variété de sujets, il peut déduire quels détails pourraient être pertinents ou intéressants pour une image, même s'ils ne sont pas explicitement mentionnés dans l'invite d'origine.

Le modèle GPT peut également identifier d'éventuelles erreurs ou ambiguïtés dans les indices. Par exemple, si une invite contient des incohérences factuelles ou un langage prêt à confusion, le modèle peut corriger l'erreur ou demander des éclaircissements, garantissant ainsi que l'entrée finale dans le générateur d'images est aussi claire et précise que possible.

Il est intéressant de noter que le rôle du GPT ne se limite pas à la compréhension et au raffinement, il peut également ajouter une couche de créativité. Avec une formation approfondie, il peut proposer des interprétations uniques ou imaginatives de signaux, repoussant les limites de la génération d’images.

Essentiellement, le modèle de langage GPT est un intermédiaire intelligent entre la saisie de l'utilisateur et les capacités de génération d'images de DALL-E. Non seulement ils garantissent que les invites sont comprises avec précision, mais ils sont également enrichis et optimisés pour produire le résultat visuel le plus pertinent et le plus créatif.

À quoi sert DALL-E ?

Les domaines d'application de DALL-E sont divers. Il peut être utilisé pour créer une variété d’éléments visuels, fournissant un support de création et de conception pour différentes industries et utilisations.

conception graphique:

DALL-E peut générer une formation unique et convaincante sur les images, le texte et d'autres ensembles de données pour développer une compréhension approfondie des relations entre divers concepts.

De cette manière, ils sont capables de générer de nouveaux résultats très réalistes et correspondant avec précision aux signaux fournis.

Par exemple, une IA entraînée uniquement sur des photos de chats ne serait pas capable d’imaginer de nouvelles espèces animales comme « les flamants roses et les lions ».

Et grâce à un entraînement sur des millions d'images, de textes et d'audio de divers animaux, humains, jouets, etc., le modèle génératif peut combiner ces résultats d'apprentissage pour générer de manière convaincante des hybrides tels que « flamants roses et lions ».

Dans la dernière version de DALL-E 3, cette capacité à créer de nouvelles choses est encore plus puissante. Il démontre de nouveaux talents dans l’interprétation précise des signaux et dans la capture de différences et de détails subtils que les modèles précédents n’étaient pas en mesure de capturer.

Par rapport aux générateurs d'intelligence artificielle précédents, DALL-E 3 montre de meilleures capacités de compréhension lors de la réception d'instructions complexes. Alors que les générateurs précédents avaient tendance à produire des résultats inattendus lors du traitement d'invites complexes, DALL-E 3 démontre une excellente compréhension du langage, lui permettant d'imaginer de nouveaux scénarios et personnages au-delà des attentes des modèles de génération texte-image.

Avec DALL-E 3, le lien entre le langage et l'image est encore plus étroit, de sorte qu'il peut interpréter le contexte de l'invite plutôt que de simplement le lire à partir du script. Les résultats générés peuvent être très proches des besoins de l'utilisateur.

Voici un exemple d'invite simple : "Imaginez un lion flamant rose".

Sortie d'image :

Alors, comment y parvenir ? Cette capacité à « imaginer » du texte découle de deux éléments clés des modèles d’IA générative :

Les réseaux de neurones:

Le réseau neuronal est un réseau d'algorithmes hiérarchiques qui simule le principe de fonctionnement des neurones du cerveau humain. Il permet à l’intelligence artificielle d’identifier des modèles et des concepts dans de grands ensembles de données.

Algorithme d'apprentissage automatique :

Ces algorithmes, tels que l’apprentissage profond, continuent d’améliorer la compréhension des relations entre les données par les réseaux neuronaux.

Les modèles génératifs construisent une riche compréhension conceptuelle du monde en s’entraînant sur d’énormes ensembles de données. Des invites précises peuvent remixer ces résultats d’apprentissage pour produire un résultat jamais vu auparavant.

Comment fonctionne l'architecture générative de DALL-E

DALL-E est capable de générer des images à partir de texte grâce à son architecture de réseau neuronal spécialement conçue :

Grands ensembles de données :

DALL-E est formé sur des milliards de paires image-texte, ce qui lui permet d'apprendre des concepts visuels et leur association avec un contenu textuel ou un langage parlé. Cet ensemble massif de données lui confère une connaissance approfondie du monde.

Structure hiérarchique:

Le réseau est représenté hiérarchiquement, depuis les concepts de haut niveau jusqu'aux détails. Les couches supérieures comprennent de grandes catégories (comme les oiseaux), tandis que les couches inférieures reconnaissent des attributs subtils (comme la forme du bec, la couleur et la position sur le visage).

Encodage du texte :

Grâce à ces connaissances, DALL-E est capable de convertir des mots écrits en représentations mathématiques. Par exemple, lorsque nous tapons « flamant lion », il sait ce que sont un flamant rose et un lion et est capable de combiner les différentes caractéristiques des deux animaux. Grâce à ce type de traduction, la saisie textuelle peut produire un résultat visuel.

Cette architecture avancée aide DALL-E à générer des images créatives et cohérentes basées sur des indices textuels précis.

Or, on sait que les problématiques techniques peuvent être assez complexes, mais pour l’utilisateur final, l’opération est très simple.

Fournissez simplement des conseils et générez des images époustouflantes.

Modèles de langage et DALL-E

Un composant important de l'architecture de DALL-E est le modèle de langage GPT (Generative Pretrained Transformer). Ces modèles jouent un rôle clé dans l’interprétation et l’affinement des signaux afin d’optimiser la génération d’images.

Les modèles GPT sont efficaces pour comprendre le contexte et les nuances du langage. Lorsqu'il y est invité, le modèle GPT est capable non seulement de reconnaître les mots, mais également de comprendre l'intention et la signification subtile qui se cachent derrière eux. Cette compréhension est cruciale pour traduire des idées abstraites ou complexes en éléments visuels que la partie génération d’images de DALL-E peut exploiter.

Si l'invite initiale peut être vague ou trop large, le modèle GPT peut aider à affiner ou à étendre l'invite. Grâce à une formation approfondie sur la langue et sur une variété de sujets, il peut déduire quels détails pourraient être pertinents ou intéressants pour une image, même s'ils n'ont pas été explicitement mentionnés dans l'invite d'origine.

Le modèle GPT est également capable d'identifier d'éventuelles erreurs ou ambiguïtés dans les indices. Par exemple, si une invite contient des incohérences factuelles ou un langage prêt à confusion, le modèle peut corriger l'erreur ou demander des éclaircissements, garantissant ainsi que le résultat final du générateur d'images est aussi clair et précis que possible.

Il est intéressant de noter que le rôle du GPT ne se limite pas à la compréhension et au raffinement, il peut également ajouter une couche de créativité. Avec une formation approfondie, il peut proposer des interprétations uniques ou imaginatives de signaux, repoussant les limites créatives de la génération d’images.

Essentiellement, le modèle de langage GPT est un intermédiaire intelligent entre la saisie de l'utilisateur et les capacités de génération d'images de DALL-E. Non seulement cela garantit que les invites sont comprises avec précision, mais elles sont également enrichies et optimisées pour produire le résultat visuel le plus pertinent et le plus créatif.

Application de DALL-E

DALL-E est bien plus qu’une simple démonstration technologique, il a de nombreuses applications pratiques.

1. Conception créative :

Les designers peuvent facilement réaliser leurs idées créatives avec DALL-E. Qu'il s'agisse d'un concept de produit unique, d'une image publicitaire ou d'une œuvre artistique, DALL-E peut injecter une nouvelle inspiration dans le domaine du design.

2. Création de contenu :

Les écrivains et les créateurs peuvent utiliser DALL-E pour générer des éléments visuels pour leurs histoires, articles ou bandes dessinées. Cela contribue à enrichir leurs créations et à les rendre plus attractives.

3. Merchandising visuel :

Les marques et les équipes marketing peuvent utiliser DALL-E pour créer des publicités, des affiches et d'autres supports promotionnels accrocheurs. Cela contribue à accroître la notoriété de la marque et à attirer davantage de publics cibles.

4. Aide pédagogique :

Les enseignants peuvent utiliser DALL-E pour générer des images afin de rendre le matériel pédagogique plus vivant et intéressant. Les étudiants peuvent mieux comprendre des concepts complexes grâce à des éléments visuels.

5. Création de scène virtuelle :

Les producteurs de films et de télévision ainsi que les développeurs de jeux peuvent utiliser DALL-E pour générer des scènes, des personnages et des accessoires uniques afin d'ajouter de la couleur à leurs œuvres.

Ce n’est que la pointe de l’iceberg du DALL-E, et ses domaines d’application continuent de s’étendre. Il apporte une créativité et une efficacité sans précédent à tous les horizons.

en conclusion

Dans la vague de l’intelligence artificielle, DALL-E est sans aucun doute un cheval noir. Il démontre les capacités extraordinaires de l’intelligence artificielle dans la génération d’images, fournissant des outils puissants aux créateurs, designers et professionnels du marketing.

Grâce à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avancés, DALL-E est non seulement capable de comprendre les invites textuelles, mais également de les transformer de manière créative en un contenu visuel époustouflant. Son processus de génération combine intelligence artificielle générative et modèles de langage pour offrir aux utilisateurs une expérience simple et puissante.

Qu'il s'agisse de conception créative, de création de contenu ou de marketing, DALL-E a insufflé une nouvelle vitalité à diverses industries. Ce n’est pas seulement le summum de la technologie, mais aussi la source d’une créativité illimitée.

À mesure que la technologie continue d’évoluer, nous pouvons nous attendre à ce que les futures versions de DALL-E apportent davantage de surprises et injectent davantage de vitalité dans le domaine de l’intelligence artificielle.