Como crear imaxes usando DALL-E? O texto da intelixencia artificial xera pinturas, despídese da pintura de merda!

✨Desata a túa imaxinación con DALL-E🚀! Este revolucionario AI A ferramenta de xeración de imaxes permítelle crear imaxes abraiantes con texto🎨.

Só tes que introducir as túas ideas e DALL-E converteraas en obras de arte realistas.

Desde paisaxes de ensueño ata abraiantesPersoaretrato, a posibilidade éilimitadode.

Únete ao círculo máxico de pintura DALL-E e comeza a túa viaxe artística.

Recentemente, o campo da intelixencia artificial (IA) avanzou notablemente.Chat GPT Non só destaca na creación de texto, senón que a nosa etapa de IA se expande gradualmente máis alá do texto puro.

Que é DALL-E?

DALL-E é un revolucionario sistema de intelixencia artificial que xera imaxes baseadas en descricións de texto.

DALL-E é un fito importante na creatividade da intelixencia artificial e a última versión, DALL-E 3, é aínda máis potente.

Nesta guía, analizaremos o que é DALL-E, como funciona, as súas áreas de aplicación e consellos para usalo para xerar contido visual excelente.

O concepto parece sinxelo, pero para obter os mellores resultados, cómpre seguir estes consellos para obter resultados de busca auténticos e precisos. Para garantir que obtén os resultados de busca máis auténticos e precisos, ofrecémosche os seguintes consellos e trucos.

Antes de usar DALL-E, hai tres regras de limpeza que debes comprender:

Xa que tecnicamente creaches a idea para a túa obra de arte, ti es o artista por defecto, aínda que a imaxe descargarase coa marca de auga de cor de DALL-E 2.

Hai límites para o que podes crear. Por exemplo, a política de contido de DALL-E 2 prohibe contidos daniños, enganosos ou políticos. Para evitar abusos, algúns termos de busca de figuras públicas, como Taylor Swift, están desactivados. Aínda que non todas as celebridades infrinxen as políticas de contido, as súas caras adoitan estar distorsionadas por motivos de seguridade.

Límite de crédito para DALL-E 2: os usuarios que se rexistren e crean unha conta por correo electrónico antes do 2023 de abril de 4 poden recibir 6 créditos gratuítos, que caducan e renovaranse cada mes. Por exemplo, registreime o 15 de setembro de 2022, polo que recibo 9 créditos gratuítos cada mes, que se renovan automaticamente. Teña en conta que os créditos gratuítos non se poden retirar, polo que aínda que non creo arte durante tres meses, non podo acumular 25 créditos. Os novos usuarios que acaban de crear unha conta xa non gozan da mesma vantaxe de crédito gratuíto e deben comprar polo menos 15 créditos por 60 $. Os usuarios poden adquirir créditos DALL-E por separado a través de labs.openai.com, que se facturan por separado da API DALL-E.

Os créditos só se poden canxear despois de que se introduzan e xeran; as buscas que finalmente non se xeran debido a infraccións da política de contidos non se deducirán do crédito gratuíto. Podes facer clic na icona do teu perfil na esquina superior dereita da interface de busca para ver o crédito que che queda cada mes, e podes optar por comprar máis, a partir de 115 $ por 15 créditos.

Como usar DALL-E para xerar imaxes?

DALL-E é unha das ferramentas de intelixencia artificial máis potentes actualmente no mercado.

Este é un xerador de imaxes de intelixencia artificial desenvolvido polo equipo de OpenAI detrás de ChatGPT. Utiliza unha tecnoloxía chamada "intelixencia artificial xerativa" para crear imaxes orixinais desde cero a partir de indicacións de texto.

Por exemplo, se introduce o texto "an avocado chair with a red colored monkey”, DALL-E xerará novas imaxes deste estraño obxecto.

En lugar de simplemente cortar e agrupar partes dunha imaxe, en realidade é "imaxinar" o que estás describindo. Canto máis detallada sexa a súa descrición, máis refinada será a imaxe resultante.

Cabe destacar que o nome "DALL-E" é unha homofonía do artista surrealista Salvador Dalí e do simpático personaxe robot de Pixar WALL-E. Isto indica como DALL-E combina arte e tecnoloxía para crear efectos visuais fantásticos directamente a partir de descricións de texto.

Esta é a marabilla de DALL-E, que supón un salto na creatividade da intelixencia artificial.

Aínda que os seres humanos poden imaxinar cousas con facilidade a través das palabras, os ordenadores adoitaban ser incapaces de facelo, especialmente non dun xeito tan vivo. DALL-E realiza a imaxinación práctica e as capacidades de resolución de problemas inherentes aos ordenadores, abrindo posibilidades interesantes para deseño gráfico, modelos de imaxes, deseños de páxinas web e moito máis.

Como funciona DALL-E?

Como fai DALL-E a súa maxia? Como se mencionou anteriormente, utiliza unha tecnoloxía chamada "intelixencia artificial xerativa". Vexamos máis de cerca.

Modelos xerativos de IA

A diferenza da maioría da IA ​​específica de tarefas, os modelos de IA xerativa non están especializados para realizar unha tarefa específica.

Pola contra, adestran en conxuntos masivos de imaxes, textos e outros datos para desenvolver unha comprensión profunda das relacións entre varios conceptos.

Isto permítelles xerar novos resultados moi realistas e que coincidan con precisión coas indicacións.

Por exemplo, unha IA adestrada só en fotos de gatos non sería capaz de imaxinar un animal novedoso como "flamingo-león". Adestrado en millóns de imaxes dunha variedade de animais, humanos, xoguetes e moito máis, o modelo xerativo pode combinar estes coñecementos para xerar de forma convincente un híbrido flamenco-león baseado en indicacións.

Na última versión de DALL-E 3, esta capacidade de crear cousas completamente novas demostrouse aínda máis. A nova versión demostra un maior nivel de precisión na interpretación de pistas, capturando diferenzas sutís e detalles que os modelos anteriores non puideron captar.

En comparación cos xeradores de intelixencia artificial anteriores, DALL-E 3 xa non é propenso a resultados inesperados ao recibir instrucións complexas. Pola contra, demostra unha comprensión superior da linguaxe que lle permite imaxinar escenarios e personaxes novos que superan as expectativas dos modelos xeradores de texto a imaxe.

Con DALL-E 3, a conexión entre linguaxe e imaxe é aínda máis estreita, coa capacidade de interpretar o contexto das indicacións en lugar de xerar imaxes mecánicamente. Isto fai que as imaxes xeradas sexan máis próximas ás expectativas do usuario.

A continuación, vexamos máis a fondo como funciona a arquitectura de xeración de DALL-E.

Como funciona a arquitectura xerativa de DALL-E?

A clave para permitir que DALL-E xere imaxes a partir de texto reside na súa arquitectura de rede neuronal especialmente deseñada:

Grandes conxuntos de datos:

DALL-E está adestrado en miles de millóns de parellas imaxe-texto, o que lle permite aprender conceptos visuais e a súa relación co contido textual ou a linguaxe falada. Este conxunto de datos masivo ofrécelle unha ampla comprensión do coñecemento do mundo.

Estrutura xerárquica:

A rede ten unha representación xerárquica desde conceptos de alto nivel ata detalles. As capas superiores comprenden categorías amplas (como as aves), mentres que as capas inferiores recoñecen atributos sutís (como a forma do peteiro, a cor e a posición na cara).

Codificación de texto:

Usando estes coñecementos, DALL-E é capaz de converter palabras escritas nunha representación matemática do texto. Por exemplo, cando escribimos "Flamingo-león", sabe o que é un flamenco, o que é un león e é capaz de combinar as diferentes características dos dous animais. A través desta tradución, a entrada textual pode producir unha saída visual.

Esta arquitectura avanzada permite que DALL-E xere con precisión imaxes creativas e coherentes seguindo indicacións textuais.

Agora entendemos as complexidades técnicas, pero para o usuario final, usar DALL-E é moi sinxelo.

Só tes que introducir as indicacións e xerar imaxes abraiantes.

Modelos lingüísticos e DALL-E

Un compoñente importante da arquitectura DALL-E é o modelo de linguaxe GPT (Generative Pretrained Transformer). Estes modelos xogan un papel fundamental na interpretación e perfeccionamento de sinais.

O modelo GPT é bo para comprender o contexto e as sutís diferenzas da linguaxe. Cando se introduce unha solicitude, o modelo GPT non só le as palabras, senón que tamén comprende a intención e o significado sutil que hai detrás delas. Esta comprensión é crucial para traducir ideas abstractas ou complexas en elementos visuais que a parte de xeración de imaxes de DALL-E pode explotar.

Se a suxestión inicial non está clara ou é demasiado ampla, o modelo GPT pode axudar a mellorar ou ampliar a suxestión. Mediante unha ampla formación sobre linguaxe e unha variedade de temas, pode inferir que detalles poden ser relevantes ou interesantes para unha imaxe, aínda que non se mencionen explícitamente no aviso orixinal.

O modelo GPT tamén pode identificar posibles erros ou ambigüidades nas suxestións. Por exemplo, se unha indicación contén incoherencias fácticas ou linguaxe confusa, o modelo pode corrixir o erro ou buscar aclaracións, garantindo que a entrada final para o xerador de imaxes sexa o máis clara e precisa posible.

Curiosamente, o papel do GPT non se limita á comprensión e ao refinamento, tamén pode engadir unha capa de creatividade. Cun adestramento extensivo, pode dar con interpretacións únicas ou imaxinativas de sinais, empuxando os límites da xeración de imaxes.

En esencia, o modelo de linguaxe GPT é un intermediario intelixente entre a entrada do usuario e as capacidades de xeración de imaxes de DALL-E. Non só garanten que as indicacións se comprendan con precisión, senón que tamén se enriquecen e optimizan para producir a produción visual máis relevante e creativa.

Para que serve DALL-E?

Os campos de aplicación de DALL-E son diversos. Pódese usar para crear unha variedade de elementos visuais, proporcionando soporte creativo e de deseño para diferentes industrias e usos.

deseño gráfico:

DALL-E pode xerar un adestramento único e convincente sobre imaxes, texto e outros conxuntos de datos para obter unha comprensión profunda das relacións entre varios conceptos.

Deste xeito, son capaces de xerar resultados novedosos que son altamente realistas e coinciden con precisión coas indicacións proporcionadas.

Por exemplo, unha IA adestrada só en fotos de gatos non sería capaz de imaxinar especies animais novas como "flamengos e leóns".

E a través do adestramento en millóns de imaxes, textos e audio de varios animais, humanos, xoguetes e moito máis, o modelo xenerativo pode combinar estes resultados de aprendizaxe para xerar de forma convincente híbridos como "flamengos e leóns".

Na última versión de DALL-E 3, esta capacidade de crear cousas novas é aínda máis poderosa. Demostra novos talentos para interpretar con precisión as indicacións e capturar diferenzas e detalles sutís que os modelos anteriores non puideron captar.

En comparación cos xeradores de intelixencia artificial anteriores, DALL-E 3 mostra mellores capacidades de comprensión ao recibir instrucións complexas. Aínda que os xeradores anteriores tendían a producir resultados inesperados ao procesar solicitudes complexas, DALL-E 3 demostra unha excelente comprensión da linguaxe, o que lle permite imaxinar escenarios e personaxes novos máis aló das expectativas dos modelos de xeración de texto a imaxe.

Con DALL-E 3, a conexión entre a linguaxe e a imaxe é aínda máis estreita, polo que pode interpretar o contexto da indicación en lugar de lelo desde o guión. Os resultados xerados poden estar moi próximos ás necesidades do usuario.

Aquí tes un exemplo de indicación sinxela: "Imaxina un león flamenco".

Saída da imaxe:

Entón, como se consegue? Esta capacidade de "imaxinar" texto deriva de dous compoñentes clave dos modelos xerativos de IA:

Redes neuronais:

A rede neuronal é unha rede de algoritmos xerárquicos que simula o principio de funcionamento das neuronas no cerebro humano. Permite que a intelixencia artificial identifique patróns e conceptos en grandes conxuntos de datos.

Algoritmo de aprendizaxe automática:

Estes algoritmos, como a aprendizaxe profunda, seguen mellorando a comprensión das relacións de datos por parte das redes neuronais.

Os modelos xerativos constrúen unha rica comprensión conceptual do mundo mediante a formación en conxuntos de datos enormes. As indicacións precisas poden mesturar estes resultados de aprendizaxe para producir resultados nunca antes vistos.

Como funciona a arquitectura xerativa de DALL-E

DALL-E é capaz de xerar imaxes a partir de texto grazas á súa arquitectura de rede neuronal especialmente deseñada:

Grandes conxuntos de datos:

DALL-E está adestrado en miles de millóns de parellas imaxe-texto, o que lle permite aprender conceptos visuais e a súa asociación con contido textual ou linguaxe falada. Este conxunto de datos masivo proporciónalle un amplo coñecemento do mundo.

Estrutura xerárquica:

A rede represéntase xerarquicamente, desde conceptos de alto nivel ata detalles. As capas superiores comprenden categorías amplas (como as aves), mentres que as capas inferiores recoñecen atributos sutís (como a forma do peteiro, a cor e a posición na cara).

Codificación de texto:

Con estes coñecementos, DALL-E é capaz de converter palabras escritas en representacións matemáticas. Por exemplo, cando escribimos "león flamenco", sabe o que son un flamenco e un león e é capaz de combinar as diferentes características dos dous animais. A través deste tipo de tradución, a entrada textual pode producir unha saída visual.

Esta arquitectura avanzada axuda a DALL-E a xerar imaxes creativas e coherentes baseadas en indicacións de texto precisas.

Agora, sabemos que os problemas técnicos poden ser bastante complexos, pero para o usuario final, o funcionamento é moi sinxelo.

Só tes que proporcionar consellos e xerar imaxes abraiantes.

Modelos lingüísticos e DALL-E

Un compoñente importante da arquitectura de DALL-E é o modelo de linguaxe GPT (Generative Pretrained Transformer). Estes modelos xogan un papel fundamental na interpretación e perfeccionamento de pistas para optimizar a xeración de imaxes.

Os modelos GPT son bos para comprender o contexto e os matices da linguaxe. Cando se lle solicite, o modelo GPT non só pode recoñecer palabras, senón tamén comprender a intención e o sutil significado que hai detrás delas. Esta comprensión é crucial para traducir ideas abstractas ou complexas en elementos visuais que a parte de xeración de imaxes de DALL-E pode explotar.

Se a solicitude inicial pode ser vaga ou demasiado ampla, o modelo GPT pode axudar a mellorar ou ampliar a solicitude. Mediante unha ampla formación sobre linguaxe e unha variedade de temas, pode inferir que detalles poden ser relevantes ou interesantes para unha imaxe, aínda que non se mencionasen explícitamente no aviso orixinal.

O modelo GPT tamén é capaz de identificar posibles erros ou ambigüidades nas suxestións. Por exemplo, se unha indicación contén incoherencias fácticas ou linguaxe confusa, o modelo pode corrixir o erro ou buscar aclaracións, garantindo que a saída final do xerador de imaxes sexa o máis clara e precisa posible.

Curiosamente, o papel do GPT non se limita á comprensión e ao refinamento, tamén pode engadir unha capa de creatividade. Cun adestramento extensivo, pode dar con interpretacións únicas ou imaxinativas de sinais, empuxando os límites creativos da xeración de imaxes.

En esencia, o modelo de linguaxe GPT é un intermediario intelixente entre a entrada do usuario e as capacidades de xeración de imaxes de DALL-E. Non só garante que as indicacións se comprendan con precisión, senón que tamén se enriquecen e optimizan para producir a saída visual máis relevante e creativa.

Aplicación de DALL-E

DALL-E é máis que unha demostración de tecnoloxía xenial, ten moitas aplicacións prácticas.

1. Deseño creativo:

Os deseñadores poden realizar facilmente as súas ideas creativas con DALL-E. Xa sexa un concepto de produto único, imaxe publicitaria ou traballo artístico, DALL-E pode inxectar nova inspiración no campo do deseño.

2. Creación de contidos:

Os escritores e creadores poden usar DALL-E para xerar elementos visuais para as súas historias, artigos ou cómics. Isto axuda a enriquecer as súas creacións e facelos máis atractivos.

3. Visual merchandising:

As marcas e os equipos de marketing poden usar DALL-E para crear anuncios, carteis e outros materiais promocionais atractivos. Isto axuda a aumentar a notoriedade da marca e atraer máis público obxectivo.

4. Axudas educativas:

Os educadores poden usar DALL-E para xerar imaxes para facer que os materiais didácticos sexan máis vivos e interesantes. Os estudantes poden comprender mellor conceptos complexos mediante elementos visuais.

5. Creación de escenas virtuais:

Os produtores de cine e televisión e os desenvolvedores de xogos poden usar DALL-E para xerar escenas, personaxes e atrezzo únicos para engadir cor aos seus traballos.

Esta é só a punta do iceberg de DALL-E, e as súas áreas de aplicación aínda están en expansión. Aporta creatividade e eficiencia sen precedentes a todos os ámbitos da vida.

En conclusión

Na onda de intelixencia artificial, DALL-E é sen dúbida un cabalo escuro. Demostra as extraordinarias capacidades da intelixencia artificial na xeración de imaxes, proporcionando poderosas ferramentas para creadores, deseñadores e profesionais do marketing.

A través da aprendizaxe profunda e das redes neuronais avanzadas, DALL-E non só é capaz de comprender as indicacións textuais, senón que tamén pode transformalas creativamente en contido visual abraiante. O seu proceso de xeración combina intelixencia artificial xerativa e modelos lingüísticos para ofrecer aos usuarios unha experiencia sinxela e potente.

Xa sexa deseño creativo, creación de contidos ou mercadotecnia, DALL-E inxectou nova vitalidade en varias industrias. Non é só o cumio da tecnoloxía, senón tamén a fonte de creatividade ilimitada.

A medida que a tecnoloxía segue evolucionando, podemos esperar que as futuras versións de DALL-E traerán máis sorpresas e inxectarán máis vitalidade ao campo da intelixencia artificial.