Bagaimana cara membuat gambar menggunakan DALL-E? Teks AI menghasilkan lukisan, ucapkan selamat tinggal pada lukisan bajingan!

✨Lepaskan imajinasimu dengan DALL-E🚀! Revolusioner ini AI Alat pembuat gambar memungkinkan Anda membuat gambar menakjubkan dengan teks🎨.

Cukup masukkan ide Anda dan DALL-E akan mengubahnya menjadi karya seni yang nyata!

Dari pemandangan indah hingga menakjubkankarakterpotret, kemungkinannya adalahtak terbatasdari.

Bergabunglah dengan lingkaran ajaib melukis DALL-E dan mulailah perjalanan artistik Anda!

Belakangan ini, bidang kecerdasan buatan (AI) mengalami kemajuan yang luar biasa.ChatGPT Tidak hanya unggul dalam pembuatan teks, namun tahap AI kami secara bertahap berkembang melampaui teks murni.

Apa itu DALL-E?

DALL-E adalah sistem AI revolusioner yang menghasilkan gambar berdasarkan deskripsi teks.

DALL-E adalah tonggak penting dalam kreativitas kecerdasan buatan, dan versi terbaru, DALL-E 3, bahkan lebih hebat lagi.

Dalam panduan ini, kita akan melihat lebih dekat apa itu DALL-E, cara kerjanya, area penerapannya, dan tip menggunakannya untuk menghasilkan konten visual yang bagus.

Konsepnya terdengar sederhana, tetapi untuk hasil terbaik, Anda perlu mengikuti tips berikut untuk mendapatkan hasil pencarian yang autentik dan akurat! Untuk memastikan Anda mendapatkan hasil pencarian yang paling autentik dan akurat, kami memberi Anda tips dan trik berikut.

Sebelum menggunakan DALL-E, ada tiga aturan tata graha yang perlu Anda pahami:

Karena secara teknis Andalah yang menciptakan ide untuk karya seni Anda, secara default Anda adalah senimannya, meskipun gambarnya akan diunduh dengan tanda air warna DALL-E 2.

Ada batasan terhadap apa yang dapat Anda buat. Misalnya, kebijakan konten DALL-E 2 melarang konten yang berbahaya, menipu, atau bersifat politis. Untuk mencegah penyalahgunaan, beberapa istilah penelusuran untuk tokoh masyarakat, seperti Taylor Swift, dinonaktifkan. Meskipun tidak semua selebritas melanggar kebijakan konten, wajah mereka sering kali diubah bentuknya demi keamanan.

Batas kredit untuk DALL-E 2: Pengguna yang mendaftar dan membuat akun melalui email sebelum 2023 April 4 dapat menerima 6 kredit gratis, yang masa berlakunya habis dan diperpanjang setiap bulan. Misalnya saya mendaftar pada 15 September 2022, jadi saya mendapat 9 kredit gratis setiap bulan, yang diperpanjang secara otomatis. Perhatikan bahwa kredit gratis tidak dapat digulirkan, jadi meskipun saya tidak membuat karya seni selama tiga bulan, saya tidak dapat mengumpulkan 25 kredit. Pengguna baru yang baru saja membuat akun tidak lagi menikmati manfaat kredit gratis yang sama dan harus membeli setidaknya 15 kredit seharga $60. Pengguna dapat membeli kredit DALL-E secara terpisah melalui labs.openai.com, yang ditagih secara terpisah dari API DALL-E.

Kredit hanya dapat ditukarkan setelah dimasukkan dan dibuat, penelusuran yang pada akhirnya tidak dihasilkan karena pelanggaran kebijakan konten tidak akan dipotong dari kredit gratis. Anda dapat mengklik ikon profil Anda di sudut kanan atas antarmuka pencarian untuk melihat berapa banyak kredit yang tersisa setiap bulannya, dan Anda dapat memilih untuk membeli lebih banyak, mulai dari $115 untuk 15 kredit.

Bagaimana cara menggunakan DALL-E untuk menghasilkan gambar?

DALL-E adalah salah satu alat kecerdasan buatan paling kuat yang saat ini ada di pasaran.

Ini adalah generator gambar kecerdasan buatan yang dikembangkan oleh tim OpenAI di belakang ChatGPT. Ini menggunakan teknologi yang disebut "kecerdasan buatan generatif" untuk membuat gambar asli dari awal berdasarkan perintah teks.

Misalnya, jika Anda memasukkan teks "an avocado chair with a red colored monkey”, DALL-E akan menghasilkan gambar baru dari objek aneh tersebut.

Daripada sekadar memotong dan menyusun bagian-bagian gambar, ini sebenarnya "membayangkan" apa yang Anda gambarkan. Semakin detail deskripsi Anda, semakin halus pula gambar yang dihasilkan.

Perlu dicatat bahwa nama "DALL-E" adalah homofoni dari seniman surealis Salvador Dali dan karakter robot ramah Pixar WALL-E. Ini mengisyaratkan bagaimana DALL-E menggabungkan seni dan teknologi untuk menciptakan efek visual fantastis langsung dari deskripsi teks.

Inilah keajaiban DALL-E, yang mewakili lompatan kreativitas kecerdasan buatan.

Meskipun manusia dapat dengan mudah membayangkan sesuatu melalui kata-kata, dulunya komputer tidak mampu melakukannya, apalagi dengan cara yang begitu jelas. DALL-E mewujudkan imajinasi praktis dan kemampuan pemecahan masalah yang melekat pada komputer, membuka kemungkinan menarik untuk desain grafis, templat gambar, tata letak halaman web, dan banyak lagi.

Bagaimana cara kerja DALL-E?

Bagaimana DALL-E mengeluarkan keajaibannya? Seperti disebutkan sebelumnya, ia menggunakan teknologi yang disebut “kecerdasan buatan generatif.” Mari kita lihat lebih dekat.

Model AI generatif

Tidak seperti kebanyakan AI khusus tugas, model AI generatif tidak dikhususkan untuk melakukan tugas tertentu.

Sebaliknya, mereka dilatih dengan kumpulan gambar, teks, dan data lain dalam jumlah besar untuk mengembangkan pemahaman mendalam tentang hubungan antara berbagai konsep.

Hal ini memungkinkan mereka menghasilkan keluaran baru yang sangat realistis dan sesuai dengan petunjuknya secara akurat.

Misalnya, AI yang dilatih hanya pada foto kucing tidak akan mampu membayangkan hewan baru seperti "singa flamingo". Dilatih pada jutaan gambar berbagai hewan, manusia, mainan, dan banyak lagi, model generatif dapat menggabungkan pengetahuan ini untuk secara meyakinkan menghasilkan hibrida flamingo-singa berdasarkan petunjuk.

Dalam versi terbaru DALL-E 3, kemampuan untuk menciptakan hal-hal yang benar-benar baru telah dibuktikan lebih lanjut. Versi baru ini menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi dalam menafsirkan isyarat, menangkap perbedaan halus dan detail yang tidak dapat ditangkap oleh model sebelumnya.

Dibandingkan dengan generator kecerdasan buatan sebelumnya, DALL-E 3 tidak lagi rentan terhadap hasil yang tidak terduga ketika menerima instruksi yang rumit. Sebaliknya, ia menunjukkan pemahaman bahasa yang unggul yang memungkinkannya membayangkan skenario dan karakter baru yang melebihi ekspektasi dari model generatif teks-ke-gambar.

Dengan DALL-E 3, hubungan antara bahasa dan gambar menjadi lebih erat, dengan kemampuan untuk menafsirkan konteks isyarat, bukan hanya menghasilkan gambar secara mekanis. Hal ini membuat gambar yang dihasilkan mendekati ekspektasi pengguna.

Selanjutnya, mari kita lihat lebih dalam bagaimana arsitektur generasi DALL-E bekerja.

Bagaimana cara kerja arsitektur generatif DALL-E?

Kunci untuk memungkinkan DALL-E menghasilkan gambar dari teks terletak pada arsitektur jaringan saraf yang dirancang khusus:

Kumpulan data besar:

DALL-E dilatih pada miliaran pasangan gambar-teks, yang memungkinkannya mempelajari konsep visual dan hubungannya dengan konten tekstual atau bahasa lisan. Kumpulan data yang sangat besar ini memberikan pemahaman luas tentang pengetahuan dunia.

Struktur hierarki:

Jaringan memiliki representasi hierarki dari konsep tingkat tinggi hingga detail. Lapisan atas memahami kategori luas (seperti burung), sedangkan lapisan bawah mengenali atribut halus (seperti bentuk paruh, warna, dan posisi pada wajah).

Pengkodean teks:

Dengan menggunakan pengetahuan ini, DALL-E mampu mengubah kata-kata tertulis menjadi representasi matematis dari teks. Misalnya, saat kita mengetik "Flamingo-singa", ia mengetahui apa itu flamingo, apa itu singa, dan mampu menggabungkan ciri-ciri berbeda dari kedua hewan tersebut. Melalui penerjemahan ini, masukan tekstual dapat menghasilkan keluaran visual.

Arsitektur canggih ini memungkinkan DALL-E menghasilkan gambar kreatif dan koheren secara akurat mengikuti isyarat tekstual.

Sekarang, kami memahami kompleksitas teknisnya, namun bagi pengguna akhir, menggunakan DALL-E sangatlah sederhana.

Cukup masukkan petunjuknya dan hasilkan gambar yang menakjubkan.

Model bahasa dan DALL-E

Komponen penting dari arsitektur DALL-E adalah model bahasa GPT (Generative Pretrained Transformer). Model-model ini memainkan peran kunci dalam menafsirkan dan menyempurnakan isyarat.

Model GPT pandai memahami konteks dan perbedaan bahasa yang halus. Saat perintah dimasukkan, model GPT tidak hanya membaca kata-kata tersebut tetapi juga memahami maksud dan makna halus di balik kata-kata tersebut. Pemahaman ini sangat penting untuk menerjemahkan ide-ide abstrak atau kompleks ke dalam elemen visual yang dapat dimanfaatkan oleh bagian pembuatan gambar DALL-E.

Jika petunjuk awal tidak jelas atau terlalu luas, model GPT dapat membantu menyempurnakan atau memperluas petunjuk tersebut. Melalui pelatihan ekstensif tentang bahasa dan berbagai topik, ia dapat menyimpulkan detail mana yang mungkin relevan atau menarik untuk sebuah gambar, meskipun tidak disebutkan secara eksplisit dalam prompt aslinya.

Model GPT juga dapat mengidentifikasi kemungkinan kesalahan atau ambiguitas dalam petunjuk. Misalnya, jika perintah berisi inkonsistensi faktual atau bahasa yang membingungkan, model dapat memperbaiki kesalahan atau mencari klarifikasi, memastikan masukan akhir ke pembuat gambar sejelas dan seakurat mungkin.

Menariknya, peran GPT tidak hanya sebatas pemahaman dan penyempurnaan, tetapi juga dapat menambah lapisan kreativitas. Dengan pelatihan ekstensif, ia dapat menghasilkan interpretasi isyarat yang unik atau imajinatif, sehingga mendorong batas-batas pembuatan gambar.

Intinya, model bahasa GPT adalah perantara cerdas antara masukan pengguna dan kemampuan pembuatan gambar DALL-E. Mereka tidak hanya memastikan petunjuknya dipahami secara akurat, tetapi juga diperkaya dan dioptimalkan untuk menghasilkan keluaran visual yang paling relevan dan kreatif.

Untuk apa DALL-E digunakan?

Bidang penerapan DALL-E beragam. Ini dapat digunakan untuk membuat berbagai elemen visual, memberikan dukungan kreatif dan desain untuk berbagai industri dan kegunaan.

desain Grafis:

DALL-E dapat menghasilkan pelatihan yang unik dan menarik tentang gambar, teks, dan kumpulan data lainnya untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang hubungan antara berbagai konsep.

Dengan cara ini, mereka mampu menghasilkan keluaran baru yang sangat realistis dan akurat sesuai dengan isyarat yang diberikan.

Misalnya, AI yang dilatih hanya pada foto kucing tidak akan mampu membayangkan spesies hewan baru seperti “flamingo dan singa”.

Dan melalui pelatihan jutaan gambar, teks, dan audio berbagai hewan, manusia, mainan, dan lainnya, model generatif dapat menggabungkan hasil pembelajaran ini untuk secara meyakinkan menghasilkan hibrida seperti "flamingo dan singa".

Pada versi terbaru DALL-E 3, kemampuan untuk menciptakan hal-hal baru menjadi lebih kuat. Ini menunjukkan bakat-bakat baru dalam menafsirkan isyarat secara akurat dan menangkap perbedaan halus serta detail yang tidak dapat ditangkap oleh model sebelumnya.

Dibandingkan dengan generator kecerdasan buatan sebelumnya, DALL-E 3 menunjukkan kemampuan pemahaman yang lebih baik ketika menerima instruksi yang kompleks. Meskipun generator sebelumnya cenderung memberikan hasil yang tidak terduga saat memproses perintah yang rumit, DALL-E 3 menunjukkan pemahaman bahasa yang sangat baik, memungkinkannya membayangkan skenario dan karakter baru di luar ekspektasi model pembuatan teks-ke-gambar.

Dengan DALL-E 3, hubungan antara bahasa dan gambar menjadi lebih erat, sehingga dapat menafsirkan konteks prompt daripada hanya membacanya dari skrip. Hasil yang dihasilkan mungkin sangat dekat dengan kebutuhan pengguna.

Berikut ini contoh perintah sederhana: "Bayangkan seekor singa flamingo."

Keluaran gambar:

Jadi, bagaimana cara mencapainya? Kemampuan untuk “membayangkan” teks berasal dari dua komponen utama model AI generatif:

Jaringan Syaraf:

Jaringan saraf merupakan jaringan algoritma hierarki yang mensimulasikan prinsip kerja neuron di otak manusia. Hal ini memungkinkan kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi pola dan konsep dalam kumpulan data yang besar.

Algoritma pembelajaran mesin:

Algoritme ini, seperti pembelajaran mendalam, terus meningkatkan pemahaman jaringan saraf tentang hubungan data.

Model generatif membangun pemahaman konseptual yang kaya tentang dunia dengan melatih kumpulan data yang sangat besar. Perintah yang akurat dapat menggabungkan hasil pembelajaran ini untuk menghasilkan keluaran yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Cara Kerja Arsitektur Generatif DALL-E

DALL-E mampu menghasilkan gambar dari teks berkat arsitektur jaringan saraf yang dirancang khusus:

Kumpulan data besar:

DALL-E dilatih pada miliaran pasangan gambar-teks, yang memungkinkannya mempelajari konsep visual dan hubungannya dengan konten tekstual atau bahasa lisan. Kumpulan data yang sangat besar ini memberinya pengetahuan luas tentang dunia.

Struktur hierarki:

Jaringan direpresentasikan secara hierarki, mulai dari konsep tingkat tinggi hingga detail. Lapisan atas memahami kategori yang luas (seperti burung), sedangkan lapisan bawah mengenali atribut halus (seperti bentuk paruh, warna, dan posisi pada wajah).

Pengkodean teks:

Dengan pengetahuannya tersebut, DALL-E mampu mengubah kata-kata tertulis menjadi representasi matematis. Misalnya, saat kita mengetik "flamingo singa", ia mengetahui apa itu flamingo dan singa dan mampu menggabungkan ciri-ciri berbeda dari kedua hewan tersebut. Melalui penerjemahan semacam ini, masukan tekstual dapat menghasilkan keluaran visual.

Arsitektur canggih ini membantu DALL-E menghasilkan gambar yang kreatif dan koheren berdasarkan isyarat teks yang tepat.

Sekarang, kita tahu bahwa masalah teknis bisa jadi cukup rumit, namun bagi pengguna akhir, pengoperasiannya sangat sederhana.

Cukup berikan tip dan hasilkan gambar yang menakjubkan.

Model bahasa dan DALL-E

Komponen penting dari arsitektur DALL-E adalah model bahasa GPT (Generative Pretrained Transformer). Model-model ini memainkan peran penting dalam menafsirkan dan menyempurnakan isyarat untuk mengoptimalkan pembuatan gambar.

Model GPT pandai memahami konteks dan nuansa bahasa. Saat diminta, model GPT tidak hanya mampu mengenali kata-kata tetapi juga memahami maksud dan makna halus di balik kata-kata tersebut. Pemahaman ini sangat penting untuk menerjemahkan ide-ide abstrak atau kompleks ke dalam elemen visual yang dapat dimanfaatkan oleh bagian pembuatan gambar DALL-E.

Jika perintah awal mungkin tidak jelas atau terlalu luas, model GPT dapat membantu menyempurnakan atau memperluas perintah tersebut. Melalui pelatihan ekstensif tentang bahasa dan berbagai topik, ia dapat menyimpulkan detail apa yang mungkin relevan atau menarik pada sebuah gambar, meskipun detail tersebut tidak disebutkan secara eksplisit dalam prompt aslinya.

Model GPT juga mampu mengidentifikasi kemungkinan kesalahan atau ambiguitas dalam petunjuk. Misalnya, jika perintah berisi inkonsistensi faktual atau bahasa yang membingungkan, model dapat memperbaiki kesalahan atau meminta klarifikasi, sehingga memastikan keluaran akhir generator gambar sejelas dan seakurat mungkin.

Menariknya, peran GPT tidak hanya sebatas pemahaman dan penyempurnaan, tetapi juga dapat menambah lapisan kreativitas. Dengan pelatihan ekstensif, ia dapat menghasilkan interpretasi isyarat yang unik atau imajinatif, sehingga mendorong batas kreatif dalam menghasilkan gambar.

Intinya, model bahasa GPT adalah perantara cerdas antara masukan pengguna dan kemampuan pembuatan gambar DALL-E. Tidak hanya memastikan petunjuknya dipahami secara akurat, namun juga diperkaya dan dioptimalkan untuk menghasilkan keluaran visual yang paling relevan dan kreatif.

Penerapan DALL-E

DALL-E lebih dari sekedar demonstrasi teknologi yang keren, ia memiliki banyak aplikasi praktis.

1. Desain kreatif:

Desainer dapat dengan mudah mewujudkan ide kreatifnya dengan DALL-E. Baik itu konsep produk yang unik, gambar iklan, atau karya seni, DALL-E dapat memberikan inspirasi baru ke dalam bidang desain.

2. Pembuatan Konten:

Penulis dan pencipta dapat menggunakan DALL-E untuk menghasilkan elemen visual untuk cerita, artikel, atau komik mereka. Hal ini membantu memperkaya kreasi mereka dan menjadikannya lebih menarik.

3. Perdagangan visual:

Merek dan tim pemasaran dapat menggunakan DALL-E untuk membuat iklan, poster, dan materi promosi lainnya yang menarik. Ini membantu meningkatkan kesadaran merek dan menarik lebih banyak audiens target.

4. Bantuan pendidikan:

Pendidik dapat menggunakan DALL-E untuk menghasilkan gambar agar bahan ajar lebih hidup dan menarik. Siswa dapat lebih memahami konsep-konsep kompleks melalui elemen visual.

5. Pembuatan adegan virtual:

Produser film dan televisi serta pengembang game dapat menggunakan DALL-E untuk menghasilkan adegan, karakter, dan properti unik untuk menambah warna pada karya mereka.

Ini hanyalah puncak gunung es dari DALL-E, dan area penerapannya masih terus berkembang. Hal ini membawa kreativitas dan efisiensi yang belum pernah ada sebelumnya ke semua lapisan masyarakat.

Kesimpulannya

Dalam gelombang kecerdasan buatan, DALL-E tidak diragukan lagi adalah kuda hitam. Hal ini menunjukkan kemampuan luar biasa dari kecerdasan buatan dalam menghasilkan gambar, menyediakan alat yang ampuh bagi pencipta, desainer, dan profesional pemasaran.

Melalui pembelajaran mendalam dan jaringan saraf tingkat lanjut, DALL-E tidak hanya mampu memahami perintah tekstual, namun juga secara kreatif mengubahnya menjadi konten visual yang menakjubkan. Proses pembuatannya menggabungkan kecerdasan buatan generatif dan model bahasa untuk memberikan pengalaman yang sederhana dan kuat kepada pengguna.

Baik itu desain kreatif, pembuatan konten, atau pemasaran, DALL-E telah memberikan vitalitas baru ke berbagai industri. Ini bukan hanya puncak teknologi, tetapi juga sumber kreativitas tanpa batas.

Seiring dengan terus berkembangnya teknologi, kita dapat berharap bahwa versi DALL-E di masa depan akan menghadirkan lebih banyak kejutan dan memberikan lebih banyak vitalitas ke dalam bidang kecerdasan buatan.