Kaip sukurti paveikslėlius naudojant DALL-E? AI tekstas generuoja paveikslus, atsisveikink su niekšas tapyba!

✨Išlaisvink savo vaizduotę su DALL-E🚀! Šis revoliucionierius AI Vaizdų generavimo įrankis leidžia sukurti nuostabius vaizdus su tekstu🎨.

Tiesiog įveskite savo idėjas ir DALL-E pavers jas gyvenimiškais meno kūriniais!

Nuo svajingų peizažų iki stulbinančiųAsmuoportretas, galimybė yraneribotasapie.

Prisijunkite prie DALL-E tapybos magiško rato ir pradėkite savo meninę kelionę!

Pastaruoju metu dirbtinio intelekto (DI) srityje padaryta didžiulė pažanga.ChatGPT Jis ne tik pasižymi teksto kūrimu, bet ir mūsų AI stadija palaipsniui plečiasi už gryno teksto ribų.

Kas yra DALL-E?

DALL-E yra revoliucinė AI sistema, kuri generuoja vaizdus pagal tekstinius aprašymus.

DALL-E yra svarbus dirbtinio intelekto kūrybiškumo etapas, o naujausia versija DALL-E 3 yra dar galingesnė.

Šiame vadove mes atidžiau pažvelgsime į tai, kas yra DALL-E, kaip jis veikia, jo taikymo sritis ir patarimai, kaip jį naudoti kuriant puikų vaizdinį turinį.

Sąvoka skamba paprastai, tačiau norėdami gauti geriausius rezultatus, turite vadovautis šiais patarimais, kad gautumėte autentiškus ir tikslius paieškos rezultatus! Siekdami užtikrinti, kad paieškos rezultatai būtų autentiškiausi ir tikslesni, pateikiame šiuos patarimus ir gudrybes.

Prieš naudodami DALL-E, turite suprasti tris namų tvarkymo taisykles:

Kadangi techniškai sukūrėte savo meno kūrinio idėją, pagal numatytuosius nustatymus esate menininkas, nors vaizdas bus atsisiųstas su DALL-E 2 spalvotu vandens ženklu.

Yra ribos, ką galite sukurti. Pavyzdžiui, DALL-E 2 turinio politika draudžia žalingą, apgaulingą ar politinį turinį. Siekiant išvengti piktnaudžiavimo, kai kurie viešų asmenų paieškos terminai, pvz., Taylor Swift, yra išjungti. Nors ne visos įžymybės pažeidžia turinio politiką, jų veidai dažnai būna iškraipyti dėl saugumo.

DALL-E 2 kredito limitas: vartotojai, kurie užsiregistruoja ir susikuria paskyrą el. paštu iki 2023 m. balandžio 4 d., gali gauti 6 nemokamų kreditų, kurių galiojimas baigiasi ir atnaujinamas kiekvieną mėnesį. Pavyzdžiui, aš užsiregistravau 15 m. rugsėjo 2022 d., todėl kiekvieną mėnesį gaunu 9 nemokamų kreditų, kurie atnaujinami automatiškai. Atkreipkite dėmesį, kad nemokami kreditai nėra ridenami, todėl net tris mėnesius nekurdamas meno negaliu sukaupti 25 kreditų. Nauji vartotojai, ką tik susikūrę paskyrą, nebegauna tos pačios nemokamo kredito privilegijos ir turi įsigyti bent 15 kreditų už 60 USD. Vartotojai gali įsigyti DALL-E kreditų atskirai per labs.openai.com, už kuriuos atsiskaitoma atskirai nuo DALL-E API.

Kreditus galima išpirkti tik juos įvedus ir sugeneravus, o paieškos, kurios galiausiai nesugeneruojamos dėl turinio politikos pažeidimų, nebus išskaičiuotos iš nemokamo kredito. Galite spustelėti savo profilio piktogramą viršutiniame dešiniajame paieškos sąsajos kampe, kad pamatytumėte, kiek kredito jums liko kiekvieną mėnesį, ir galite pasirinkti pirkti daugiau, pradedant nuo 115 USD už 15 kreditų.

Kaip naudoti DALL-E vaizdams generuoti?

DALL-E yra vienas iš galingiausių dirbtinio intelekto įrankių šiuo metu rinkoje.

Tai dirbtinio intelekto vaizdų generatorius, kurį sukūrė „ChatGPT“ dirbanti „OpenAI“ komanda. Jis naudoja technologiją, vadinamą „generaciniu dirbtiniu intelektu“, kad sukurtų originalius vaizdus nuo nulio pagal tekstinius raginimus.

Pavyzdžiui, jei įvesite tekstą "an avocado chair with a red colored monkey“, DALL-E sukurs naujus šio keisto objekto vaizdus.

Užuot tiesiog iškirpę ir sujungę vaizdo dalis, tai iš tikrųjų „įsivaizduoja“ tai, ką aprašote. Kuo išsamesnis aprašymas, tuo rafinuotesnis bus vaizdas.

Verta paminėti, kad pavadinimas „DALL-E“ yra siurrealistinio menininko Salvadoro Dali ir Pixar draugiško roboto personažo WALL-E homofonija. Tai rodo, kaip DALL-E sujungia meną ir technologijas, kad sukurtų fantastiškus vaizdo efektus tiesiai iš teksto aprašymų.

Tai DALL-E stebuklas, atspindintis dirbtinio intelekto kūrybiškumo šuolį.

Nors žmonės gali lengvai įsivaizduoti dalykus žodžiais, kompiuteriai anksčiau to negalėjo padaryti, ypač ne tokiu ryškiu būdu. DALL-E realizuoja praktinę vaizduotę ir problemų sprendimo galimybes, būdingas kompiuteriams, atverdamas įdomių galimybių grafiniam dizainui, vaizdų šablonams, tinklalapių maketams ir kt.

Kaip veikia DALL-E?

Kaip DALL-E atskleidžia savo magiją? Kaip minėta anksčiau, ji naudoja technologiją, vadinamą „generaciniu dirbtiniu intelektu“. Pažvelkime atidžiau.

Generatyvieji AI modeliai

Skirtingai nuo daugelio specifinių užduočių AI, generatyvieji AI modeliai nėra specializuoti atlikti konkrečią užduotį.

Vietoj to, jie mokomi naudoti didžiulius vaizdų, teksto ir kitų duomenų rinkinius, kad galėtų giliai suprasti įvairių sąvokų ryšius.

Tai leidžia jiems generuoti naują išvestį, kuri yra labai tikroviška ir tiksliai atitinka raginimus.

Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas, apmokytas tik kačių nuotraukomis, neįsivaizduotų tokio naujo gyvūno kaip „flamingo liūtas“. Išmokytas naudojant milijonus įvairių gyvūnų, žmonių, žaislų ir kitų vaizdų, generatyvus modelis gali sujungti šias žinias ir įtikinamai sukurti flamingo ir liūto hibridą, pagrįstą raginimais.

Naujausioje DALL-E 3 versijoje šis gebėjimas kurti visiškai naujus dalykus buvo dar labiau pademonstruotas. Naujoji versija demonstruoja didesnį tikslumo lygį aiškinant užuominas, užfiksuojant subtilius skirtumus ir detales, kurių ankstesni modeliai negalėjo užfiksuoti.

Palyginti su ankstesniais dirbtinio intelekto generatoriais, DALL-E 3 nebėra linkęs gauti netikėtų rezultatų gavęs sudėtingas instrukcijas. Vietoj to, jis demonstruoja puikų kalbos supratimą, leidžiantį įsivaizduoti naujus scenarijus ir personažus, viršijančius lūkesčius iš teksto į vaizdą generavimo modelių.

Su DALL-E 3 ryšys tarp kalbos ir vaizdo yra dar glaudesnis, nes galima interpretuoti užuominų kontekstą, o ne tik mechaniškai generuoti vaizdus. Dėl to sukurti vaizdai yra artimesni vartotojo lūkesčiams.

Toliau pažvelkime į tai, kaip veikia DALL-E kartos architektūra.

Kaip veikia DALL-E generacinė architektūra?

Raktas, leidžiantis DALL-E generuoti vaizdus iš teksto, yra specialiai sukurta neuroninio tinklo architektūra:

Dideli duomenų rinkiniai:

DALL-E yra apmokytas naudojant milijardus vaizdo ir teksto porų, o tai leidžia išmokti vaizdinių sąvokų ir jų santykio su tekstiniu turiniu ar šnekamąja kalba. Šis didžiulis duomenų rinkinys suteikia jam platų supratimą apie pasaulio žinias.

Hierarchinė struktūra:

Tinklas turi hierarchinį vaizdavimą nuo aukšto lygio koncepcijų iki detalių. Viršutiniai sluoksniai supranta plačias kategorijas (pvz., paukščius), o apatiniai sluoksniai atpažįsta subtilius požymius (pvz., snapo formą, spalvą ir padėtį ant veido).

Teksto kodavimas:

Naudodamiesi šiomis žiniomis, DALL-E gali paversti užrašytus žodžius matematiniu teksto vaizdu. Pavyzdžiui, kai įvedame „Flamingo-liūtas“, jis žino, kas yra flamingas, kas yra liūtas, ir geba derinti skirtingas dviejų gyvūnų savybes. Dėl šio vertimo tekstinė įvestis gali sukurti vaizdinę išvestį.

Ši pažangi architektūra leidžia DALL-E tiksliai generuoti kūrybingus ir nuoseklius vaizdus pagal tekstinius nurodymus.

Dabar suprantame techninius sudėtingumus, tačiau galutiniam vartotojui naudoti DALL-E yra labai paprasta.

Tiesiog įveskite raginimus ir sukurkite nuostabius vaizdus.

Kalbų modeliai ir DALL-E

Svarbus DALL-E architektūros komponentas yra GPT (Generative Pretrained Transformer) kalbos modelis. Šie modeliai atlieka pagrindinį vaidmenį aiškinant ir tobulinant užuominas.

GPT modelis puikiai suvokia kontekstą ir subtilius kalbos skirtumus. Kai įvedamas raginimas, GPT modelis ne tik skaito žodžius, bet ir supranta už jų esančią intenciją ir subtilią prasmę. Šis supratimas yra labai svarbus norint abstrakčias ar sudėtingas idėjas paversti vaizdiniais elementais, kuriuos gali panaudoti DALL-E vaizdo generavimo dalis.

Jei pradinė užuomina neaiški arba per plati, GPT modelis gali padėti patikslinti arba išplėsti užuominą. Išsamiai mokydamas kalbą ir įvairiomis temomis, jis gali nuspręsti, kurios detalės gali būti svarbios ar įdomios vaizdui, net jei jos nėra aiškiai nurodytos pradiniame raginime.

GPT modelis taip pat gali nustatyti galimas užuominų klaidas ar dviprasmybes. Pavyzdžiui, jei raginime yra faktinių neatitikimų arba paini kalba, modelis gali ištaisyti klaidą arba ieškoti paaiškinimo, užtikrindamas, kad galutinis įvestis į vaizdo generatorių būtų kuo aiškesnė ir tikslesnė.

Įdomu tai, kad GPT vaidmuo neapsiriboja supratimu ir tobulėjimu, jis taip pat gali pridėti kūrybiškumo sluoksnį. Išsamus mokymas gali sugalvoti unikalių ar vaizduotę kupinų užuominų interpretacijų, praplėsdamas įvaizdžio generavimo ribas.

Iš esmės GPT kalbos modelis yra protingas tarpininkas tarp vartotojo įvesties ir DALL-E vaizdo generavimo galimybių. Jie ne tik užtikrina, kad raginimai būtų suprantami tiksliai, bet taip pat yra praturtinti ir optimizuoti, kad būtų sukurtas aktualiausias ir kūrybiškiausias vaizdinis rezultatas.

Kam naudojamas DALL-E?

DALL-E taikymo sritys yra įvairios. Jis gali būti naudojamas kuriant įvairius vaizdinius elementus, teikiant kūrybinę ir dizaino paramą skirtingoms pramonės šakoms ir naudojimui.

Grafinis dizainas:

DALL-E gali sukurti unikalų ir įtikinamą mokymą apie vaizdus, ​​tekstą ir kitus duomenų rinkinius, kad būtų galima giliai suprasti įvairių sąvokų ryšius.

Tokiu būdu jie gali generuoti naujus išėjimus, kurie yra labai tikroviški ir tiksliai atitinka pateiktas užuominas.

Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas, apmokytas tik kačių nuotraukomis, neįsivaizduotų naujų gyvūnų rūšių, tokių kaip „flamingai ir liūtai“.

Mokydami milijonus įvairių gyvūnų, žmonių, žaislų ir kitų vaizdų, teksto ir garso įrašų, generatyvinis modelis gali sujungti šiuos mokymosi rezultatus ir įtikinamai sukurti hibridus, tokius kaip „flamingai ir liūtai“.

Naujausioje DALL-E 3 versijoje ši galimybė kurti naujus dalykus yra dar galingesnė. Tai demonstruoja naujus talentus tiksliai interpretuojant užuominas ir fiksuojant subtilius skirtumus bei detales, kurių ankstesni modeliai negalėjo užfiksuoti.

Palyginti su ankstesniais dirbtinio intelekto generatoriais, DALL-E 3 geriau supranta gaudamas sudėtingas instrukcijas. Nors ankstesni generatoriai buvo linkę duoti netikėtų rezultatų apdorodami sudėtingus raginimus, DALL-E 3 puikiai supranta kalbą, leidžiančią įsivaizduoti naujus scenarijus ir simbolius, viršijančius teksto į vaizdą generavimo modelius.

Naudojant DALL-E 3, kalbos ir vaizdo ryšys yra dar stipresnis, todėl jis gali interpretuoti raginimo kontekstą, o ne tik skaityti jį iš scenarijaus. Gauti rezultatai gali būti labai artimi vartotojo poreikiams.

Štai paprasto raginimo pavyzdys: „Įsivaizduokite flamingo liūtą“.

Vaizdo išvestis:

Taigi, kaip tai pasiekiama? Šis gebėjimas „įsivaizduoti“ tekstą kyla iš dviejų pagrindinių generuojamųjų AI modelių komponentų:

Neuroniniai tinklai:

Neuroninis tinklas yra hierarchinis algoritminis tinklas, imituojantis žmogaus smegenų neuronų veikimo principą. Tai leidžia dirbtiniam intelektui identifikuoti modelius ir sąvokas dideliuose duomenų rinkiniuose.

Mašininio mokymosi algoritmas:

Šie algoritmai, tokie kaip gilus mokymasis, ir toliau gerina neuroninių tinklų supratimą apie duomenų ryšius.

Generatyvieji modeliai sukuria turtingą konceptualų pasaulio supratimą, mokydami apie didžiulius duomenų rinkinius. Tikslūs raginimai gali permaišyti šiuos mokymosi rezultatus, kad būtų gauta dar nematyta produkcija.

Kaip veikia DALL-E generacinė architektūra

DALL-E gali generuoti vaizdus iš teksto dėl savo specialiai sukurtos neuroninio tinklo architektūros:

Dideli duomenų rinkiniai:

DALL-E yra apmokytas naudojant milijardus vaizdo ir teksto porų, leidžiančių išmokti vaizdinių sąvokų ir jų susiejimo su tekstiniu turiniu ar šnekamąja kalba. Šis didžiulis duomenų rinkinys suteikia jam daug žinių apie pasaulį.

Hierarchinė struktūra:

Tinklas vaizduojamas hierarchiškai – nuo ​​aukšto lygio koncepcijų iki detalių. Viršutiniai sluoksniai supranta plačias kategorijas (pvz., paukščius), o apatiniai sluoksniai atpažįsta subtilius požymius (pvz., snapo formą, spalvą ir padėtį ant veido).

Teksto kodavimas:

Turėdamas šias žinias, DALL-E gali konvertuoti rašytus žodžius į matematinius vaizdus. Pavyzdžiui, kai įvedame „flamingo liūtas“, jis žino, kas yra flamingas ir liūtas, ir geba derinti skirtingas dviejų gyvūnų savybes. Naudojant tokį vertimą, tekstinė įvestis gali sukurti vaizdinę išvestį.

Ši pažangi architektūra padeda DALL-E generuoti kūrybiškus ir nuoseklius vaizdus, ​​pagrįstus tiksliais teksto ženklais.

Dabar žinome, kad techninės problemos gali būti gana sudėtingos, tačiau galutiniam vartotojui operacija yra labai paprasta.

Tiesiog pateikite patarimų ir kurkite nuostabius vaizdus.

Kalbų modeliai ir DALL-E

Svarbus DALL-E architektūros komponentas yra GPT (Generative Pretrained Transformer) kalbos modelis. Šie modeliai atlieka pagrindinį vaidmenį aiškinant ir tobulinant užuominas, siekiant optimizuoti vaizdo generavimą.

GPT modeliai gerai supranta kontekstą ir kalbos niuansus. Paragintas GPT modelis gali ne tik atpažinti žodžius, bet ir suprasti jų esmę bei subtilią prasmę. Šis supratimas yra labai svarbus norint abstrakčias ar sudėtingas idėjas paversti vaizdiniais elementais, kuriuos gali panaudoti DALL-E vaizdo generavimo dalis.

Jei pradinis raginimas gali būti neaiškus arba per platus, GPT modelis gali padėti patobulinti arba išplėsti raginimą. Išsamiai mokydamas kalbos ir įvairiomis temomis, jis gali nuspręsti, kokios detalės gali būti svarbios ar įdomios vaizdui, net jei jos nebuvo aiškiai nurodytos pradiniame raginime.

GPT modelis taip pat gali nustatyti galimas užuominų klaidas ar neaiškumus. Pavyzdžiui, jei raginime yra faktinių neatitikimų arba paini kalba, modelis gali ištaisyti klaidą arba ieškoti paaiškinimo, užtikrindamas, kad galutinis vaizdo generatoriaus rezultatas būtų kuo aiškesnis ir tikslesnis.

Įdomu tai, kad GPT vaidmuo neapsiriboja supratimu ir tobulėjimu, jis taip pat gali pridėti kūrybiškumo sluoksnį. Išsamus mokymas gali sugalvoti unikalių ar vaizduotės užuominų interpretacijų, praplėsdamas kūrybines įvaizdžio generavimo ribas.

Iš esmės GPT kalbos modelis yra protingas tarpininkas tarp vartotojo įvesties ir DALL-E vaizdo generavimo galimybių. Tai ne tik užtikrina, kad raginimai būtų suprantami tiksliai, bet ir praturtinami bei optimizuojami, kad būtų sukurtas aktualiausias ir kūrybiškiausias vaizdinis rezultatas.

DALL-E taikymas

DALL-E yra daugiau nei tik šauni technologijų demonstracija, ji turi daug praktinių pritaikymų.

1. Kūrybinis dizainas:

Su DALL-E dizaineriai gali lengvai įgyvendinti savo kūrybines idėjas. Nesvarbu, ar tai unikali produkto koncepcija, reklaminis įvaizdis ar meninis darbas, DALL-E gali įkvėpti dizaino srityje.

2. Turinio kūrimas:

Rašytojai ir kūrėjai gali naudoti DALL-E savo istorijų, straipsnių ar komiksų vaizdiniams elementams generuoti. Tai padeda praturtinti jų kūrinius ir padaryti juos patrauklesnius.

3. Vizuali prekyba:

Prekės ženklai ir rinkodaros komandos gali naudoti DALL-E kurdami akį traukiančius skelbimus, plakatus ir kitą reklaminę medžiagą. Tai padeda padidinti prekės ženklo žinomumą ir pritraukti daugiau tikslinių auditorijų.

4. Švietimo pagalba:

Pedagogai gali naudoti DALL-E vaizdams generuoti, kad mokymo medžiaga būtų gyvesnė ir įdomesnė. Mokiniai gali geriau suprasti sudėtingas sąvokas naudodami vaizdinius elementus.

5. Virtualios scenos kūrimas:

Filmų ir televizijos prodiuseriai bei žaidimų kūrėjai gali naudoti DALL-E, kad sukurtų unikalias scenas, personažus ir rekvizitus, kad savo kūriniams būtų suteikta daugiau spalvų.

Tai tik DALL-E ledkalnio viršūnė, o jos taikymo sritys vis dar plečiasi. Tai suteikia precedento neturintį kūrybiškumą ir efektyvumą visose gyvenimo srityse.

Apibendrinant

Dirbtinio intelekto bangoje DALL-E neabejotinai yra tamsus arklys. Jis demonstruoja nepaprastas dirbtinio intelekto galimybes kuriant įvaizdį, suteikdamas galingus įrankius kūrėjams, dizaineriams ir rinkodaros profesionalams.

Per gilų mokymąsi ir pažangius neuroninius tinklus DALL-E gali ne tik suprasti tekstinius raginimus, bet ir kūrybiškai paversti juos nuostabiu vaizdiniu turiniu. Jo generavimo procesas sujungia generacinį dirbtinį intelektą ir kalbos modelius, kad vartotojams būtų suteikta paprasta ir galinga patirtis.

Nesvarbu, ar tai būtų kūrybiškas dizainas, turinio kūrimas ar rinkodara, DALL-E įnešė naujos gyvybingumo įvairiose pramonės šakose. Tai ne tik technologijų viršūnė, bet ir neribotos kūrybiškumo šaltinis.

Technologijoms toliau tobulėjant, galime tikėtis, kad būsimos DALL-E versijos pateiks daugiau netikėtumų ir suteiks daugiau gyvybingumo dirbtinio intelekto sferai.