Kā izveidot attēlus, izmantojot DALL-E? AI teksts ģenerē gleznas, atvadieties no nekaunīgās gleznošanas!

✨Atbrīvojiet savu iztēli ar DALL-E🚀! Šis revolucionārs AI Attēlu ģenerēšanas rīks ļauj izveidot satriecošus attēlus ar tekstu🎨.

Vienkārši ievadiet savas idejas, un DALL-E pārvērtīs tās dzīvībai līdzīgos mākslas darbos!

No sapņainām ainavām līdz satriecošāmRakstursportrets, iespēja irneierobežotsno.

Pievienojieties DALL-E gleznošanas burvju lokam un sāciet savu māksliniecisko ceļojumu!

Pēdējā laikā mākslīgā intelekta (AI) jomā ir panākts ievērojams progress.ChatGPT Tas ne tikai izceļas teksta veidošanā, bet arī mūsu mākslīgā intelekta posms pakāpeniski izvēršas ārpus tīra teksta.

Kas ir DALL-E?

DALL-E ir revolucionāra AI sistēma, kas ģenerē attēlus, pamatojoties uz teksta aprakstiem.

DALL-E ir nozīmīgs pavērsiens mākslīgā intelekta radošumā, un jaunākā versija DALL-E 3 ir vēl jaudīgāka.

Šajā rokasgrāmatā mēs sīkāk aplūkosim, kas ir DALL-E, kā tas darbojas, pielietojuma jomas un padomi, kā to izmantot lieliska vizuālā satura ģenerēšanai.

Jēdziens izklausās vienkārši, taču, lai iegūtu vislabākos rezultātus, jums ir jāievēro šie padomi autentisku un precīzu meklēšanas rezultātu iegūšanai! Lai nodrošinātu autentiskākos un precīzākos meklēšanas rezultātus, mēs sniedzam jums šādus padomus un ieteikumus.

Pirms DALL-E lietošanas jums ir jāsaprot trīs mājturības noteikumi:

Tā kā jūs tehniski izveidojāt sava mākslas darba ideju, pēc noklusējuma esat mākslinieks, lai gan attēls tiks lejupielādēts ar DALL-E 2 krāsu ūdenszīmi.

Tam, ko varat izveidot, ir ierobežojumi. Piemēram, DALL-E 2 satura politika aizliedz kaitīgu, maldinošu vai politisku saturu. Lai novērstu ļaunprātīgu izmantošanu, daži publiskām personām, piemēram, Teilore Svifta, meklēšanas vienumi ir atspējoti. Lai gan ne visas slavenības pārkāpj satura politikas, viņu sejas drošības nolūkos bieži ir izkropļotas.

Kredīta limits DALL-E 2: lietotāji, kuri reģistrējas un izveido kontu pa e-pastu līdz 2023. gada 4. aprīlim, var saņemt 6 bezmaksas kredītus, kuru termiņš beidzas un tiek atjaunots katru mēnesi. Piemēram, es reģistrējos 15. gada 2022. septembrī, tāpēc katru mēnesi saņemu 9 bezmaksas kredītus, kas tiek automātiski atjaunoti. Ņemiet vērā, ka bezmaksas kredīti nav maināmi, tāpēc pat tad, ja es neradīšu mākslu trīs mēnešus, es nevaru uzkrāt 25 kredītpunktus. Jaunie lietotāji, kuri tikko izveidojuši kontu, vairs neizmanto to pašu bezmaksas kredīta priekšrocību, un viņiem ir jāiegādājas vismaz 15 kredīti par 60 ASV dolāriem. Lietotāji var iegādāties DALL-E kredītus atsevišķi, izmantojot labs.openai.com, par kuriem jāmaksā atsevišķi no DALL-E API.

Kredītus var izpirkt tikai pēc to ievadīšanas un ģenerēšanas. Meklēšana, kas galu galā netiek ģenerēta satura politikas pārkāpumu dēļ, netiks atskaitīta no bezmaksas kredīta. Varat noklikšķināt uz sava profila ikonas meklēšanas interfeisa augšējā labajā stūrī, lai redzētu, cik daudz kredīta jums ir atlicis katru mēnesi, un varat izvēlēties iegādāties vairāk, sākot no 115 ASV dolāriem par 15 kredītiem.

Kā izmantot DALL-E attēlu ģenerēšanai?

DALL-E ir viens no jaudīgākajiem mākslīgā intelekta rīkiem šobrīd tirgū.

Šis ir mākslīgā intelekta attēlu ģenerators, ko izstrādājusi OpenAI komanda aiz ChatGPT. Tas izmanto tehnoloģiju, ko sauc par "ģeneratīvo mākslīgo intelektu", lai no jauna izveidotu oriģinālus attēlus, pamatojoties uz teksta uzvednēm.

Piemēram, ja ievadāt tekstu "an avocado chair with a red colored monkey”, DALL-E ģenerēs jaunus šī dīvainā objekta attēlus.

Tā vietā, lai vienkārši izgrieztu un kolaģētu attēla daļas, tas patiesībā ir jūsu aprakstītā "iedomāšanās". Jo detalizētāks ir jūsu apraksts, jo izsmalcinātāks būs iegūtais attēls.

Ir vērts atzīmēt, ka nosaukums "DALL-E" ir sirreālisma mākslinieka Salvadora Dalī un Pixar draudzīgā robota tēla WALL-E homofonija. Tas norāda uz to, kā DALL-E apvieno mākslu un tehnoloģijas, lai radītu fantastiskus vizuālos efektus tieši no teksta aprakstiem.

Šis ir DALL-E brīnums, kas atspoguļo mākslīgā intelekta radošuma lēcienu.

Lai gan cilvēki var viegli iztēloties lietas ar vārdiem, datori agrāk to nevarēja izdarīt, it īpaši ne tik spilgti. DALL-E realizē datoriem raksturīgo praktisko iztēli un problēmu risināšanas iespējas, paverot aizraujošas iespējas grafiskajam dizainam, attēlu veidnēm, tīmekļa lapu izkārtojumiem un citam.

Kā darbojas DALL-E?

Kā DALL-E rada savu burvību? Kā minēts iepriekš, tas izmanto tehnoloģiju, ko sauc par "ģeneratīvo mākslīgo intelektu". Apskatīsim tuvāk.

Ģeneratīvie AI modeļi

Atšķirībā no vairuma uzdevumiem raksturīgo AI, ģeneratīvie AI modeļi nav specializēti konkrēta uzdevuma veikšanai.

Tā vietā viņi tiek apmācīti ar masveida attēlu, teksta un citu datu kopām, lai attīstītu dziļu izpratni par sakarībām starp dažādiem jēdzieniem.

Tas viņiem ļauj ģenerēt jaunu izvadi, kas ir ļoti reālistiska un precīzi atbilst uzvednēm.

Piemēram, mākslīgais intelekts, kas apmācīts tikai uz kaķu fotogrāfijām, nespētu iedomāties tādu jaunu dzīvnieku kā "flamingo-lauva". Apmācīts, izmantojot miljoniem dažādu dzīvnieku, cilvēku, rotaļlietu un citu attēlu, ģeneratīvais modelis var apvienot šīs zināšanas, lai, pamatojoties uz uzvednēm, pārliecinoši ģenerētu flamingo-lauvas hibrīdu.

Jaunākajā DALL-E 3 versijā šī spēja radīt pilnīgi jaunas lietas ir vēl vairāk demonstrēta. Jaunā versija demonstrē augstāku precizitātes līmeni norāžu interpretācijā, tverot smalkas atšķirības un detaļas, kuras iepriekšējie modeļi nespēja uztvert.

Salīdzinot ar iepriekšējiem mākslīgā intelekta ģeneratoriem, DALL-E 3 vairs nav pakļauts negaidītiem rezultātiem, saņemot sarežģītas instrukcijas. Tā vietā tas demonstrē izcilu valodas izpratni, kas ļauj iztēloties jaunus scenārijus un varoņus, kas pārsniedz cerības no teksta-attēla ģeneratīvajiem modeļiem.

Izmantojot DALL-E 3, saikne starp valodu un attēlu ir vēl ciešāka, nodrošinot iespēju interpretēt norāžu kontekstu, nevis tikai mehāniski ģenerēt attēlus. Tas padara ģenerētos attēlus tuvākus lietotāja cerībām.

Tālāk padziļināti apskatīsim, kā darbojas DALL-E paaudzes arhitektūra.

Kā darbojas DALL-E ģeneratīvā arhitektūra?

Galvenais, lai DALL-E ģenerētu attēlus no teksta, ir tā īpaši izstrādātā neironu tīkla arhitektūra:

Lielas datu kopas:

DALL-E ir apmācīts miljardiem attēla un teksta pāru, kas ļauj apgūt vizuālos jēdzienus un to saistību ar teksta saturu vai runāto valodu. Šī apjomīgā datu kopa sniedz tai plašu izpratni par pasaules zināšanām.

Hierarhiskā struktūra:

Tīklam ir hierarhisks attēlojums no augsta līmeņa koncepcijām līdz detaļām. Augšējie slāņi saprot plašas kategorijas (piemēram, putnus), savukārt apakšējie slāņi atpazīst smalkus atribūtus (piemēram, knābja formu, krāsu un stāvokli uz sejas).

Teksta kodējums:

Izmantojot šīs zināšanas, DALL-E spēj pārvērst rakstītos vārdus teksta matemātiskā attēlojumā. Piemēram, kad mēs ierakstām "Flamingo-lauva", tas zina, kas ir flamingo, kas ir lauva, un spēj apvienot abu dzīvnieku atšķirīgās īpašības. Izmantojot šo tulkojumu, teksta ievade var radīt vizuālu izvadi.

Šī uzlabotā arhitektūra ļauj DALL-E precīzi ģenerēt radošus un saskaņotus attēlus pēc teksta norādēm.

Tagad mēs saprotam tehniskās sarežģītības, taču gala lietotājam DALL-E izmantošana ir ļoti vienkārša.

Vienkārši ievadiet uzvednes un ģenerējiet satriecošus attēlus.

Valodu modeļi un DALL-E

Svarīga DALL-E arhitektūras sastāvdaļa ir GPT (Generative Pretrained Transformer) valodas modelis. Šiem modeļiem ir galvenā loma signālu interpretācijā un pilnveidošanā.

GPT modelis labi uztver kontekstu un valodas smalkās atšķirības. Kad tiek ievadīta uzvedne, GPT modelis ne tikai nolasa vārdus, bet arī saprot to nolūku un smalko nozīmi. Šī izpratne ir ļoti svarīga, lai abstraktas vai sarežģītas idejas pārvērstu vizuālos elementos, kurus var izmantot DALL-E attēlu ģenerēšanas daļa.

Ja sākotnējais mājiens ir neskaidrs vai pārāk plašs, GPT modelis var palīdzēt precizēt vai paplašināt mājienu. Izmantojot plašu apmācību par valodu un dažādām tēmām, tas var secināt, kuras detaļas varētu būt atbilstošas ​​vai interesantas attēlam, pat ja tās nav skaidri minētas sākotnējā uzvednē.

GPT modelis var arī identificēt iespējamās kļūdas vai neskaidrības mājienos. Piemēram, ja uzvednē ir faktu neatbilstības vai mulsinoša valoda, modelis var labot kļūdu vai meklēt skaidrojumu, nodrošinot, ka galīgā ievade attēlu ģeneratoram ir pēc iespējas skaidrāka un precīzāka.

Interesanti, ka GPT loma neaprobežojas tikai ar izpratni un pilnveidošanu, tā var arī pievienot radošuma slāni. Ar plašu apmācību tas var radīt unikālas vai tēlainas norādes interpretācijas, paplašinot attēlu ģenerēšanas robežas.

Būtībā GPT valodas modelis ir inteliģents starpnieks starp lietotāja ievadi un DALL-E attēlu ģenerēšanas iespējām. Tie ne tikai nodrošina precīzu uzvedņu izpratni, bet arī tiek bagātināti un optimizēti, lai radītu visatbilstošāko un radošāko vizuālo rezultātu.

Kāpēc lieto DALL-E?

DALL-E pielietojuma jomas ir dažādas. To var izmantot, lai izveidotu dažādus vizuālos elementus, nodrošinot radošu un dizaina atbalstu dažādām nozarēm un lietojumiem.

Grafiskais dizains:

DALL-E var radīt unikālu un pārliecinošu apmācību par attēliem, tekstu un citām datu kopām, lai attīstītu dziļu izpratni par sakarībām starp dažādiem jēdzieniem.

Tādā veidā viņi spēj ģenerēt jaunus rezultātus, kas ir ļoti reālistiski un precīzi atbilst sniegtajām norādēm.

Piemēram, mākslīgais intelekts, kas apmācīts tikai uz kaķu fotogrāfijām, nespētu iedomāties tādas jaunas dzīvnieku sugas kā "flamingo un lauvas".

Un, apmācot miljoniem dažādu dzīvnieku, cilvēku, rotaļlietu un citu attēlu, tekstu un audio, ģeneratīvais modelis var apvienot šos mācību rezultātus, lai pārliecinoši radītu hibrīdus, piemēram, "flamingus un lauvas".

Jaunākajā DALL-E 3 versijā šī spēja radīt jaunas lietas ir vēl jaudīgāka. Tas demonstrē jaunus talantus, precīzi interpretējot norādes un tverot smalkas atšķirības un detaļas, kuras iepriekšējie modeļi nespēja notvert.

Salīdzinot ar iepriekšējiem mākslīgā intelekta ģeneratoriem, DALL-E 3 parāda labākas izpratnes iespējas, saņemot sarežģītas instrukcijas. Lai gan iepriekšējie ģeneratori, apstrādājot sarežģītas uzvednes, sniedza negaidītus rezultātus, DALL-E 3 demonstrē izcilu valodas izpratni, ļaujot tam iztēloties jaunus scenārijus un rakstzīmes, kas pārsniedz teksta-attēla ģenerēšanas modeļus.

Izmantojot DALL-E 3, saikne starp valodu un attēlu ir vēl ciešāka, tāpēc tā var interpretēt uzvednes kontekstu, nevis tikai nolasīt to no skripta. Iegūtie rezultāti var būt ļoti tuvi lietotāja vajadzībām.

Šeit ir vienkāršas uzvednes piemērs: "Iedomājieties flamingo lauvu."

Attēla izvade:

Tātad, kā tas tiek panākts? Šī spēja “iztēloties” tekstu izriet no diviem galvenajiem ģeneratīvo AI modeļu komponentiem:

Neironu tīkli:

Neironu tīkls ir hierarhisks algoritmu tīkls, kas simulē neironu darbības principu cilvēka smadzenēs. Tas ļauj mākslīgajam intelektam identificēt modeļus un koncepcijas lielās datu kopās.

Mašīnmācīšanās algoritms:

Šie algoritmi, piemēram, dziļā mācīšanās, turpina uzlabot neironu tīklu izpratni par datu attiecībām.

Ģeneratīvie modeļi veido bagātīgu konceptuālu izpratni par pasauli, apmācot milzīgas datu kopas. Precīzas uzvednes var remiksēt šos mācību rezultātus, lai iegūtu vēl neredzētu rezultātu.

Kā darbojas DALL-E ģeneratīvā arhitektūra

DALL-E spēj ģenerēt attēlus no teksta, pateicoties tā īpaši izstrādātajai neironu tīkla arhitektūrai:

Lielas datu kopas:

DALL-E ir apmācīts miljardiem attēla un teksta pāru, kas ļauj apgūt vizuālos jēdzienus un to saistību ar teksta saturu vai runāto valodu. Šī apjomīgā datu kopa sniedz tai plašas zināšanas par pasauli.

Hierarhiskā struktūra:

Tīkls ir attēlots hierarhiski, sākot no augsta līmeņa koncepcijām līdz detaļām. Augšējie slāņi saprot plašas kategorijas (piemēram, putnus), savukārt apakšējie slāņi atpazīst smalkus atribūtus (piemēram, knābja formu, krāsu un stāvokli uz sejas).

Teksta kodējums:

Izmantojot šīs zināšanas, DALL-E spēj pārvērst rakstītos vārdus matemātiskajos attēlojumos. Piemēram, kad mēs ierakstām "flamingo lauva", tas zina, kas ir flamingo un lauva, un spēj apvienot abu dzīvnieku atšķirīgās īpašības. Izmantojot šāda veida tulkojumu, teksta ievade var radīt vizuālu izvadi.

Šī uzlabotā arhitektūra palīdz DALL-E ģenerēt radošus un saskaņotus attēlus, pamatojoties uz precīzām teksta norādēm.

Tagad mēs zinām, ka tehniskās problēmas var būt diezgan sarežģītas, taču gala lietotājam darbība ir ļoti vienkārša.

Vienkārši sniedziet padomus un ģenerējiet satriecošus attēlus.

Valodu modeļi un DALL-E

Svarīga DALL-E arhitektūras sastāvdaļa ir GPT (Generative Pretrained Transformer) valodas modelis. Šiem modeļiem ir galvenā loma signālu interpretācijā un uzlabošanā, lai optimizētu attēlu ģenerēšanu.

GPT modeļi labi izprot valodas kontekstu un nianses. Kad tiek prasīts, GPT modelis spēj ne tikai atpazīt vārdus, bet arī saprast nolūku un smalko nozīmi aiz tiem. Šī izpratne ir ļoti svarīga, lai abstraktas vai sarežģītas idejas pārvērstu vizuālos elementos, kurus var izmantot DALL-E attēlu ģenerēšanas daļa.

Ja sākotnējā uzvedne var būt neskaidra vai pārāk plaša, GPT modelis var palīdzēt uzlabot vai paplašināt uzvedni. Izmantojot plašu apmācību par valodu un dažādām tēmām, tas var secināt, kādas detaļas varētu būt atbilstošas ​​vai interesantas attēlam, pat ja tās nav skaidri minētas sākotnējā uzvednē.

GPT modelis spēj arī identificēt iespējamās kļūdas vai neskaidrības mājienos. Piemēram, ja uzvednē ir faktu pretrunas vai mulsinoša valoda, modelis var labot kļūdu vai meklēt skaidrojumu, nodrošinot, ka attēla ģeneratora gala izvade ir pēc iespējas skaidrāka un precīzāka.

Interesanti, ka GPT loma neaprobežojas tikai ar izpratni un pilnveidošanu, tā var arī pievienot radošuma slāni. Ar plašu apmācību tas var radīt unikālas vai tēlainas norādes interpretācijas, paplašinot attēlu ģenerēšanas radošās robežas.

Būtībā GPT valodas modelis ir inteliģents starpnieks starp lietotāja ievadi un DALL-E attēlu ģenerēšanas iespējām. Tas ne tikai nodrošina precīzu uzvedņu izpratni, bet arī tiek bagātināts un optimizēts, lai radītu visatbilstošāko un radošāko vizuālo rezultātu.

DALL-E pielietojums

DALL-E ir vairāk nekā tikai lieliska tehnoloģiju demonstrācija, tai ir daudz praktisku pielietojumu.

1. Radošais dizains:

Dizaineri var viegli realizēt savas radošās idejas ar DALL-E. Neatkarīgi no tā, vai tā ir unikāla produkta koncepcija, reklāmas tēls vai māksliniecisks darbs, DALL-E dizaina jomā var dot jaunu iedvesmu.

2. Satura izveide:

Rakstnieki un veidotāji var izmantot DALL-E, lai ģenerētu vizuālos elementus saviem stāstiem, rakstiem vai komiksiem. Tas palīdz bagātināt viņu darbus un padarīt tos pievilcīgākus.

3. Vizuālā tirdzniecība:

Zīmoli un mārketinga komandas var izmantot DALL-E, lai izveidotu uzkrītošas ​​reklāmas, plakātus un citus reklāmas materiālus. Tas palīdz palielināt zīmola atpazīstamību un piesaistīt vairāk mērķauditorijas.

4. Izglītības palīdzība:

Pedagogi var izmantot DALL-E, lai ģenerētu attēlus, lai padarītu mācību materiālus dzīvākus un interesantākus. Studenti var labāk izprast sarežģītus jēdzienus, izmantojot vizuālos elementus.

5. Virtuālās ainas izveide:

Filmu un televīzijas producenti un spēļu izstrādātāji var izmantot DALL-E, lai ģenerētu unikālas ainas, varoņus un rekvizītus, lai piešķirtu krāsu saviem darbiem.

Šī ir tikai DALL-E aisberga redzamā daļa, un tā pielietojuma jomas joprojām paplašinās. Tas ienes vēl nebijušu radošumu un efektivitāti visās dzīves jomās.

noslēgumā

Mākslīgā intelekta vilnī DALL-E neapšaubāmi ir tumšs zirgs. Tas demonstrē mākslīgā intelekta neparastās iespējas attēlu ģenerēšanā, nodrošinot jaudīgus rīkus radītājiem, dizaineriem un mārketinga profesionāļiem.

Izmantojot dziļu mācīšanos un progresīvus neironu tīklus, DALL-E spēj ne tikai saprast teksta uzvednes, bet arī radoši pārveidot tos satriecošā vizuālā saturā. Tās ģenerēšanas process apvieno ģeneratīvo mākslīgo intelektu un valodas modeļus, lai lietotājiem nodrošinātu vienkāršu un jaudīgu pieredzi.

Neatkarīgi no tā, vai tas ir radošs dizains, satura veidošana vai mārketings, DALL-E ir iepludinājusi jaunu vitalitāti dažādās nozarēs. Tā ir ne tikai tehnoloģiju virsotne, bet arī neierobežotas radošuma avots.

Tā kā tehnoloģija turpina attīstīties, mēs varam sagaidīt, ka DALL-E nākotnes versijas radīs vairāk pārsteigumu un iepludinās vairāk vitalitātes mākslīgā intelekta jomā.