DALL-E ကို အသုံးပြု၍ ပုံများ ဖန်တီးနည်း။ AI စာသားသည် ပန်းချီများကို ထုတ်ပေးသည်၊ ညစ်ပတ်သော ပန်းချီကားကို နှုတ်ဆက်လိုက်ပါ။

✨ DALL-E🚀 ဖြင့် သင့်စိတ်ကူးကို ထုတ်ဖော်လိုက်ပါ။ ဒီတော်လှန်ရေးသမား AI Image generation tool သည် စာသား🎨 ဖြင့် ရင်သပ်ရှုမောဖွယ် ပုံရိပ်များကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။

သင့်စိတ်ကူးများကို ထည့်သွင်းလိုက်ရုံဖြင့် DALL-E သည် ၎င်းတို့ကို ဘဝနှင့်တူသော အနုပညာလက်ရာများအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးလိမ့်မည်။

စိတ်ကူးယဉ်ရှုခင်းများမှ ရင်သပ်ရှုမောဖွယ်အထိပုဂ္ဂိုလ်ပုံတူဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။အကန့်အသတ်မရှိ၏။

DALL-E ပန်းချီမှော်စက်ဝိုင်းတွင် ပါဝင်ပြီး သင်၏ အနုပညာခရီးကို စတင်လိုက်ပါ။

မကြာသေးမီက၊ ဉာဏ်ရည်တု (AI) နယ်ပယ်သည် ထူးထူးခြားခြား တိုးတက်ခဲ့သည်။GPT ချတ် ၎င်းသည် စာသားဖန်တီးမှုတွင် ထူးချွန်ရုံသာမက ကျွန်ုပ်တို့၏ AI အဆင့်သည် စာသားသက်သက်ထက် တဖြည်းဖြည်း ကျယ်ပြန့်လာသည်။

DALL-E ဆိုတာ ဘာလဲ

DALL-E သည် စာသားဖော်ပြချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ ပုံများကိုထုတ်ပေးသည့် တော်လှန်သော AI စနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

DALL-E သည် ဉာဏ်ရည်တုတီထွင်ဖန်တီးမှုတွင် အရေးကြီးသော မှတ်တိုင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး နောက်ဆုံးထွက်ဗားရှင်းဖြစ်သော DALL-E 3 သည် ပို၍ပင် အစွမ်းထက်ပါသည်။

ဤလမ်းညွှန်တွင်၊ DALL-E သည် အဘယ်အရာ၊ ၎င်းအလုပ်လုပ်ပုံ၊ ၎င်း၏အသုံးချပလီကေးရှင်းနယ်ပယ်များနှင့် ကောင်းမွန်သောအမြင်အာရုံအကြောင်းအရာများဖန်တီးရန်အတွက် ၎င်းကိုအသုံးပြုခြင်းအတွက် အကြံပြုချက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ အနီးကပ်ကြည့်ရှုပါမည်။

အယူအဆသည် ရိုးရှင်းသော်လည်း အကောင်းဆုံးရလဒ်များအတွက် စစ်မှန်ပြီး တိကျသော ရှာဖွေမှုရလဒ်များအတွက် ဤအကြံပြုချက်များကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။ စစ်မှန်ပြီး အတိကျဆုံး ရှာဖွေမှုရလဒ်များ ရရှိရန် သေချာစေရန်၊ သင့်အား အောက်ပါ အကြံပြုချက်များနှင့် လှည့်ကွက်များ ပေးပါသည်။

DALL-E ကို အသုံးမပြုမီ၊ သင်နားလည်ထားရန် လိုအပ်သော အိမ်တွင်းရေး စည်းမျဉ်း သုံးခုရှိပါသည်။

သင်၏အနုပညာလက်ရာအတွက် အိုင်ဒီယာကို နည်းပညာပိုင်းအရ ဖန်တီးထားသောကြောင့် သင်သည် DALL-E 2 ၏ အရောင်ရေစာဖြင့် ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ထားသော်လည်း ပုံသေအတိုင်း ပန်းချီဆရာဖြစ်သည်။

သင်ဖန်တီးနိုင်သော အကန့်အသတ်များရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ DALL-E 2 ၏ အကြောင်းအရာမူဝါဒသည် အန္တရာယ်ရှိသော၊ လှည့်ဖြားမှု သို့မဟုတ် နိုင်ငံရေးအကြောင်းအရာများကို တားမြစ်ထားသည်။ အလွဲသုံးစားလုပ်ခြင်းကို တားဆီးရန်အတွက် Taylor Swift ကဲ့သို့သော အများသူငှာ ပုဂ္ဂိုလ်များအတွက် ရှာဖွေရေးစကားလုံးအချို့ကို ပိတ်ထားသည်။ ကျော်ကြားသူများအားလုံးသည် အကြောင်းအရာမူဝါဒများကို ချိုးဖောက်ခြင်းမဟုတ်သော်လည်း၊ ၎င်းတို့၏မျက်နှာများသည် လုံခြုံရေးအတွက် မကြာခဏ ပုံပျက်နေတတ်သည်။

DALL-E 2 အတွက် ခရက်ဒစ်ကန့်သတ်ချက်- 2023 ခုနှစ် ဧပြီလ 4 ရက်နေ့ မတိုင်မီ အီးမေးလ်မှတစ်ဆင့် အကောင့်တစ်ခု မှတ်ပုံတင်ပြီး ဖန်တီးသည့် အသုံးပြုသူများသည် အခမဲ့ ခရက်ဒစ် 6 ခုကို ရရှိနိုင်ပြီး လစဉ် သက်တမ်းကုန်ဆုံးခြင်းနှင့် သက်တမ်းတိုးခြင်းများ ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်သည် စက်တင်ဘာ 15၊ 2022 တွင် စာရင်းသွင်းထားသောကြောင့် အလိုအလျောက်သက်တမ်းတိုးသည့် လစဉ် အခမဲ့ ခရက်ဒစ် 9 ခု ရရှိပါသည်။ အခမဲ့ခရက်ဒစ်များကို လှိမ့်၍မရနိုင်ကြောင်း သတိပြုပါ၊ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်သည် အနုပညာကို သုံးလကြာအောင် မဖန်တီးနိုင်လျှင်ပင် ကျွန်ုပ်သည် ခရက်ဒစ် 25 ကို မစုဆောင်းနိုင်ပါ။ အကောင့်တစ်ခုကို ဖန်တီးပြီးသော အသုံးပြုသူအသစ်များသည် တူညီသောအခမဲ့ခရက်ဒစ်အကျိုးခံစားခွင့်ကို ခံစားခွင့်မရှိတော့ဘဲ အနည်းဆုံး ခရက်ဒစ် 15 ခုကို $60 ဖြင့် ဝယ်ယူရပါမည်။ အသုံးပြုသူများသည် DALL-E API မှသီးခြားစီကောက်ခံသည့် labs.openai.com မှတစ်ဆင့် DALL-E ခရက်ဒစ်များကို သီးခြားစီဝယ်ယူနိုင်ပါသည်။

ခရက်ဒစ်များကို ထည့်သွင်းပြီး ထုတ်ပေးပြီးနောက်မှသာ ပြန်လည်ထုတ်ယူနိုင်သည်၊ အကြောင်းအရာမူဝါဒချိုးဖောက်မှုများကြောင့် နောက်ဆုံးတွင် မထုတ်ပေးနိုင်သော ရှာဖွေမှုများကို အခမဲ့ခရက်ဒစ်မှ နုတ်ယူမည်မဟုတ်ပါ။ သင်သည် လစဉ်ခရက်ဒစ်မည်မျှချန်ထားခဲ့သည်ကိုကြည့်ရန် ရှာဖွေမှုအင်တာဖေ့စ်၏အပေါ်ဘက်ညာဘက်ထောင့်ရှိ သင့်ပရိုဖိုင်အိုင်ကွန်ကို နှိပ်နိုင်ပြီး ခရက်ဒစ် 115 ခုအတွက် 15 ဒေါ်လာမှ စတင်ကာ နောက်ထပ်ဝယ်ယူရန် ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။

ပုံများကိုဖန်တီးရန် DALL-E ကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။

DALL-E သည် လက်ရှိဈေးကွက်တွင် အစွမ်းထက်ဆုံး ဉာဏ်ရည်တုကိရိယာများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။

၎င်းသည် ChatGPT နောက်ကွယ်ရှိ OpenAI အဖွဲ့မှ တီထွင်ထားသည့် ဥာဏ်ရည်တုရုပ်ပုံထုတ်ပေးသည့် ဂျင်နရေတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စာသားအချက်ပြမှုများကို အခြေခံ၍ မူရင်းပုံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် "generative artificial intelligence" ဟုခေါ်သော နည်းပညာကို အသုံးပြုထားသည်။

ဥပမာ "စာသားကို ရိုက်ထည့်ရင်၊an avocado chair with a red colored monkey”၊ DALL-E သည် ဤထူးဆန်းသော အရာဝတ္ထု၏ ပုံအသစ်များကို ထုတ်ပေးလိမ့်မည်။

ပုံတစ်ပုံ၏ အစိတ်အပိုင်းများကို ရိုးရှင်းစွာ ဖြတ်တောက်ပြီး ပေါင်းစည်းမည့်အစား၊ ၎င်းသည် အမှန်တကယ် သင်ဖော်ပြနေသည့်အရာကို "စိတ်ကူးယဉ်ခြင်း" ဖြစ်သည်။ သင့်ဖော်ပြချက်ကို ပိုအသေးစိတ်လေလေ၊ ရလာဒ်ပုံသည် ပိုမိုသန့်စင်လာလေဖြစ်သည်။

"DALL-E" သည် surrealist အနုပညာရှင် Salvador Dali နှင့် Pixar ၏ဖော်ရွေသောစက်ရုပ် WALL-E တို့၏တူတူကြောင်းသတိပြုရန်သင့်သည်။ ဤသည်မှာ DALL-E သည် စာသားဖော်ပြချက်များမှ တိုက်ရိုက် အံ့သြဖွယ်ကောင်းသော ရုပ်ထွက်သက်ရောက်မှုများ ဖန်တီးရန် အနုပညာနှင့် နည်းပညာပေါင်းစပ်ပုံကို အရိပ်အမြွက်ပေးသည်။

ဥာဏ်ရည်တု တီထွင်ဖန်တီးမှု ခုန်ပျံကျော်လွှားမှုကို ကိုယ်စားပြုသည့် DALL-E ၏ အံ့ဩစရာဖြစ်သည်။

လူသားများသည် အရာဝတ္ထုများကို စကားလုံးများဖြင့် အလွယ်တကူ စိတ်ကူးကြည့်နိုင်သော်လည်း၊ အထူးသဖြင့် ကွက်ကွက်ကွင်းကွင်း ကွက်ကွက်ကွင်းကွင်းမရှိသော ကွန်ပြူတာများသည် ထိုသို့မလုပ်ဆောင်နိုင်ခဲ့ကြပေ။ DALL-E သည် ကွန်ပျူတာများတွင် ပေါက်ဖွားလာသော လက်တွေ့ကျသော စိတ်ကူးစိတ်သန်းများနှင့် ပြဿနာဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းများကို သိရှိနားလည်ပြီး ဂရပ်ဖစ်ဒီဇိုင်း၊ ရုပ်ပုံ နမူနာပုံစံများ၊ ဝဘ်စာမျက်နှာ အပြင်အဆင်များနှင့် အခြားအရာများအတွက် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ဖြစ်နိုင်ချေများကို ဖွင့်လှစ်ပေးသည်။

DALL-E ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။

DALL-E က သူ့ရဲ့ မှော်ပညာကို ဘယ်လို ချပြတာလဲ။ အစောပိုင်းတွင် ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း ၎င်းသည် "generative artificial intelligence" ဟုခေါ်သော နည်းပညာကို အသုံးပြုထားသည်။ အနီးကပ်ကြည့်ကြပါစို့။

Generative AI မော်ဒယ်များ

အလုပ်-သတ်သတ်မှတ်မှတ် AI အများစုနှင့်မတူဘဲ၊ မျိုးဆက်သစ် AI မော်ဒယ်များသည် သတ်သတ်မှတ်မှတ်အလုပ်တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ရန် အထူးပြုခြင်းမဟုတ်ပါ။

ယင်းအစား၊ ၎င်းတို့သည် အမျိုးမျိုးသော အယူအဆများကြား ဆက်ဆံရေးကို နက်နဲစွာ နားလည်သဘောပေါက်ရန် ရုပ်ပုံများ၊ စာသားနှင့် အခြားဒေတာ အစုအဝေးကြီးများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည်။

၎င်းသည် ၎င်းတို့အား အလွန်လက်တွေ့ကျပြီး ညွှန်ပြချက်များနှင့်အညီ တိကျစွာ ကိုက်ညီသည့် အထွက်အသစ်ကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကြောင်များ၏ဓာတ်ပုံများတွင်သာ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် AI သည် "ဖျံမင်းဂိုခြင်္သေ့" ကဲ့သို့သော ဆန်းသစ်သောတိရစ္ဆာန်ကို စိတ်ကူးကြည့်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ တိရိစ္ဆာန်များ၊ လူများ၊ အရုပ်များနှင့် အခြားအရာများ၏ သန်းပေါင်းများစွာသော ရုပ်ပုံများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပြီး၊ မျိုးဆက်သစ်ပုံစံသည် ဤအသိပညာကို ပေါင်းစပ်ပေးထားသည့် အချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ Flamingo-ခြင်္သေ့မျိုးစပ်ကို ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ထုတ်လုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

DALL-E 3 ၏နောက်ဆုံးထွက်ဗားရှင်းတွင်၊ ဤအရာအားလုံးကို အသစ်ဖန်တီးနိုင်စွမ်းကို ထပ်မံပြသခဲ့သည်။ ဗားရှင်းအသစ်သည် ယခင်မော်ဒယ်များ ဖမ်းယူ၍မရသော သိမ်မွေ့သော ကွဲပြားမှုနှင့် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ဖမ်းယူရာတွင် တိကျသောအဆင့်ကို ပြသထားသည်။

ယခင် ဥာဏ်ရည်တု ဂျင်နရေတာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက DALL-E 3 သည် ရှုပ်ထွေးသော ညွှန်ကြားချက်များကို လက်ခံရရှိသောအခါတွင် မမျှော်လင့်ထားသော ရလဒ်များကို ရရှိနိုင်တော့မည် မဟုတ်ပါ။ ယင်းအစား၊ ၎င်းသည် စာသားမှ ရုပ်ပုံ မျိုးဆက်သစ် မော်ဒယ်များမှ မျှော်လင့်ထားသည်ထက် ကျော်လွန်သော ဝတ္ထုဇာတ်လမ်းများနှင့် ဇာတ်ကောင်များကို စိတ်ကူးယဉ်နိုင်စေသည့် ဘာသာစကား၏ သာလွန်ကောင်းမွန်သော နားလည်မှုကို ပြသသည်။

DALL-E 3 ဖြင့်၊ ရုပ်ပုံများကို စက်ပိုင်းဆိုင်ရာဖြင့် ဖန်တီးခြင်းထက် ရုပ်ပုံများကို စက်ဖြင့်ဖန်တီးခြင်းထက် နိမိတ်လက္ခဏာများ၏ ဆက်စပ်အဓိပ္ပာယ်ကို အနက်ပြန်ဆိုနိုင်စွမ်းရှိသည့် ဘာသာစကားနှင့် ရုပ်ပုံကြားက ချိတ်ဆက်မှုသည် ပို၍ပင်နီးစပ်ပါသည်။ ယင်းက ထုတ်လုပ်လိုက်သော ပုံများသည် အသုံးပြုသူ၏ မျှော်လင့်ချက်များနှင့် ပိုမိုနီးစပ်စေသည်။

ထို့နောက်၊ DALL-E ၏ မျိုးဆက်ဗိသုကာလက်ရာကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။

DALL-E ၏ မျိုးဆက်သစ်ဗိသုကာလက်ရာ မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။

DALL-E ကို စာသားမှ ပုံများထုတ်လုပ်ရန် သော့ချက်မှာ ၎င်း၏ အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်ဗိသုကာတွင် တည်ရှိသည်-

ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ-

DALL-E သည် ရုပ်ပုံ-စာသားအတွဲများ ဘီလီယံနှင့်ချီ၍ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပြီး ၎င်းသည် ရုပ်ပုံဆိုင်ရာ အယူအဆများနှင့် စာသားအကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် စကားပြောဘာသာစကားနှင့် ၎င်းတို့၏ ဆက်နွယ်မှုကို လေ့လာနိုင်စေပါသည်။ ဤကြီးမားသော ဒေတာအစုံသည် ၎င်းအား ကမ္ဘာ့အသိပညာကို ကျယ်ပြန့်စွာ နားလည်သဘောပေါက်စေသည်။

အထက်အောက်ဖွဲ့စည်းပုံ-

ကွန်ရက်တွင် အဆင့်မြင့် သဘောတရားများမှ အသေးစိတ်အထိ အထက်အောက် ကိုယ်စားပြုမှု ရှိသည်။ အပေါ်ဆုံးအလွှာများသည် ကျယ်ပြန့်သောအမျိုးအစားများ (ငှက်များကဲ့သို့) ကို နားလည်ကြပြီး အောက်အလွှာများသည် သိမ်မွေ့သောဂုဏ်ရည်များ (ဥပမာ နှုတ်သီးပုံသဏ္ဍာန်၊ အရောင်နှင့် မျက်နှာပေါ်ရှိ အနေအထားကဲ့သို့) အမျိုးအစားများကို နားလည်သည်။

စာသားကုဒ်ပြောင်းခြင်း-

ဤအသိပညာကိုအသုံးပြု၍ DALL-E သည် ရေးထားသောစကားလုံးများကို စာသား၏သင်္ချာကိုယ်စားပြုမှုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့ "Flamingo-lion" ဟုရိုက်သောအခါ၊ ၎င်းသည် flamingo ဆိုသည်မှာ၊ ခြင်္သေ့ဖြစ်သည်ကိုသိနိုင်ပြီး၊ တိရစ္ဆာန်နှစ်ကောင်၏မတူညီသောဝိသေသလက္ခဏာများကိုပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ ဤဘာသာပြန်ခြင်းအားဖြင့်၊ စာသားထည့်သွင်းမှုသည် အမြင်အာရုံကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။

ဤအဆင့်မြင့်ဗိသုကာလက်ရာသည် DALL-E သည် စာသားအညွှန်းများအတိုင်း တိကျစွာဖန်တီးမှုနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသောပုံများကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။

ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် နည်းပညာဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုများကို နားလည်ထားသော်လည်း အသုံးပြုသူအတွက် DALL-E ကို အသုံးပြုခြင်းသည် အလွန်ရိုးရှင်းပါသည်။

အချက်ပြမှုများကို ထည့်သွင်းပြီး ရင်သပ်ရှုမောဖွယ် ပုံရိပ်များကို ဖန်တီးပါ။

ဘာသာစကားမော်ဒယ်များနှင့် DALL-E

DALL-E ဗိသုကာ၏အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းမှာ GPT (Generative Pretrained Transformer) ဘာသာစကားမော်ဒယ်ဖြစ်သည်။ ဤပုံစံများသည် အချက်များအား ဘာသာပြန်ခြင်းနှင့် ပြုပြင်ခြင်းတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။

GPT မော်ဒယ်သည် အကြောင်းအရာနှင့် ဘာသာစကား၏ သိမ်မွေ့သော ကွဲပြားမှုများကို ကောင်းစွာ ဆုပ်ကိုင်ထားနိုင်သည်။ အမှာစာတစ်ခုထည့်သွင်းသောအခါ၊ GPT မော်ဒယ်သည် စကားလုံးများကိုဖတ်ရုံသာမက ၎င်းတို့နောက်ကွယ်ရှိ သိမ်မွေ့သော အဓိပ္ပါယ်ကိုလည်း နားလည်ပါသည်။ ဤနားလည်မှုသည် DALL-E ၏ ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်ခြင်းအပိုင်းကို အသုံးချနိုင်သည့် အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ ဒြပ်စင်များအဖြစ် စိတ်ကူးစိတ်သန်း သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသော စိတ်ကူးများကို ဘာသာပြန်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။

ကနဦး အရိပ်အမြွက်သည် မရှင်းမလင်း သို့မဟုတ် ကျယ်ပြန့်လွန်းပါက၊ GPT မော်ဒယ်သည် အရိပ်အမြွက်ကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန် သို့မဟုတ် ချဲ့ထွင်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။ ဘာသာစကားနှင့် အကြောင်းအရာမျိုးစုံကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် မူရင်းပုံတွင် အတိအလင်းဖော်ပြထားခြင်းမရှိသော်လည်း အသေးစိတ်အချက်အလက်များသည် ပုံတစ်ပုံနှင့် ဆက်စပ်နိုင်သည် သို့မဟုတ် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းမည်ကို မှန်းဆနိုင်သည်။

GPT မော်ဒယ်သည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အမှားအယွင်းများ သို့မဟုတ် အရိပ်အမြွက်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အမှာစာတစ်ခုတွင် အဖြစ်မှန်ကွဲလွဲမှုများ သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသောဘာသာစကားပါဝင်နေပါက၊ မော်ဒယ်သည် အမှားကိုပြင်နိုင်သည် သို့မဟုတ် ရှင်းလင်းချက်ရှာနိုင်ပြီး၊ ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်သူထံသို့ နောက်ဆုံးထည့်သွင်းသည့်အရာသည် တတ်နိုင်သမျှရှင်းလင်းပြီး တိကျကြောင်းသေချာစေသည်။

စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည်မှာ၊ GPT ၏အခန်းကဏ္ဍသည် နားလည်မှုနှင့် သန့်စင်မှုတွင် အကန့်အသတ်မရှိပါ၊ ၎င်းသည် တီထွင်ဖန်တီးမှုအလွှာကိုလည်း ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ကျယ်ပြောလှသော လေ့ကျင့်မှုဖြင့်၊ ၎င်းသည် ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်ခြင်း၏ ကန့်သတ်ချက်များကို တွန်းပို့ကာ ထူးခြားသော သို့မဟုတ် စိတ်ကူးယဉ်ဆန်ဆန် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်များ ထွက်ပေါ်လာနိုင်သည်။

အနှစ်သာရအားဖြင့်၊ GPT ဘာသာစကားမော်ဒယ်သည် အသုံးပြုသူထည့်သွင်းမှုနှင့် DALL-E ၏ ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းတို့ကြား ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ကြားခံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် အချက်ပြမှုများကို တိကျစွာနားလည်ကြောင်း သေချာစေရုံသာမက အသင့်လျော်ဆုံးနှင့် ဖန်တီးမှုအရှိဆုံး ရုပ်ထွက်ကို ထုတ်လုပ်ရန် ၎င်းတို့ကိုလည်း ကြွယ်ဝစေပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်။

DALL-E ကို ဘာအတွက် သုံးတာလဲ။

DALL-E ၏ အပလီကေးရှင်းနယ်ပယ်များသည် ကွဲပြားသည်။ မတူညီသောစက်မှုလုပ်ငန်းနှင့်အသုံးပြုမှုများအတွက် ဖန်တီးမှုနှင့် ဒီဇိုင်းပံ့ပိုးမှုပေးစွမ်းနိုင်သော အမြင်ဆိုင်ရာဒြပ်စင်အမျိုးမျိုးကိုဖန်တီးရန် ၎င်းကိုအသုံးပြုနိုင်သည်။

ပုံဆွဲဒီဇိုင်းနာ:

DALL-E သည် ရုပ်ပုံများ၊ စာသားများနှင့် အခြားသော ဒေတာအစုံများအတွက် ထူးခြားပြီး ဆွဲဆောင်မှုရှိသော လေ့ကျင့်မှုကို ထုတ်ပေးနိုင်ပြီး အယူအဆအမျိုးမျိုးကြား ဆက်ဆံရေးကို နက်နဲစွာ နားလည်သဘောပေါက်နိုင်စေပါသည်။

ဤနည်းအားဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် ပေးအပ်ထားသော လမ်းညွှန်ချက်များအတိုင်း အလွန်လက်တွေ့ကျပြီး တိကျစွာကိုက်ညီသည့် ဆန်းသစ်သောရလဒ်များကို ထုတ်လုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကြောင်များ၏ဓာတ်ပုံများတွင်သာ လေ့ကျင့်ထားသော AI သည် "ဖလမင်ဂိုနှင့် ခြင်္သေ့များ" ကဲ့သို့သော ဆန်းသစ်သောတိရစ္ဆာန်မျိုးစိတ်များကို စိတ်ကူးကြည့်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။

သန်းပေါင်းများစွာသော တိရစ္ဆာန်များ၊ လူများ၊ အရုပ်များနှင့် အခြားအရာများ၏ ရုပ်ပုံများ၊ စာသားနှင့် အသံများကို လေ့ကျင့်ခြင်းအားဖြင့်၊ မျိုးဆက်သစ်ပုံစံသည် "ဖလာမင်ဂိုနှင့် ခြင်္သေ့များ" ကဲ့သို့သော မျိုးစပ်မျိုးစပ်များကို ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ထုတ်လုပ်နိုင်ရန် ဤသင်ယူမှုရလဒ်များကို ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။

DALL-E 3 ၏နောက်ဆုံးထွက်ဗားရှင်းတွင်၊ ဤအရာအသစ်များကိုဖန်တီးနိုင်စွမ်းသည် ပို၍ပင်အားကောင်းသည်။ ၎င်းသည် ယခင်မော်ဒယ်များ ဖမ်းယူမရနိုင်သော သိမ်မွေ့သော ကွဲပြားမှုနှင့် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို တိကျစွာဘာသာပြန်ဆိုရာတွင် စွမ်းရည်အသစ်များကို သရုပ်ပြသည်။

ယခင်ဥာဏ်ရည်တု ဂျင်နရေတာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက DALL-E 3 သည် ရှုပ်ထွေးသောညွှန်ကြားချက်များကို လက်ခံရရှိသောအခါတွင် ပိုမိုနားလည်နိုင်စွမ်းကို ပြသသည်။ ယခင် ဂျင်နရေတာများသည် ရှုပ်ထွေးသော အချက်ပြမှုများကို လုပ်ဆောင်ရာတွင် မမျှော်လင့်ထားသော ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးလေ့ရှိသော်လည်း၊ DALL-E 3 သည် ဘာသာစကား၏ ကောင်းမွန်သော နားလည်မှုကို သရုပ်ပြပြီး ၎င်းသည် စာသားမှပုံသဏ္ဌာန်ပုံစံများကို ကျော်လွန်၍ စိတ်ကူးယဉ်ဆန်းသစ်သော အခြေအနေများနှင့် ဇာတ်ကောင်များကို ပုံဖော်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

DALL-E 3 ဖြင့်၊ ဘာသာစကားနှင့် ရုပ်ပုံကြား ဆက်နွှယ်မှုသည် ပိုနီးစပ်သောကြောင့်၊ ၎င်းသည် ဇာတ်ညွှန်းမှဖတ်ရုံမဟုတ်ဘဲ စာသား၏အကြောင်းအရာကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည်။ ထုတ်ပေးသောရလဒ်များသည် အသုံးပြုသူ၏လိုအပ်ချက်များနှင့် အလွန်နီးကပ်နေပေမည်။

ဤသည်မှာ ရိုးရှင်းသော အချက်တစ်ခု၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်- " Flamingo ခြင်္သေ့ကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။"

ပုံထွက်-

ဒါဆို ဘယ်လိုအောင်မြင်မလဲ။ ဤစာသားကို “စိတ်ကူးယဉ်ခြင်း” စွမ်းရည်သည် မျိုးဆက်သစ် AI မော်ဒယ်များ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းနှစ်ခုမှ ပေါက်ဖွားလာခြင်းဖြစ်သည်။

အာရုံကြောကွန်ရက်များ-

Neural Network သည် လူ့ဦးနှောက်ရှိ နျူရွန်များ၏ လုပ်ဆောင်မှုနိယာမကို အတုယူသည့် အထက်အောက် အယ်လဂိုရီသမ် ကွန်ရက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင် ပုံစံများနှင့် အယူအဆများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ဥာဏ်ရည်တုကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။

စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်-

နက်နဲသောသင်ယူမှုကဲ့သို့သော ဤအယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဒေတာဆက်နွယ်မှုကို အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ နားလည်မှုကို ဆက်လက်တိုးတက်စေသည်။

မျိုးဆက်သစ် မော်ဒယ်များသည် ကြီးမားသော ဒေတာအစုံများကို လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် ကမ္ဘာကြီးကို ကြွယ်ဝသော သဘောတရားဆိုင်ရာ နားလည်မှုကို တည်ဆောက်ပေးပါသည်။ တိကျသော အချက်ပြချက်များသည် ယခင်က တစ်ခါမှ မမြင်ဖူးသော ရလဒ်များကို ထုတ်လုပ်ရန် ဤသင်ယူမှုရလဒ်များကို ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။

DALL-E ၏ Generative Architecture အလုပ်လုပ်ပုံ

DALL-E သည် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်ဗိသုကာလက်ရာကြောင့် စာသားမှပုံများကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်-

ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ-

DALL-E သည် ရုပ်ပုံ-စာသားအတွဲများ ဘီလီယံနှင့်ချီ၍ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပြီး ၎င်းတို့သည် ရုပ်ပုံဆိုင်ရာ အယူအဆများနှင့် ၎င်းတို့၏ စာသားအကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် စကားပြောဘာသာစကားတို့နှင့် ဆက်စပ်မှုကို လေ့လာနိုင်စေပါသည်။ ဤကြီးမားသော ဒေတာအစုံသည် ၎င်းအား ကမ္ဘာနှင့်ဆိုင်သော ကျယ်ပြန့်သော အသိပညာပေးသည်။

အထက်အောက်ဖွဲ့စည်းပုံ-

ကွန်ရက်ကို အဆင့်မြင့် သဘောတရားများမှ အသေးစိတ်အထိ အထက်တန်းကျကျ ကိုယ်စားပြုသည်။ အောက်ခြေအလွှာများသည် သိမ်မွေ့သောဂုဏ်ရည်များ (နှုတ်သီးပုံသဏ္ဍာန်၊ အရောင်နှင့် မျက်နှာအနေအထားကဲ့သို့) ကျယ်ပြန့်သော အမျိုးအစားများကို နားလည်ကြပြီး အပေါ်ဆုံးအလွှာများသည် ကျယ်ပြန့်သောအမျိုးအစားများကို နားလည်ပါသည်။

စာသားကုဒ်ပြောင်းခြင်း-

ဤအသိပညာဖြင့် DALL-E သည် ရေးသားထားသော စကားလုံးများကို သင်္ချာဆိုင်ရာ ကိုယ်စားပြုမှုများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် "flamingo ခြင်္သေ့" ဟု ရိုက်သောအခါ၊ flamingo နှင့် ခြင်္သေ့သည် မည်ကဲ့သို့ဖြစ်သည်ကို သိရှိပြီး တိရစ္ဆာန်နှစ်ကောင်၏ မတူညီသော ဝိသေသလက္ခဏာများကို ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ ဤဘာသာပြန်ဆိုမှုမျိုးဖြင့်၊ စာသားထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် အမြင်အာရုံကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။

ဤအဆင့်မြင့်ဗိသုကာလက်ရာသည် DALL-E သည် တိကျသောစာသားလမ်းညွှန်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဖန်တီးမှုနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသောပုံများကို ဖန်တီးရန် ကူညီပေးသည်။

နည်းပညာဆိုင်ရာပြဿနာများသည် အတော်လေးရှုပ်ထွေးနိုင်သည်ကို ယခုကျွန်ုပ်တို့သိထားသော်လည်း အသုံးပြုသူအတွက် လုပ်ဆောင်ချက်သည် အလွန်ရိုးရှင်းပါသည်။

အကြံဥာဏ်များ ပေးရုံမျှဖြင့် ရင်သပ်ရှုမောဖွယ် ပုံများကို ဖန်တီးပါ။

ဘာသာစကားမော်ဒယ်များနှင့် DALL-E

DALL-E ၏ ဗိသုကာလက်ရာ၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းမှာ GPT (Generative Pretrained Transformer) ဘာသာစကားပုံစံဖြစ်သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်ခြင်းကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန် လမ်းညွှန်ချက်များကို ဘာသာပြန်ခြင်းနှင့် ပြုပြင်ခြင်းတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။

GPT မော်ဒယ်များသည် စကားစပ်ကြောင်းနှင့် ဘာသာစကား၏ ကွဲပြားချက်များကို ကောင်းစွာနားလည်သည်။ အချက်ပြသောအခါ၊ GPT မော်ဒယ်သည် စကားလုံးများကို မှတ်မိရုံသာမက ၎င်းတို့နောက်ကွယ်တွင် သိမ်မွေ့သော အဓိပ္ပါယ်ကို နားလည်နိုင်သည် ။ ဤနားလည်မှုသည် DALL-E ၏ ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်ခြင်းအပိုင်းကို အသုံးချနိုင်သည့် အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ ဒြပ်စင်များအဖြစ် စိတ်ကူးစိတ်သန်း သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသော စိတ်ကူးများကို ဘာသာပြန်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။

ကနဦးအချက်ပြမှုမှာ မရေရာသော သို့မဟုတ် ကျယ်ပြန့်လွန်းပါက၊ GPT မော်ဒယ်သည် အချက်ပြမှုကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန် သို့မဟုတ် ချဲ့ထွင်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။ ဘာသာစကားနှင့် အကြောင်းအရာမျိုးစုံကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လေ့ကျင့်ခြင်းအားဖြင့်၊ မူရင်းစာတွင် အတိအလင်းဖော်ပြထားခြင်းမရှိသော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် ပုံတစ်ပုံနှင့် သက်ဆိုင်သည့် သို့မဟုတ် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းမည်ကို မှန်းဆနိုင်သည်။

GPT မော်ဒယ်သည် အရိပ်အမြွက်များတွင် ဖြစ်နိုင်သော အမှားများ သို့မဟုတ် မရှင်းလင်းမှုများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အမှာစာတစ်ခုတွင် အဖြစ်မှန်ကွဲလွဲမှုများ သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသောဘာသာစကားပါဝင်နေပါက၊ မော်ဒယ်သည် အမှားကိုပြင်နိုင်သည် သို့မဟုတ် ရှင်းလင်းချက်ကိုရှာဖွေနိုင်ပြီး၊ ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်သူ၏နောက်ဆုံးထွက်ရှိမှုကို တတ်နိုင်သမျှရှင်းလင်းပြီးတိကျကြောင်းသေချာစေသည်။

စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည်မှာ၊ GPT ၏အခန်းကဏ္ဍသည် နားလည်မှုနှင့် သန့်စင်မှုတွင် အကန့်အသတ်မရှိပါ၊ ၎င်းသည် တီထွင်ဖန်တီးမှုအလွှာကိုလည်း ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လေ့ကျင့်မှုနှင့်အတူ၊ ၎င်းသည် ပုံသဏ္ဌာန်ဖန်တီးမှု၏ ကန့်သတ်ချက်များကို တွန်းပို့ကာ ထူးခြားသော သို့မဟုတ် စိတ်ကူးယဉ်ဆန်ဆန် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်များ ထွက်ပေါ်လာနိုင်သည်။

အနှစ်သာရအားဖြင့်၊ GPT ဘာသာစကားမော်ဒယ်သည် အသုံးပြုသူထည့်သွင်းမှုနှင့် DALL-E ၏ ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းတို့ကြား ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ကြားခံတစ်ခုဖြစ်သည်။ အချက်ပြမှုများကို တိကျစွာနားလည်ကြောင်း သေချာစေရုံသာမကဘဲ အသင့်လျော်ဆုံးနှင့် ဖန်တီးမှုအရှိဆုံး ရုပ်ထွက်ကို ထုတ်လုပ်ရန် ၎င်းတို့ကိုလည်း ကြွယ်ဝစေပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်။

DALL-E ၏လျှောက်လွှာ

DALL-E သည် အမိုက်စား နည်းပညာ သရုပ်ပြရုံမျှသာဖြစ်ပြီး ၎င်းတွင် လက်တွေ့အသုံးချမှုများစွာပါရှိသည်။

1. ဖန်တီးမှုဒီဇိုင်း-

ဒီဇိုင်နာများသည် DALL-E ဖြင့် ၎င်းတို့၏ ဖန်တီးမှုစိတ်ကူးများကို အလွယ်တကူ သိရှိနိုင်သည်။ ထူးခြားသောထုတ်ကုန်အယူအဆ၊ ကြော်ငြာပုံ သို့မဟုတ် အနုပညာလက်ရာဖြစ်စေ DALL-E သည် ဒီဇိုင်းနယ်ပယ်တွင် စိတ်ကူးစိတ်သန်းအသစ်များကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။

2. အကြောင်းအရာ ဖန်တီးမှု-

စာရေးဆရာများနှင့် ဖန်တီးသူများသည် ၎င်းတို့၏ ဇာတ်လမ်းများ၊ ဆောင်းပါးများ သို့မဟုတ် ရုပ်ပြရုပ်ပြများအတွက် အမြင်ဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများကို ဖန်တီးရန် DALL-E ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့၏ ဖန်တီးမှုများကို ကြွယ်ဝစေပြီး ၎င်းတို့ကို ပိုမိုဆွဲဆောင်မှုဖြစ်စေသည်။

3. အမြင်အာရုံရောင်းချခြင်း-

အမှတ်တံဆိပ်များနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး အဖွဲ့များသည် ဖမ်းစားနိုင်သော ကြော်ငြာများ၊ ပိုစတာများနှင့် အခြားသော ပရိုမိုးရှင်းပစ္စည်းများ ဖန်တီးရန် DALL-E ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် အမှတ်တံဆိပ်၏ သတိပြုမိမှုကို တိုးပွားစေပြီး ပစ်မှတ်ပရိသတ်များကို ပိုမိုဆွဲဆောင်စေသည်။

4. ပညာရေးအကူအညီ-

သင်ကြားရေးပစ္စည်းများ ပိုမိုသက်ဝင်ပြီး စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းစေရန် ပုံများကိုဖန်တီးရန် သင်ကြားသူများသည် DALL-E ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ကျောင်းသားများသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများမှတဆင့် ရှုပ်ထွေးသော သဘောတရားများကို ပိုမိုနားလည်နိုင်သည်။

5. Virtual scene ဖန်တီးမှု-

ရုပ်ရှင်နှင့် ရုပ်မြင်သံကြားထုတ်လုပ်သူများနှင့် ဂိမ်းဆော့ဖ်ဝဲရေးဆွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏လက်ရာများတွင် အရောင်ထည့်ရန် ထူးခြားသောပြကွက်များ၊ ဇာတ်ကောင်များနှင့် ဇာတ်ကြောင်းများကို ဖန်တီးရန် DALL-E ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

၎င်းသည် DALL-E ၏ရေခဲတောင်ထိပ်ပိုင်းမျှသာဖြစ်ပြီး ၎င်း၏အသုံးချပရိုဂရမ်ဧရိယာများသည် တိုးချဲ့နေဆဲဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဘဝအလွှာပေါင်းစုံအတွက် မကြုံစဖူး တီထွင်ဖန်တီးနိုင်စွမ်းနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို ယူဆောင်လာပါသည်။

နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်

ဥာဏ်ရည်တုလှိုင်းတွင် DALL-E သည် မှောင်မိုက်သောမြင်းဖြစ်သည်မှာ သေချာပါသည်။ ၎င်းသည် ဖန်တီးသူ၊ ဒီဇိုင်နာများနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးပညာရှင်များအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ရုပ်ပုံဖန်တီးမှုတွင် အတုဉာဏ်ရည်တု၏ ထူးကဲသောစွမ်းရည်များကို သရုပ်ပြသည်။

နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနှင့် အဆင့်မြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များမှတစ်ဆင့် DALL-E သည် စာသားဆိုင်ရာ အချက်ပြမှုများကို နားလည်ရုံသာမက ၎င်းတို့အား ရင်သပ်ရှုမောဖွယ်ကောင်းသော အမြင်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများအဖြစ် တီထွင်ဖန်တီးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏မျိုးဆက်လုပ်ငန်းစဉ်သည် သုံးစွဲသူများအား ရိုးရှင်းပြီး အစွမ်းထက်သောအတွေ့အကြုံကို ပေးစွမ်းရန် မျိုးဆက်ပွားဉာဏ်ရည်တုနှင့် ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။

တီထွင်ဖန်တီးမှုဒီဇိုင်း၊ အကြောင်းအရာဖန်တီးမှု သို့မဟုတ် စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်းဖြစ်စေ DALL-E သည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် တက်ကြွမှုအသစ်များကို ထည့်သွင်းခဲ့သည်။ ၎င်းသည် နည်းပညာ၏ အထွတ်အထိပ်သာမကဘဲ အကန့်အသတ်မဲ့ ဖန်တီးမှု၏ အရင်းအမြစ်လည်း ဖြစ်သည်။

နည်းပညာများ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ၊ DALL-E ၏ အနာဂတ်ဗားရှင်းများသည် ပိုမိုအံ့သြဖွယ်ကောင်းမှုများ ယူဆောင်လာပြီး ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ထဲသို့ ပိုမိုတက်ကြွစွာ ထည့်သွင်းလာမည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်နိုင်ပါသည်။