Hvordan lage bilder med DALL-E? AI-tekst genererer malerier, si farvel til drittmaleri!

✨ Slipp fantasien løs med DALL-E🚀! Dette revolusjonerende AI Bildegenereringsverktøy lar deg lage fantastiske bilder med tekst🎨.

Bare skriv inn ideene dine, og DALL-E vil gjøre dem om til naturtro kunstverk!

Fra drømmende landskap til fantastiskkarakterportrett, er mulighetenubegrenset的.

Bli med i DALL-E-maleriets magiske sirkel og start din kunstneriske reise!

Nylig har feltet kunstig intelligens (AI) gjort bemerkelsesverdige fremskritt.ChatGPT Ikke bare utmerker den seg i tekstskaping, men AI-stadiet vårt utvider seg gradvis utover ren tekst.

Hva er DALL-E?

DALL-E er et revolusjonerende AI-system som genererer bilder basert på tekstbeskrivelser.

DALL-E er en viktig milepæl innen kunstig intelligens kreativitet, og den nyeste versjonen, DALL-E 3, er enda kraftigere.

I denne veiledningen skal vi se nærmere på hva DALL-E er, hvordan det fungerer, dets bruksområder og tips for å bruke det til å generere flott visuelt innhold.

Konseptet høres enkelt ut, men for best resultat må du følge disse tipsene for autentiske og nøyaktige søkeresultater! For å sikre at du får de mest autentiske og nøyaktige søkeresultatene, gir vi deg følgende tips og triks.

Før du bruker DALL-E, er det tre rengjøringsregler du må forstå:

Siden du teknisk har laget ideen til kunstverket ditt, er du kunstneren som standard, selv om bildet vil bli lastet ned med DALL-E 2s fargevannmerke.

Det er grenser for hva du kan lage. For eksempel forbyr DALL-E 2s innholdspolicy skadelig, villedende eller politisk innhold. For å forhindre misbruk er noen søkeord for offentlige personer, for eksempel Taylor Swift, deaktivert. Selv om ikke alle kjendiser bryter retningslinjene for innhold, blir ansiktene deres ofte forvrengt for sikkerhets skyld.

Kredittgrense for DALL-E 2: Brukere som registrerer seg og oppretter en konto via e-post før 2023. april 4 kan motta 6 gratis kreditter, som utløper og fornyes hver måned. For eksempel registrerte jeg meg 15. september 2022, så jeg får 9 gratis kreditter hver måned, som fornyes automatisk. Merk at gratispoengene ikke kan rulles, så selv om jeg ikke lager kunst på tre måneder, kan jeg ikke samle 25 studiepoeng. Nye brukere som nettopp har opprettet en konto nyter ikke lenger den samme gratis kredittfordelen og må kjøpe minst 15 kreditter for $60. Brukere kan kjøpe DALL-E-kreditter separat gjennom labs.openai.com, som faktureres separat fra DALL-E API.

Kreditter kan bare løses inn etter at de er lagt inn og generert, søk som til slutt ikke genereres på grunn av brudd på innholdsretningslinjene, vil ikke bli trukket fra den gratis kreditten. Du kan klikke på profilikonet ditt i øvre høyre hjørne av søkegrensesnittet for å se hvor mye kreditt du har igjen hver måned, og du kan velge å kjøpe mer, fra $115 for 15 kreditter.

Hvordan bruke DALL-E til å generere bilder?

DALL-E er et av de kraftigste verktøyene for kunstig intelligens på markedet.

Dette er en bildegenerator for kunstig intelligens utviklet av OpenAI-teamet bak ChatGPT. Den bruker en teknologi kalt "generativ kunstig intelligens" for å lage originale bilder fra bunnen av basert på tekstmeldinger.

Hvis du for eksempel skriver inn teksten "an avocado chair with a red colored monkey”, vil DALL-E generere nye bilder av dette merkelige objektet.

I stedet for bare å klippe og collage deler av et bilde, er det faktisk å "forestille" det du beskriver. Jo mer detaljert beskrivelsen din, desto mer raffinert blir bildet.

Det er verdt å merke seg at navnet "DALL-E" er en homofoni av den surrealistiske kunstneren Salvador Dali og Pixars vennlige robotkarakter WALL-E. Dette antyder hvordan DALL-E kombinerer kunst og teknologi for å skape fantastiske visuelle effekter direkte fra tekstbeskrivelser.

Dette er underverket til DALL-E, som representerer et sprang innen kunstig intelligens kreativitet.

Mens mennesker lett kan forestille seg ting gjennom ord, pleide datamaskiner ikke å kunne gjøre det, spesielt ikke på en så levende måte. DALL-E realiserer den praktiske fantasien og problemløsningsmulighetene som ligger i datamaskiner, og åpner for spennende muligheter for grafisk design, bildemaler, nettsideoppsett og mer.

Hvordan fungerer DALL-E?

Hvordan skaper DALL-E sin magi? Som nevnt tidligere, bruker den en teknologi kalt "generativ kunstig intelligens." La oss ta en nærmere titt.

Generative AI-modeller

I motsetning til de fleste oppgavespesifikke AI, er generative AI-modeller ikke spesialiserte til å utføre en spesifikk oppgave.

I stedet blir de trent på massive sett med bilder, tekst og andre data for å utvikle en dyp forståelse av forholdet mellom ulike konsepter.

Dette gjør dem i stand til å generere nye resultater som er svært realistiske og nøyaktig samsvarer med ledetekstene.

For eksempel, en kunstig intelligens som kun er trent på bilder av katter, vil ikke kunne forestille seg et nytt dyr som «flamingo-løve». Opplært på millioner av bilder av en rekke dyr, mennesker, leker og mer, kan den generative modellen kombinere denne kunnskapen for å overbevisende generere en flamingo-løve-hybrid basert på spørsmål.

I den siste versjonen av DALL-E 3 har denne evnen til å lage helt nye ting blitt ytterligere demonstrert. Den nye versjonen demonstrerer et høyere nivå av nøyaktighet når det gjelder å tolke signaler, fange opp subtile forskjeller og detaljer som tidligere modeller ikke var i stand til å fange.

Sammenlignet med tidligere generatorer for kunstig intelligens, er ikke DALL-E 3 lenger utsatt for uventede resultater når den mottar komplekse instruksjoner. I stedet demonstrerer den en overlegen språkforståelse som gjør den i stand til å forestille seg nye scenarier og karakterer som overgår forventningene fra tekst-til-bilde-generative modeller.

Med DALL-E 3 er forbindelsen mellom språk og bilde enda tettere, med muligheten til å tolke konteksten til signaler i stedet for bare å generere bilder mekanisk. Dette gjør de genererte bildene nærmere brukerens forventninger.

Deretter, la oss ta en dypere titt på hvordan DALL-Es generasjonsarkitektur fungerer.

Hvordan fungerer DALL-Es generative arkitektur?

Nøkkelen til å gjøre det mulig for DALL-E å generere bilder fra tekst ligger i dens spesialdesignede nevrale nettverksarkitektur:

Store datasett:

DALL-E er trent på milliarder av bilde-tekst-par, noe som gjør den i stand til å lære visuelle konsepter og deres forhold til tekstinnhold eller talespråk. Dette enorme datasettet gir det en bred forståelse av verdens kunnskap.

Hierarkisk struktur:

Nettverket har en hierarkisk representasjon fra konsepter på høyt nivå til detaljer. De øverste lagene forstår brede kategorier (som fugler), mens de nederste lagene gjenkjenner subtile attributter (som nebbform, farge og posisjon på ansiktet).

Tekstkoding:

Ved å bruke denne kunnskapen er DALL-E i stand til å konvertere skrevne ord til en matematisk representasjon av teksten. For eksempel, når vi skriver "Flamingo-løve", vet den hva en flamingo er, hva en løve er, og er i stand til å kombinere de forskjellige egenskapene til de to dyrene. Gjennom denne oversettelsen kan tekstinndata produsere visuelle resultater.

Denne avanserte arkitekturen gjør det mulig for DALL-E å nøyaktig generere kreative og sammenhengende bilder etter tekstlige signaler.

Nå forstår vi de tekniske kompleksitetene, men for sluttbrukeren er det veldig enkelt å bruke DALL-E.

Bare skriv inn ledetekstene og generer fantastiske bilder.

Språkmodeller og DALL-E

En viktig komponent i DALL-E-arkitekturen er språkmodellen GPT (Generative Pretrained Transformer). Disse modellene spiller en nøkkelrolle i å tolke og foredle signaler.

GPT-modellen er god til å forstå konteksten og de subtile språkforskjellene. Når en forespørsel skrives inn, leser GPT-modellen ikke bare ordene, men forstår også intensjonen og den subtile meningen bak dem. Denne forståelsen er avgjørende for å oversette abstrakte eller komplekse ideer til visuelle elementer som DALL-Es bildegenereringsdel kan utnytte.

Hvis det første hintet er uklart eller for bredt, kan GPT-modellen hjelpe med å avgrense eller utvide hintet. Gjennom omfattende opplæring i språk og en rekke emner, kan den utlede hvilke detaljer som kan være relevante eller interessante for et bilde, selv om det ikke er eksplisitt nevnt i den opprinnelige ledeteksten.

GPT-modellen kan også identifisere mulige feil eller uklarheter i hintene. For eksempel, hvis en forespørsel inneholder faktiske inkonsekvenser eller forvirrende språk, kan modellen rette feilen eller søke avklaring, og sikre at den endelige inndata til bildegeneratoren er så tydelig og nøyaktig som mulig.

Interessant nok er rollen til GPT ikke begrenset til forståelse og foredling, den kan også legge til et lag med kreativitet. Med omfattende opplæring kan den komme opp med unike eller fantasifulle tolkninger av signaler, som presser grensene for bildegenerering.

I hovedsak er GPT-språkmodellen et intelligent mellomledd mellom brukerinndata og DALL-Es bildegenereringsmuligheter. Ikke bare sikrer de at spørsmål blir forstått nøyaktig, de er også beriket og optimalisert for å produsere det mest relevante og kreative visuelle resultatet.

Hva brukes DALL-E til?

Bruksområdene til DALL-E er forskjellige. Den kan brukes til å lage en rekke visuelle elementer, og gi kreativ og designstøtte for ulike bransjer og bruksområder.

grafisk design:

DALL-E kan generere unik og overbevisende opplæring på bilder, tekst og andre datasett for å få en dyp forståelse av forholdet mellom ulike konsepter.

På denne måten er de i stand til å generere nye utdata som er svært realistiske og nøyaktig matcher de angitte signalene.

For eksempel vil en kunstig intelligens som kun er trent på bilder av katter, ikke kunne forestille seg nye dyrearter som "flamingoer og løver."

Og gjennom trening på millioner av bilder, tekst og lyd av forskjellige dyr, mennesker, leker og mer, kan den generative modellen kombinere disse læringsresultatene for å overbevisende generere hybrider som «flamingoer og løver».

I den nyeste versjonen av DALL-E 3 er denne muligheten til å lage nye ting enda kraftigere. Den demonstrerer et nytt talent for nøyaktig å tolke signaler og fange subtile forskjeller og detaljer som tidligere modeller ikke klarte å fange.

Sammenlignet med tidligere generatorer for kunstig intelligens, viser DALL-E 3 bedre forståelsesevner når den mottar komplekse instruksjoner. Mens tidligere generatorer ofte ga uventede resultater når de behandlet komplekse spørsmål, demonstrerer DALL-E 3 utmerket forståelse av språk, slik at den kan forestille seg nye scenarier og karakterer utover forventningene til tekst-til-bilde-generering.

Med DALL-E 3 er forbindelsen mellom språk og bilde enda tettere, slik at den kan tolke konteksten til ledeteksten i stedet for bare å lese den fra manuset. Resultatene som genereres kan være svært nær brukerens behov.

Her er et eksempel på en enkel oppfordring: "Se for deg en flamingoløve."

Bildeutgang:

Så hvordan oppnås det? Denne evnen til å "forestille seg" tekst stammer fra to nøkkelkomponenter i generative AI-modeller:

Nevrale nettverk:

Nevralt nettverk er et hierarkisk algoritmenettverk som simulerer arbeidsprinsippet til nevroner i den menneskelige hjernen. Den gjør det mulig for kunstig intelligens å identifisere mønstre og konsepter i store datasett.

Maskinlæringsalgoritme:

Disse algoritmene, for eksempel dyp læring, fortsetter å forbedre nevrale nettverks forståelse av dataforhold.

Generative modeller bygger rik konseptuell forståelse av verden ved å trene på enorme datasett. Nøyaktige forespørsler kan remikse disse læringsresultatene for å produsere resultater som ikke er sett før.

Hvordan DALL-Es generative arkitektur fungerer

DALL-E er i stand til å generere bilder fra tekst takket være sin spesialdesignede nevrale nettverksarkitektur:

Store datasett:

DALL-E er trent på milliarder av bilde-tekst-par, noe som lar den lære visuelle konsepter og deres assosiasjon med tekstinnhold eller talespråk. Dette enorme datasettet gir det omfattende kunnskap om verden.

Hierarkisk struktur:

Nettverket er representert hierarkisk, fra konsepter på høyt nivå til detaljer. De øverste lagene forstår brede kategorier (som fugler), mens de nederste lagene gjenkjenner subtile attributter (som nebbform, farge og posisjon på ansiktet).

Tekstkoding:

Med denne kunnskapen er DALL-E i stand til å konvertere skrevne ord til matematiske representasjoner. For eksempel, når vi skriver «flamingoløve», vet den hva en flamingo og en løve er og er i stand til å kombinere de forskjellige egenskapene til de to dyrene. Gjennom denne typen oversettelse kan tekstinndata produsere visuelle resultater.

Denne avanserte arkitekturen hjelper DALL-E med å generere kreative og sammenhengende bilder basert på presise tekstsignaler.

Nå vet vi at de tekniske problemene kan være ganske komplekse, men for sluttbrukeren er operasjonen veldig enkel.

Bare gi tips og generer fantastiske bilder.

Språkmodeller og DALL-E

En viktig komponent i DALL-Es arkitektur er språkmodellen GPT (Generative Pretrained Transformer). Disse modellene spiller en nøkkelrolle i å tolke og avgrense signaler for å optimalisere bildegenerering.

GPT-modeller er flinke til å forstå konteksten og nyansene til språk. Når du blir bedt om det, kan GPT-modellen ikke bare gjenkjenne ord, men også forstå intensjonen og den subtile meningen bak dem. Denne forståelsen er avgjørende for å oversette abstrakte eller komplekse ideer til visuelle elementer som DALL-Es bildegenereringsdel kan utnytte.

Hvis den første ledeteksten kan være vag eller for bred, kan GPT-modellen bidra til å avgrense eller utvide spørsmålet. Gjennom omfattende opplæring i språk og en rekke emner, kan den utlede hvilke detaljer som kan være relevante eller interessante for et bilde, selv om de ikke ble eksplisitt nevnt i den opprinnelige ledeteksten.

GPT-modellen er også i stand til å identifisere mulige feil eller uklarheter i hintene. For eksempel, hvis en forespørsel inneholder faktiske uoverensstemmelser eller forvirrende språk, kan modellen rette feilen eller søke avklaring, og sikre at den endelige utgangen fra bildegeneratoren er så tydelig og nøyaktig som mulig.

Interessant nok er rollen til GPT ikke begrenset til forståelse og foredling, den kan også legge til et lag med kreativitet. Med omfattende opplæring kan den komme opp med unike eller fantasifulle tolkninger av signaler, og skyve de kreative grensene for bildegenerering.

I hovedsak er GPT-språkmodellen et intelligent mellomledd mellom brukerinndata og DALL-Es bildegenereringsmuligheter. Ikke bare sikrer det at spørsmål blir forstått nøyaktig, men de er også beriket og optimalisert for å produsere det mest relevante og kreative visuelle resultatet.

Bruk av DALL-E

DALL-E er mer enn bare en kul teknologidemonstrasjon, den har mange praktiske bruksområder.

1. Kreativ design:

Designere kan enkelt realisere sine kreative ideer med DALL-E. Enten det er et unikt produktkonsept, reklamebilde eller kunstnerisk arbeid, kan DALL-E injisere ny inspirasjon i designfeltet.

2. Oppretting av innhold:

Forfattere og skapere kan bruke DALL-E til å generere visuelle elementer for sine historier, artikler eller tegneserier. Dette bidrar til å berike kreasjonene deres og gjøre dem mer attraktive.

3. Visuell merchandising:

Merkevarer og markedsføringsteam kan bruke DALL-E til å lage iøynefallende annonser, plakater og annet reklamemateriell. Dette bidrar til å øke merkekjennskapen og tiltrekke flere målgrupper.

4. Utdanningshjelp:

Lærere kan bruke DALL-E til å generere bilder for å gjøre undervisningsmateriell mer levende og interessant. Elevene kan bedre forstå komplekse konsepter gjennom visuelle elementer.

5. Virtuell sceneoppretting:

Film- og TV-produsenter og spillutviklere kan bruke DALL-E til å generere unike scener, karakterer og rekvisitter for å sette farge på verkene deres.

Dette er bare toppen av isfjellet til DALL-E, og bruksområdene utvides fortsatt. Det bringer enestående kreativitet og effektivitet til alle samfunnslag.

for å konkludere

I bølgen av kunstig intelligens er DALL-E utvilsomt en mørk hest. Den demonstrerer de ekstraordinære egenskapene til kunstig intelligens i bildegenerering, og gir kraftige verktøy for skapere, designere og markedsføringsfolk.

Gjennom dyp læring og avanserte nevrale nettverk er DALL-E ikke bare i stand til å forstå tekstlige spørsmål, men også kreativt transformere dem til imponerende visuelt innhold. Generasjonsprosessen kombinerer generativ kunstig intelligens og språkmodeller for å gi brukerne en enkel og kraftig opplevelse.

Enten det er kreativ design, innholdsskaping eller markedsføring, har DALL-E injisert ny vitalitet i ulike bransjer. Det er ikke bare toppen av teknologi, men også kilden til ubegrenset kreativitet.

Ettersom teknologien fortsetter å utvikle seg, kan vi forvente at fremtidige versjoner av DALL-E vil bringe flere overraskelser og injisere mer vitalitet i feltet kunstig intelligens.