Como criar imagens usando DALL-E? O texto AI gera pinturas, diga adeus à pintura desprezível!

✨Solte sua imaginação com DALL-E🚀! Este revolucionário AI A ferramenta de geração de imagens permite criar imagens impressionantes com texto🎨.

Basta inserir suas ideias e o DALL-E as transformará em obras de arte realistas!

De paisagens de sonho a deslumbrantespersonagemretrato, a possibilidade é无限do.

Junte-se ao círculo mágico de pintura DALL-E e comece sua jornada artística!

Recentemente, o campo da inteligência artificial (IA) fez progressos notáveis.ChatGPT Não apenas se destaca na criação de texto, mas nosso estágio de IA se expande gradualmente além do texto puro.

O que é DALL-E?

DALL-E é um sistema revolucionário de IA que gera imagens com base em descrições de texto.

O DALL-E é um marco importante na criatividade da inteligência artificial, e a versão mais recente, o DALL-E 3, é ainda mais poderosa.

Neste guia veremos mais de perto o que é DALL-E, como funciona, suas áreas de aplicação e dicas de como utilizá-lo para gerar ótimo conteúdo visual.

O conceito parece simples, mas para obter melhores resultados, você precisa seguir estas dicas para obter resultados de pesquisa autênticos e precisos! Para garantir que você obtenha os resultados de pesquisa mais autênticos e precisos, fornecemos as dicas e truques a seguir.

Antes de usar o DALL-E, existem três regras de limpeza que você precisa entender:

Como você criou tecnicamente a ideia para sua arte, você é o artista por padrão, embora a imagem seja baixada com a marca d’água colorida do DALL-E 2.

Existem limites para o que você pode criar. Por exemplo, a política de conteúdo do DALL-E 2 proíbe conteúdo prejudicial, enganoso ou político. Para evitar abusos, alguns termos de pesquisa para figuras públicas, como Taylor Swift, estão desativados. Embora nem todas as celebridades violem as políticas de conteúdo, seus rostos costumam ser distorcidos por questões de segurança.

Limite de crédito para DALL-E 2: Os usuários que se cadastrarem e criarem uma conta por e-mail antes de 2023 de abril de 4 poderão receber 6 créditos gratuitos, com vencimento e renovação a cada mês. Por exemplo, me inscrevi em 15 de setembro de 2022, então recebo 9 créditos grátis todos os meses, que são renovados automaticamente. Observe que os créditos gratuitos não podem ser acumulados, portanto, mesmo que eu não crie arte por três meses, não poderei acumular 25 créditos. Novos usuários que acabaram de criar uma conta não desfrutam mais do mesmo benefício de crédito gratuito e devem comprar pelo menos 15 créditos por US$ 60. Os usuários podem adquirir créditos DALL-E separadamente em labs.openai.com, que são cobrados separadamente da API DALL-E.

Os créditos só podem ser resgatados depois de inseridos e gerados. As pesquisas que não forem geradas devido a violações da política de conteúdo não serão deduzidas do crédito gratuito. Você pode clicar no ícone do seu perfil no canto superior direito da interface de pesquisa para ver quanto crédito resta a cada mês e pode optar por comprar mais, a partir de US$ 115 por 15 créditos.

Como usar o DALL-E para gerar fotos?

DALL-E é uma das ferramentas de inteligência artificial mais poderosas do mercado atualmente.

Este é um gerador de imagens de inteligência artificial desenvolvido pela equipe OpenAI por trás do ChatGPT. Ele usa uma tecnologia chamada "inteligência artificial generativa" para criar imagens originais do zero com base em prompts de texto.

Por exemplo, se você inserir o texto "an avocado chair with a red colored monkey”, DALL-E irá gerar novas imagens deste estranho objeto.

Em vez de simplesmente cortar e colar partes de uma imagem, é na verdade “imaginar” o que você está descrevendo. Quanto mais detalhada for a sua descrição, mais refinada será a imagem resultante.

Vale ressaltar que o nome “DALL-E” é uma homofonia do artista surrealista Salvador Dali e do simpático personagem robô da Pixar, WALL-E. Isso mostra como o DALL-E combina arte e tecnologia para criar efeitos visuais fantásticos diretamente a partir de descrições de texto.

Essa é a maravilha do DALL-E, que representa um salto na criatividade da inteligência artificial.

Embora os humanos possam facilmente imaginar coisas através de palavras, os computadores costumavam ser incapazes de fazê-lo, especialmente de uma forma tão vívida. DALL-E concretiza a imaginação prática e as capacidades de resolução de problemas inerentes aos computadores, abrindo possibilidades interessantes para design gráfico, modelos de imagens, layouts de páginas da web e muito mais.

Como funciona o DALL-E?

Como o DALL-E lança sua magia? Conforme mencionado anteriormente, ele usa uma tecnologia chamada “inteligência artificial generativa”. Vamos olhar mais de perto.

Modelos generativos de IA

Ao contrário da maioria da IA ​​específica para tarefas, os modelos de IA generativos não são especializados para executar uma tarefa específica.

Em vez disso, eles são treinados em conjuntos massivos de imagens, textos e outros dados para desenvolver uma compreensão profunda das relações entre vários conceitos.

Isso permite que eles gerem novos resultados altamente realistas e que correspondam com precisão aos prompts.

Por exemplo, uma IA treinada apenas em fotos de gatos não seria capaz de imaginar um novo animal como o “flamingo-leão”. Treinado em milhões de imagens de uma variedade de animais, humanos, brinquedos e muito mais, o modelo generativo pode combinar esse conhecimento para gerar de forma convincente um híbrido flamingo-leão com base em instruções.

Na versão mais recente do DALL-E 3, esta capacidade de criar coisas completamente novas foi demonstrada ainda mais. A nova versão demonstra um nível mais alto de precisão na interpretação de pistas, capturando diferenças sutis e detalhes que os modelos anteriores não conseguiam capturar.

Comparado com os geradores de inteligência artificial anteriores, o DALL-E 3 não está mais sujeito a resultados inesperados ao receber instruções complexas. Em vez disso, demonstra uma compreensão superior da linguagem que lhe permite imaginar novos cenários e personagens que excedem as expectativas dos modelos geradores de texto para imagem.

Com o DALL-E 3, a conexão entre linguagem e imagem é ainda mais próxima, com a capacidade de interpretar o contexto das pistas em vez de apenas gerar imagens mecanicamente. Isso torna as imagens geradas mais próximas das expectativas do usuário.

A seguir, vamos dar uma olhada mais profunda em como funciona a arquitetura de geração do DALL-E.

Como funciona a arquitetura generativa do DALL-E?

A chave para permitir que o DALL-E gere imagens a partir de texto está na sua arquitetura de rede neural especialmente projetada:

Grandes conjuntos de dados:

O DALL-E é treinado em bilhões de pares imagem-texto, o que lhe permite aprender conceitos visuais e sua relação com o conteúdo textual ou a linguagem falada. Este enorme conjunto de dados fornece uma ampla compreensão do conhecimento mundial.

Estrutura hierárquica:

A rede possui uma representação hierárquica desde conceitos de alto nível até detalhes. As camadas superiores compreendem categorias amplas (como pássaros), enquanto as camadas inferiores reconhecem atributos sutis (como formato do bico, cor e posição na face).

Codificação de texto:

Utilizando esse conhecimento, o DALL-E é capaz de converter palavras escritas em uma representação matemática do texto. Por exemplo, quando digitamos “Flamingo-leão”, ele sabe o que é um flamingo, o que é um leão, e consegue combinar as diferentes características dos dois animais. Através desta tradução, a entrada textual pode produzir resultados visuais.

Essa arquitetura avançada permite que o DALL-E gere com precisão imagens criativas e coerentes seguindo dicas textuais.

Agora entendemos as complexidades técnicas, mas para o usuário final, usar o DALL-E é muito simples.

Basta inserir as instruções e gerar imagens impressionantes.

Modelos de linguagem e DALL-E

Um componente importante da arquitetura DALL-E é o modelo de linguagem GPT (Generative Pretrained Transformer). Esses modelos desempenham um papel fundamental na interpretação e no refinamento de pistas.

O modelo GPT é bom para compreender o contexto e as diferenças sutis de idioma. Quando um prompt é inserido, o modelo GPT não apenas lê as palavras, mas também entende a intenção e o significado sutil por trás delas. Esta compreensão é crucial para traduzir ideias abstratas ou complexas em elementos visuais que a parte de geração de imagens do DALL-E pode explorar.

Se a dica inicial não for clara ou muito ampla, o modelo GPT poderá ajudar a refinar ou expandir a dica. Por meio de amplo treinamento em linguagem e diversos tópicos, ele pode inferir quais detalhes podem ser relevantes ou interessantes para uma imagem, mesmo que não sejam mencionados explicitamente na solicitação original.

O modelo GPT também pode identificar possíveis erros ou ambigüidades nas dicas. Por exemplo, se um prompt contiver inconsistências factuais ou linguagem confusa, o modelo poderá corrigir o erro ou buscar esclarecimentos, garantindo que a entrada final para o gerador de imagem seja tão clara e precisa quanto possível.

Curiosamente, o papel do GPT não se limita à compreensão e ao refinamento, mas também pode adicionar uma camada de criatividade. Com treinamento extensivo, ele pode criar interpretações únicas ou imaginativas de pistas, ultrapassando os limites da geração de imagens.

Em essência, o modelo de linguagem GPT é um intermediário inteligente entre a entrada do usuário e os recursos de geração de imagens do DALL-E. Eles não apenas garantem que os prompts sejam compreendidos com precisão, mas também são enriquecidos e otimizados para produzir o resultado visual mais relevante e criativo.

Para que é usado o DALL-E?

Os campos de aplicação do DALL-E são diversos. Ele pode ser usado para criar uma variedade de elementos visuais, fornecendo suporte criativo e de design para diferentes indústrias e usos.

design gráfico:

O DALL-E pode gerar treinamento exclusivo e atraente em imagens, textos e outros conjuntos de dados para desenvolver uma compreensão profunda das relações entre vários conceitos.

Dessa forma, eles são capazes de gerar novos resultados altamente realistas e que correspondem com precisão às pistas fornecidas.

Por exemplo, uma IA treinada apenas com fotos de gatos não seria capaz de imaginar novas espécies de animais como “flamingos e leões”.

E através do treinamento em milhões de imagens, textos e áudio de vários animais, humanos, brinquedos e muito mais, o modelo generativo pode combinar esses resultados de aprendizagem para gerar híbridos de forma convincente, como “flamingos e leões”.

Na versão mais recente do DALL-E 3, esta capacidade de criar coisas novas é ainda mais poderosa. Ele demonstra novos talentos na interpretação precisa de pistas e na captura de diferenças sutis e detalhes que os modelos anteriores não conseguiram capturar.

Comparado com geradores de inteligência artificial anteriores, o DALL-E 3 apresenta melhores capacidades de compreensão ao receber instruções complexas. Embora os geradores anteriores tendessem a produzir resultados inesperados ao processar prompts complexos, o DALL-E 3 demonstra excelente compreensão da linguagem, permitindo-lhe imaginar novos cenários e personagens além das expectativas dos modelos de geração de texto para imagem.

Com o DALL-E 3, a conexão entre linguagem e imagem é ainda mais próxima, podendo interpretar o contexto do prompt em vez de apenas lê-lo no script. Os resultados gerados podem estar muito próximos das necessidades do usuário.

Aqui está um exemplo de um prompt simples: “Imagine um leão flamingo”.

Saída de imagem:

Então, como isso é alcançado? Esta capacidade de “imaginar” texto decorre de dois componentes principais de modelos generativos de IA:

Redes neurais:

A rede neural é uma rede de algoritmo hierárquico que simula o princípio de funcionamento dos neurônios no cérebro humano. Ele permite que a inteligência artificial identifique padrões e conceitos em grandes conjuntos de dados.

Algoritmo de aprendizado de máquina:

Esses algoritmos, como o aprendizado profundo, continuam a melhorar a compreensão das redes neurais sobre as relações de dados.

Os modelos generativos constroem uma compreensão conceitual rica do mundo treinando em enormes conjuntos de dados. Solicitações precisas podem remixar esses resultados de aprendizagem para produzir resultados nunca antes vistos.

Como funciona a arquitetura generativa do DALL-E

DALL-E é capaz de gerar imagens a partir de texto graças à sua arquitetura de rede neural especialmente projetada:

Grandes conjuntos de dados:

O DALL-E é treinado em bilhões de pares imagem-texto, o que lhe permite aprender conceitos visuais e sua associação com conteúdo textual ou linguagem falada. Este enorme conjunto de dados fornece amplo conhecimento do mundo.

Estrutura hierárquica:

A rede é representada hierarquicamente, desde conceitos de alto nível até detalhes. As camadas superiores compreendem categorias amplas (como pássaros), enquanto as camadas inferiores reconhecem atributos sutis (como formato do bico, cor e posição no rosto).

Codificação de texto:

Com esse conhecimento, o DALL-E é capaz de converter palavras escritas em representações matemáticas. Por exemplo, quando digitamos “leão flamingo”, ele sabe o que são um flamingo e um leão e consegue combinar as diferentes características dos dois animais. Através deste tipo de tradução, a entrada textual pode produzir resultados visuais.

Essa arquitetura avançada ajuda o DALL-E a gerar imagens criativas e coerentes com base em sugestões de texto precisas.

Agora sabemos que as questões técnicas podem ser bastante complexas, mas para o usuário final a operação é muito simples.

Basta fornecer dicas e gerar imagens impressionantes.

Modelos de linguagem e DALL-E

Um componente importante da arquitetura do DALL-E é o modelo de linguagem GPT (Generative Pretrained Transformer). Esses modelos desempenham um papel fundamental na interpretação e refinamento de pistas para otimizar a geração de imagens.

Os modelos GPT são bons para compreender o contexto e as nuances da linguagem. Quando solicitado, o modelo GPT é capaz não apenas de reconhecer palavras, mas também de compreender a intenção e o significado sutil por trás delas. Esta compreensão é crucial para traduzir ideias abstratas ou complexas em elementos visuais que a parte de geração de imagens do DALL-E pode explorar.

Se o prompt inicial for vago ou muito amplo, o modelo GPT poderá ajudar a refinar ou expandir o prompt. Através de extenso treinamento em linguagem e diversos tópicos, ele pode inferir quais detalhes podem ser relevantes ou interessantes para uma imagem, mesmo que não tenham sido mencionados explicitamente na solicitação original.

O modelo GPT também é capaz de identificar possíveis erros ou ambigüidades nas dicas. Por exemplo, se um prompt contiver inconsistências factuais ou linguagem confusa, o modelo poderá corrigir o erro ou buscar esclarecimentos, garantindo que o resultado final do gerador de imagem seja o mais claro e preciso possível.

Curiosamente, o papel do GPT não se limita à compreensão e ao refinamento, mas também pode adicionar uma camada de criatividade. Com treinamento extensivo, ele pode criar interpretações únicas ou imaginativas de pistas, ultrapassando os limites criativos da geração de imagens.

Em essência, o modelo de linguagem GPT é um intermediário inteligente entre a entrada do usuário e os recursos de geração de imagens do DALL-E. Isso não apenas garante que os prompts sejam compreendidos com precisão, mas também são enriquecidos e otimizados para produzir o resultado visual mais relevante e criativo.

Aplicação de DALL-E

DALL-E é mais do que apenas uma demonstração de tecnologia bacana, ele tem muitas aplicações práticas.

1. Design criativo:

Os designers podem facilmente concretizar as suas ideias criativas com o DALL-E. Quer se trate de um conceito de produto único, imagem publicitária ou trabalho artístico, o DALL-E pode injetar nova inspiração no campo do design.

2. Criação de conteúdo:

Escritores e criadores podem usar o DALL-E para gerar elementos visuais para suas histórias, artigos ou quadrinhos. Isso ajuda a enriquecer suas criações e torná-las mais atraentes.

3. Merchandising visual:

Marcas e equipes de marketing podem usar o DALL-E para criar anúncios, pôsteres e outros materiais promocionais atraentes. Isso ajuda a aumentar o conhecimento da marca e atrair mais públicos-alvo.

4. Assistência educacional:

Os educadores podem usar o DALL-E para gerar imagens e tornar os materiais didáticos mais animados e interessantes. Os alunos podem compreender melhor conceitos complexos por meio de elementos visuais.

5. Criação de cena virtual:

Produtores de cinema e televisão e desenvolvedores de jogos podem usar o DALL-E para gerar cenas, personagens e acessórios exclusivos para adicionar cor aos seus trabalhos.

Esta é apenas a ponta do iceberg do DALL-E, e suas áreas de aplicação ainda estão em expansão. Ele traz criatividade e eficiência sem precedentes para todas as esferas da vida.

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Dicas:

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Conclusão

Na onda da inteligência artificial, DALL-E é sem dúvida um azarão. Ele demonstra as capacidades extraordinárias da inteligência artificial na geração de imagens, fornecendo ferramentas poderosas para criadores, designers e profissionais de marketing.

Através de aprendizagem profunda e redes neurais avançadas, o DALL-E não só é capaz de compreender instruções textuais, mas também de transformá-las de forma criativa em conteúdo visual impressionante. Seu processo de geração combina inteligência artificial generativa e modelos de linguagem para fornecer aos usuários uma experiência simples e poderosa.

Quer se trate de design criativo, criação de conteúdo ou marketing, a DALL-E injetou nova vitalidade em vários setores. Não é apenas o auge da tecnologia, mas também a fonte de criatividade ilimitada.

À medida que a tecnologia continua a evoluir, podemos esperar que as versões futuras do DALL-E tragam mais surpresas e injetem mais vitalidade no campo da inteligência artificial.