Cum se creează imagini folosind DALL-E? Textul AI generează picturi, spune la revedere picturii nenorocite!

✨Dă-ți frâu liber imaginației cu DALL-E🚀! Acest revoluționar AI Instrumentul de generare de imagini vă permite să creați imagini uimitoare cu text🎨.

Introduceți-vă ideile și DALL-E le va transforma în opere de artă realiste!

De la peisaje de vis la uluitoarefiguraportret, posibilitatea estenelimitat的.

Alătură-te cercului magic de pictură DALL-E și începe-ți călătoria artistică!

Recent, domeniul inteligenței artificiale (AI) a făcut progrese remarcabile.Chat GPT Nu numai că excelează în crearea de text, dar etapa noastră AI se extinde treptat dincolo de textul pur.

Ce este DALL-E?

DALL-E este un sistem AI revoluționar care generează imagini pe baza descrierilor de text.

DALL-E este o piatră de hotar importantă în creativitatea inteligenței artificiale, iar cea mai recentă versiune, DALL-E 3, este și mai puternică.

În acest ghid, vom arunca o privire mai atentă la ce este DALL-E, cum funcționează, domeniile sale de aplicare și sfaturi pentru a-l folosi pentru a genera conținut vizual excelent.

Conceptul sună simplu, dar pentru cele mai bune rezultate, trebuie să urmați aceste sfaturi pentru rezultate de căutare autentice și precise! Pentru a vă asigura că obțineți cele mai autentice și precise rezultate ale căutării, vă oferim următoarele sfaturi și trucuri.

Înainte de a utiliza DALL-E, există trei reguli de menaj pe care trebuie să le înțelegeți:

Deoarece ați creat din punct de vedere tehnic ideea pentru opera dvs. de artă, sunteți artistul în mod implicit, deși imaginea va fi descărcată cu filigranul color DALL-E 2.

Există limite la ceea ce poți crea. De exemplu, politica de conținut a DALL-E 2 interzice conținutul dăunător, înșelător sau politic. Pentru a preveni abuzul, unii termeni de căutare pentru persoane publice, cum ar fi Taylor Swift, sunt dezactivați. Deși nu toate celebritățile încalcă politicile de conținut, fețele lor sunt adesea distorsionate pentru siguranță.

Limită de credit pentru DALL-E 2: Utilizatorii care se înregistrează și își creează un cont prin e-mail înainte de 2023 aprilie 4 pot primi 6 credite gratuite, care expiră și se reînnoiesc în fiecare lună. De exemplu, m-am înscris pe 15 septembrie 2022, așa că primesc 9 credite gratuite în fiecare lună, care se reînnoiesc automat. Rețineți că creditele gratuite nu pot fi anulate, așa că chiar dacă nu creez artă timp de trei luni, nu pot acumula 25 de credite. Utilizatorii noi care tocmai și-au creat un cont nu mai beneficiază de același beneficiu de credit gratuit și trebuie să cumpere cel puțin 15 credite pentru 60 USD. Utilizatorii pot achiziționa credite DALL-E separat prin labs.openai.com, care sunt facturate separat de API-ul DALL-E.

Creditele sunt rambursabile numai după ce sunt introduse și generate, căutările care în cele din urmă nu sunt generate din cauza încălcării politicii de conținut nu vor fi deduse din creditul gratuit. Puteți da clic pe pictograma profilului dvs. din colțul din dreapta sus al interfeței de căutare pentru a vedea cât de mult credit aveți în fiecare lună și puteți alege să cumpărați mai mult, începând de la 115 USD pentru 15 credite.

Cum se utilizează DALL-E pentru a genera imagini?

DALL-E este unul dintre cele mai puternice instrumente de inteligență artificială de pe piață.

Acesta este un generator de imagini cu inteligență artificială dezvoltat de echipa OpenAI din spatele ChatGPT. Acesta folosește o tehnologie numită „inteligență artificială generativă” pentru a crea imagini originale de la zero pe baza solicitărilor de text.

De exemplu, dacă introduceți textul „an avocado chair with a red colored monkey”, DALL-E va genera noi imagini ale acestui obiect ciudat.

În loc să tăiați și să colați pur și simplu părți ale unei imagini, de fapt „imaginați” ceea ce descrieți. Cu cât descrierea dvs. este mai detaliată, cu atât imaginea rezultată va fi mai rafinată.

Este demn de remarcat faptul că numele „DALL-E” este o omofonie a artistului suprarealist Salvador Dali și a prietenului personaj robot al Pixar, WALL-E. Acest lucru indică modul în care DALL-E combină arta și tehnologia pentru a crea efecte vizuale fantastice direct din descrierile textului.

Aceasta este minunea DALL-E, care reprezintă un salt în creativitatea inteligenței artificiale.

În timp ce oamenii își pot imagina cu ușurință lucrurile prin cuvinte, computerele nu puteau face acest lucru, mai ales nu într-un mod atât de viu. DALL-E realizează imaginația practică și capabilitățile de rezolvare a problemelor inerente computerelor, deschizând posibilități interesante pentru design grafic, șabloane de imagini, machete de pagini web și multe altele.

Cum funcționează DALL-E?

Cum își aruncă DALL-E magia? După cum am menționat mai devreme, folosește o tehnologie numită „inteligență artificială generativă”. Să aruncăm o privire mai atentă.

Modele AI generative

Spre deosebire de majoritatea AI specifice unei sarcini, modelele AI generative nu sunt specializate pentru a îndeplini o anumită sarcină.

În schimb, ei sunt instruiți pe seturi masive de imagini, text și alte date pentru a dezvolta o înțelegere profundă a relațiilor dintre diferitele concepte.

Acest lucru le permite să genereze noi rezultate foarte realiste și care se potrivesc cu precizie solicitărilor.

De exemplu, un AI antrenat doar pe fotografii cu pisici nu ar fi capabil să-și imagineze un animal nou precum „flamingo-leu”. Antrenat pe milioane de imagini ale unei varietăți de animale, oameni, jucării și multe altele, modelul generativ poate combina aceste cunoștințe pentru a genera în mod convingător un hibrid flamingo-leu pe baza indicațiilor.

În cea mai recentă versiune a DALL-E 3, această capacitate de a crea lucruri complet noi a fost demonstrată în continuare. Noua versiune demonstrează un nivel mai ridicat de acuratețe în interpretarea indicațiilor, captând diferențe subtile și detalii pe care modelele anterioare nu le-au putut capta.

În comparație cu generatoarele anterioare de inteligență artificială, DALL-E 3 nu mai este predispus la rezultate neașteptate atunci când primește instrucțiuni complexe. În schimb, demonstrează o înțelegere superioară a limbajului care îi permite să-și imagineze scenarii și personaje noi care depășesc așteptările de la modelele generative text-la-imagine.

Cu DALL-E 3, conexiunea dintre limbaj și imagine este și mai strânsă, având capacitatea de a interpreta contextul indicațiilor, mai degrabă decât de a genera doar imagini mecanice. Acest lucru face ca imaginile generate să fie mai aproape de așteptările utilizatorului.

În continuare, să aruncăm o privire mai profundă asupra modului în care funcționează arhitectura generației DALL-E.

Cum funcționează arhitectura generativă a DALL-E?

Cheia pentru a permite DALL-E să genereze imagini din text constă în arhitectura sa de rețea neuronală special concepută:

Seturi mari de date:

DALL-E este antrenat pe miliarde de perechi imagine-text, ceea ce îi permite să învețe concepte vizuale și relația lor cu conținutul textual sau limba vorbită. Acest set masiv de date îi oferă o înțelegere largă a cunoștințelor lumii.

Structura ierarhica:

Rețeaua are o reprezentare ierarhică de la concepte de nivel înalt până la detalii. Straturile de sus înțeleg categorii largi (cum ar fi păsările), în timp ce straturile de jos recunosc atribute subtile (cum ar fi forma ciocului, culoarea și poziția pe față).

Codificarea textului:

Folosind aceste cunoștințe, DALL-E este capabil să transforme cuvintele scrise într-o reprezentare matematică a textului. De exemplu, când scriem „Flamingo-leu”, acesta știe ce este un flamingo, ce este un leu și este capabil să combine diferitele caracteristici ale celor două animale. Prin această traducere, intrarea textuală poate produce rezultate vizuale.

Această arhitectură avansată permite DALL-E să genereze cu acuratețe imagini creative și coerente, urmând indicații textuale.

Acum înțelegem complexitățile tehnice, dar pentru utilizatorul final, utilizarea DALL-E este foarte simplă.

Doar introduceți solicitările și generați imagini uimitoare.

Modele de limbaj și DALL-E

O componentă importantă a arhitecturii DALL-E este modelul de limbaj GPT (Generative Pretrained Transformer). Aceste modele joacă un rol cheie în interpretarea și rafinarea indicațiilor.

Modelul GPT este bun la înțelegerea contextului și a diferențelor subtile de limbaj. Când este introdusă o solicitare, modelul GPT nu numai că citește cuvintele, dar înțelege și intenția și sensul subtil din spatele lor. Această înțelegere este crucială pentru traducerea ideilor abstracte sau complexe în elemente vizuale pe care partea generatoare de imagini a DALL-E le poate exploata.

Dacă indicația inițială este neclară sau prea amplă, modelul GPT poate ajuta la rafinarea sau extinderea indicației. Printr-o instruire extinsă pe limbă și o varietate de subiecte, se poate deduce care detalii ar putea fi relevante sau interesante pentru o imagine, chiar dacă nu sunt menționate în mod explicit în promptul original.

Modelul GPT poate identifica, de asemenea, posibile erori sau ambiguități în indicii. De exemplu, dacă un prompt conține inconsecvențe faptice sau limbaj confuz, modelul poate corecta eroarea sau poate solicita clarificări, asigurându-se că intrarea finală a generatorului de imagini este cât mai clară și precisă posibil.

Interesant este că rolul GPT nu se limitează la înțelegere și rafinament, ci poate adăuga și un strat de creativitate. Cu o pregătire extinsă, poate veni cu interpretări unice sau imaginative ale indicațiilor, împingând limitele generării de imagini.

În esență, modelul de limbaj GPT este un intermediar inteligent între intrarea utilizatorului și capacitățile de generare de imagini ale DALL-E. Nu numai că asigură că solicitările sunt înțelese cu acuratețe, ci sunt, de asemenea, îmbogățite și optimizate pentru a produce cele mai relevante și creative rezultate vizuale.

Pentru ce se folosește DALL-E?

Domeniile de aplicare ale DALL-E sunt diverse. Poate fi folosit pentru a crea o varietate de elemente vizuale, oferind suport creativ și de design pentru diferite industrii și utilizări.

design grafic:

DALL-E poate genera instruire unică și convingătoare pe imagini, text și alte seturi de date pentru a obține o înțelegere profundă a relațiilor dintre diferitele concepte.

În acest fel, ei sunt capabili să genereze rezultate noi care sunt extrem de realiste și se potrivesc cu precizie cu indicațiile furnizate.

De exemplu, un AI antrenat doar pe fotografii cu pisici nu ar fi capabil să-și imagineze specii noi de animale precum „flamingo și lei”.

Și prin antrenament pe milioane de imagini, text și audio ale diferitelor animale, oameni, jucării și multe altele, modelul generativ poate combina aceste rezultate ale învățării pentru a genera în mod convingător hibrizi precum „flamingo și lei”.

În cea mai recentă versiune a DALL-E 3, această capacitate de a crea lucruri noi este și mai puternică. Demonstrează noi talente în interpretarea cu acuratețe a indicațiilor și capturarea diferențelor subtile și a detaliilor pe care modelele anterioare nu le-au putut capta.

În comparație cu generatoarele anterioare de inteligență artificială, DALL-E 3 prezintă capacități de înțelegere mai bune atunci când primește instrucțiuni complexe. În timp ce generatoarele anterioare aveau tendința de a produce rezultate neașteptate atunci când procesau solicitări complexe, DALL-E 3 demonstrează o înțelegere excelentă a limbajului, permițându-i să-și imagineze scenarii și personaje noi dincolo de modelele de generare text-to-image.

Cu DALL-E 3, conexiunea dintre limbaj și imagine este și mai strânsă, astfel încât poate interpreta contextul promptului în loc să îl citească doar din scenariu. Rezultatele generate pot fi foarte apropiate de nevoile utilizatorului.

Iată un exemplu de sugestie simplă: „Imaginați-vă un leu flamingo”.

Ieșire imagine:

Deci, cum se realizează? Această capacitate de a „imagina” text provine din două componente cheie ale modelelor AI generative:

Rețele neuronale:

Rețeaua neuronală este o rețea de algoritm ierarhic care simulează principiul de funcționare al neuronilor din creierul uman. Permite inteligenței artificiale să identifice modele și concepte în seturi mari de date.

Algoritm de învățare automată:

Acești algoritmi, cum ar fi învățarea profundă, continuă să îmbunătățească înțelegerea de către rețelele neuronale a relațiilor de date.

Modelele generative construiesc o înțelegere conceptuală bogată a lumii prin instruire pe seturi uriașe de date. Indicațiile precise pot remixa aceste rezultate ale învățării pentru a produce rezultate nemaivăzute până acum.

Cum funcționează arhitectura generativă a DALL-E

DALL-E este capabil să genereze imagini din text datorită arhitecturii rețelei neuronale special concepute:

Seturi mari de date:

DALL-E este antrenat pe miliarde de perechi imagine-text, ceea ce îi permite să învețe concepte vizuale și asocierea acestora cu conținutul textual sau limba vorbită. Acest set masiv de date îi oferă cunoștințe extinse despre lume.

Structura ierarhica:

Rețeaua este reprezentată ierarhic, de la concepte de nivel înalt până la detalii. Straturile de sus înțeleg categorii largi (cum ar fi păsările), în timp ce straturile de jos recunosc atribute subtile (cum ar fi forma ciocului, culoarea și poziția pe față).

Codificarea textului:

Cu aceste cunoștințe, DALL-E este capabil să convertească cuvintele scrise în reprezentări matematice. De exemplu, atunci când scriem „leu flamingo”, acesta știe ce sunt un flamingo și un leu și este capabil să combine diferitele caracteristici ale celor două animale. Prin acest tip de traducere, intrarea textuală poate produce rezultate vizuale.

Această arhitectură avansată ajută DALL-E să genereze imagini creative și coerente bazate pe indicii de text precise.

Acum, știm că problemele tehnice pot fi destul de complexe, dar pentru utilizatorul final, operațiunea este foarte simplă.

Doar oferiți sfaturi și generați imagini uimitoare.

Modele de limbaj și DALL-E

O componentă importantă a arhitecturii DALL-E este modelul de limbaj GPT (Generative Pretrained Transformer). Aceste modele joacă un rol cheie în interpretarea și rafinarea indicațiilor pentru a optimiza generarea de imagini.

Modelele GPT sunt bune la înțelegerea contextului și a nuanțelor limbajului. Când vi se solicită, modelul GPT este capabil nu numai să recunoască cuvintele, ci și să înțeleagă intenția și sensul subtil din spatele lor. Această înțelegere este crucială pentru traducerea ideilor abstracte sau complexe în elemente vizuale pe care partea generatoare de imagini a DALL-E le poate exploata.

Dacă solicitarea inițială poate fi vagă sau prea amplă, modelul GPT poate ajuta la rafinarea sau extinderea promptului. Prin instruire extinsă pe limbă și o varietate de subiecte, se poate deduce ce detalii ar putea fi relevante sau interesante pentru o imagine, chiar dacă nu au fost menționate în mod explicit în promptul original.

Modelul GPT este, de asemenea, capabil să identifice posibile erori sau ambiguități în indicii. De exemplu, dacă un prompt conține inconsecvențe faptice sau limbaj confuz, modelul poate corecta eroarea sau poate solicita clarificări, asigurându-se că rezultatul final al generatorului de imagini este cât mai clar și precis posibil.

Interesant este că rolul GPT nu se limitează la înțelegere și rafinament, ci poate adăuga și un strat de creativitate. Cu o pregătire extinsă, poate veni cu interpretări unice sau imaginative ale indicațiilor, împingând limitele creative ale generării de imagini.

În esență, modelul de limbaj GPT este un intermediar inteligent între intrarea utilizatorului și capacitățile de generare de imagini ale DALL-E. Nu numai că asigură că solicitările sunt înțelese cu acuratețe, dar sunt, de asemenea, îmbogățite și optimizate pentru a produce cele mai relevante și creative rezultate vizuale.

Aplicarea DALL-E

DALL-E este mai mult decât o simplă demonstrație a tehnologiei, are multe aplicații practice.

1. Design creativ:

Designerii își pot realiza cu ușurință ideile creative cu DALL-E. Fie că este un concept unic de produs, imagine publicitară sau muncă artistică, DALL-E poate injecta o nouă inspirație în domeniul designului.

2. Crearea de conținut:

Scriitorii și creatorii pot folosi DALL-E pentru a genera elemente vizuale pentru poveștile, articolele sau benzile desenate. Acest lucru ajută la îmbogățirea creațiilor lor și le face mai atractive.

3. Comercializare vizuală:

Mărcile și echipele de marketing pot folosi DALL-E pentru a crea reclame, afișe și alte materiale promoționale atrăgătoare. Acest lucru ajută la creșterea gradului de cunoaștere a mărcii și la atragerea mai multor public-țintă.

4. Asistență educațională:

Educatorii pot folosi DALL-E pentru a genera imagini pentru a face materialele didactice mai vii și mai interesante. Elevii pot înțelege mai bine concepte complexe prin elemente vizuale.

5. Crearea scenei virtuale:

Producătorii de filme și televiziune și dezvoltatorii de jocuri pot folosi DALL-E pentru a genera scene, personaje și recuzită unice pentru a adăuga culoare lucrărilor lor.

Acesta este doar vârful aisbergului DALL-E, iar domeniile sale de aplicare sunt încă în expansiune. Aduce creativitate și eficiență fără precedent în toate domeniile vieții.

in concluzie

În valul inteligenței artificiale, DALL-E este, fără îndoială, un cal întunecat. Demonstrează capacitățile extraordinare ale inteligenței artificiale în generarea de imagini, oferind instrumente puternice pentru creatori, designeri și profesioniști în marketing.

Prin intermediul învățării profunde și al rețelelor neuronale avansate, DALL-E nu numai că este capabil să înțeleagă indicațiile textuale, ci și să le transforme în mod creativ în conținut vizual uimitor. Procesul său de generare combină inteligența artificială generativă și modelele de limbaj pentru a oferi utilizatorilor o experiență simplă și puternică.

Fie că este vorba de design creativ, creare de conținut sau marketing, DALL-E a injectat o nouă vitalitate în diverse industrii. Nu este doar vârful tehnologiei, ci și sursa de creativitate nelimitată.

Pe măsură ce tehnologia continuă să evolueze, ne putem aștepta ca versiunile viitoare ale DALL-E să aducă mai multe surprize și să injecteze mai multă vitalitate în domeniul inteligenței artificiale.