Hur skapar man bilder med DALL-E? AI-text genererar tavlor, säg adjö till skitmålning!

✨ Släpp lös fantasin med DALL-E🚀! Denna revolutionära AI Bildgenereringsverktyg låter dig skapa fantastiska bilder med text🎨.

Ange bara dina idéer så förvandlar DALL-E dem till verklighetstrogna konstverk!

Från drömska landskap till fantastiskafigurporträtt, är möjlighetenobegränsatav.

Gå med i DALL-E-målningens magiska cirkel och börja din konstnärliga resa!

Nyligen har området för artificiell intelligens (AI) gjort anmärkningsvärda framsteg.ChatGPT Det utmärker sig inte bara i textskapande, utan vårt AI-steg expanderar gradvis bortom ren text.

Vad är DALL-E?

DALL-E är ett revolutionerande AI-system som genererar bilder baserat på textbeskrivningar.

DALL-E är en viktig milstolpe inom kreativitet med artificiell intelligens, och den senaste versionen, DALL-E 3, är ännu mer kraftfull.

I den här guiden tar vi en närmare titt på vad DALL-E är, hur det fungerar, dess användningsområden och tips för att använda det för att generera fantastiskt visuellt innehåll.

Konceptet låter enkelt, men för bästa resultat måste du följa dessa tips för autentiska och korrekta sökresultat! För att säkerställa att du får de mest autentiska och korrekta sökresultaten ger vi dig följande tips och tricks.

Innan du använder DALL-E finns det tre hushållsregler du måste förstå:

Eftersom du tekniskt skapade idén till ditt konstverk är du konstnären som standard, även om bilden kommer att laddas ner med DALL-E 2:s färgvattenstämpel.

Det finns gränser för vad du kan skapa. Till exempel förbjuder DALL-E 2:s innehållspolicy skadligt, vilseledande eller politiskt innehåll. För att förhindra missbruk är vissa söktermer för offentliga personer, som Taylor Swift, inaktiverade. Även om inte alla kändisar bryter mot innehållspolicyer är deras ansikten ofta förvrängda för säkerhets skull.

Kreditgräns för DALL-E 2: Användare som registrerar sig och skapar ett konto via e-post före den 2023 april 4 kan få 6 gratis krediter som löper ut och förnyas varje månad. Till exempel registrerade jag mig den 15 september 2022, så jag får 9 gratis krediter varje månad, som förnyas automatiskt. Observera att gratispoängen inte är rullbara, så även om jag inte skapar konst på tre månader kan jag inte samla på mig 25 krediter. Nya användare som precis har skapat ett konto får inte längre samma kostnadsfria kreditförmån och måste köpa minst 15 krediter för $60. Användare kan köpa DALL-E-krediter separat via labs.openai.com, som faktureras separat från DALL-E API.

Krediter kan endast lösas in efter att de har angetts och genererats, sökningar som i slutändan inte genereras på grund av brott mot innehållspolicyn kommer inte att dras från den kostnadsfria krediten. Du kan klicka på din profilikon i det övre högra hörnet av sökgränssnittet för att se hur mycket kredit du har kvar varje månad, och du kan välja att köpa mer, från 115 USD för 15 krediter.

Hur använder man DALL-E för att skapa bilder?

DALL-E är ett av de mest kraftfulla verktygen för artificiell intelligens på marknaden.

Detta är en bildgenerator för artificiell intelligens utvecklad av OpenAI-teamet bakom ChatGPT. Den använder en teknik som kallas "generativ artificiell intelligens" för att skapa originalbilder från grunden baserat på textuppmaningar.

Om du till exempel skriver in texten "an avocado chair with a red colored monkey”, kommer DALL-E att generera nya bilder av detta konstiga objekt.

Istället för att bara klippa och kollage delar av en bild, är det faktiskt att "föreställa" det du beskriver. Ju mer detaljerad din beskrivning är, desto mer förfinad blir den resulterande bilden.

Det är värt att notera att namnet "DALL-E" är en homofoni av den surrealistiske konstnären Salvador Dali och Pixars vänliga robotkaraktär WALL-E. Detta tipsar om hur DALL-E kombinerar konst och teknik för att skapa fantastiska visuella effekter direkt från textbeskrivningar.

Detta är underverket med DALL-E, som representerar ett språng i kreativiteten med artificiell intelligens.

Medan människor lätt kan föreställa sig saker med ord, kunde datorer inte göra det, särskilt inte på ett så levande sätt. DALL-E realiserar den praktiska fantasin och problemlösningsförmågan som finns i datorer, vilket öppnar upp spännande möjligheter för grafisk design, bildmallar, webbsideslayouter och mer.

Hur fungerar DALL-E?

Hur skapar DALL-E sin magi? Som nämnts tidigare använder den en teknik som kallas "generativ artificiell intelligens." Låt oss ta en närmare titt.

Generativa AI-modeller

Till skillnad från de flesta uppgiftsspecifika AI är generativa AI-modeller inte specialiserade för att utföra en specifik uppgift.

Istället utbildas de i massiva uppsättningar bilder, text och annan data för att utveckla en djup förståelse av relationerna mellan olika koncept.

Detta gör det möjligt för dem att generera ny produktion som är mycket realistisk och exakt matchar uppmaningarna.

Till exempel skulle en AI som endast tränas på foton av katter inte kunna föreställa sig ett nytt djur som "flamingolion". Utbildad på miljontals bilder av en mängd olika djur, människor, leksaker och mer, kan den generativa modellen kombinera denna kunskap för att på ett övertygande sätt generera en flamingo-lejonhybrid baserat på uppmaningar.

I den senaste versionen av DALL-E 3 har denna förmåga att skapa helt nya saker ytterligare demonstrerats. Den nya versionen visar en högre nivå av noggrannhet när det gäller att tolka signaler, fånga subtila skillnader och detaljer som tidigare modeller inte kunde fånga.

Jämfört med tidigare artificiell intelligens-generatorer är DALL-E 3 inte längre benägen att få oväntade resultat när den tar emot komplexa instruktioner. Istället visar den en överlägsen förståelse av språk som gör det möjligt för den att föreställa sig nya scenarier och karaktärer som överträffar förväntningarna från text-till-bild-generativa modeller.

Med DALL-E 3 är kopplingen mellan språk och bild ännu närmare, med möjligheten att tolka kontexten av signaler snarare än att bara generera bilder mekaniskt. Detta gör att de genererade bilderna kommer närmare användarens förväntningar.

Låt oss sedan ta en djupare titt på hur DALL-E:s generationsarkitektur fungerar.

Hur fungerar DALL-E:s generativa arkitektur?

Nyckeln till att göra det möjligt för DALL-E att generera bilder från text ligger i dess specialdesignade neurala nätverksarkitektur:

Stora datamängder:

DALL-E är tränad på miljarder bild-text-par, vilket gör det möjligt för den att lära sig visuella begrepp och deras relation till textinnehåll eller talat språk. Denna enorma datamängd ger den en bred förståelse av världens kunskap.

Hierarkisk struktur:

Nätverket har en hierarkisk representation från högnivåkoncept till detaljer. De översta lagren förstår breda kategorier (som fåglar), medan de nedre lagren känner igen subtila attribut (som näbbform, färg och position i ansiktet).

Textkodning:

Med hjälp av denna kunskap kan DALL-E omvandla skrivna ord till en matematisk representation av texten. Till exempel, när vi skriver "Flamingo-lejon", vet den vad en flamingo är, vad ett lejon är och kan kombinera de olika egenskaperna hos de två djuren. Genom denna översättning kan textinmatning producera visuell produktion.

Denna avancerade arkitektur gör det möjligt för DALL-E att exakt generera kreativa och sammanhängande bilder efter textuella signaler.

Nu förstår vi den tekniska komplexiteten, men för slutanvändaren är det väldigt enkelt att använda DALL-E.

Ange bara uppmaningarna och generera fantastiska bilder.

Språkmodeller och DALL-E

En viktig komponent i DALL-E-arkitekturen är språkmodellen GPT (Generative Pretrained Transformer). Dessa modeller spelar en nyckelroll för att tolka och förfina ledtrådar.

GPT-modellen är bra på att förstå sammanhanget och subtila skillnader i språket. När en prompt anges läser GPT-modellen inte bara orden utan förstår också avsikten och den subtila innebörden bakom dem. Denna förståelse är avgörande för att översätta abstrakta eller komplexa idéer till visuella element som DALL-E:s bildgenereringsdel kan utnyttja.

Om det första tipset är otydligt eller för brett kan GPT-modellen hjälpa till att förfina eller utöka tipset. Genom omfattande utbildning om språk och en mängd olika ämnen kan den sluta sig till vilka detaljer som kan vara relevanta eller intressanta för en bild, även om det inte uttryckligen nämns i den ursprungliga uppmaningen.

GPT-modellen kan också identifiera möjliga fel eller oklarheter i tipsen. Till exempel, om en uppmaning innehåller faktiska inkonsekvenser eller förvirrande språk, kan modellen korrigera felet eller söka förtydligande, vilket säkerställer att den slutliga inmatningen till bildgeneratorn är så tydlig och korrekt som möjligt.

Intressant nog är GPT:s roll inte begränsad till förståelse och förfining, den kan också lägga till ett lager av kreativitet. Med omfattande utbildning kan den komma med unika eller fantasifulla tolkningar av ledtrådar, som tänjer på gränserna för bildgenerering.

I huvudsak är GPT-språkmodellen en intelligent mellanhand mellan användarinmatning och DALL-E:s bildgenereringsmöjligheter. De säkerställer inte bara att uppmaningar förstås korrekt, de är också berikade och optimerade för att producera den mest relevanta och kreativa visuella produktionen.

Vad används DALL-E till?

Användningsområdena för DALL-E är olika. Den kan användas för att skapa en mängd olika visuella element, vilket ger kreativt och designstöd för olika branscher och användningsområden.

grafisk design:

DALL-E kan generera unik och övertygande utbildning om bilder, text och andra datauppsättningar för att utveckla en djup förståelse för sambanden mellan olika koncept.

På detta sätt kan de generera nya utdata som är mycket realistiska och exakt matchar de angivna ledtrådarna.

Till exempel skulle en AI som endast tränas på foton av katter inte kunna föreställa sig nya djurarter som "flamingos och lejon".

Och genom träning på miljontals bilder, text och ljud från olika djur, människor, leksaker och mer kan den generativa modellen kombinera dessa inlärningsresultat för att på ett övertygande sätt generera hybrider som "flamingos och lejon".

I den senaste versionen av DALL-E 3 är denna förmåga att skapa nya saker ännu mer kraftfull. Den visar nya talanger i att korrekt tolka signaler och fånga subtila skillnader och detaljer som tidigare modeller inte kunde fånga.

Jämfört med tidigare generatorer för artificiell intelligens visar DALL-E 3 bättre förståelse vid mottagning av komplexa instruktioner. Medan tidigare generatorer tenderade att ge oväntade resultat vid bearbetning av komplexa uppmaningar, visar DALL-E 3 utmärkt språkförståelse, vilket gör att den kan föreställa sig nya scenarier och karaktärer bortom förväntningarna på text-till-bild-generering.

Med DALL-E 3 är kopplingen mellan språk och bild ännu närmare, så den kan tolka kontexten för prompten snarare än att bara läsa den från manuset. Resultaten som genereras kan ligga mycket nära användarens behov.

Här är ett exempel på en enkel uppmaning: "Föreställ dig ett flamingolejon."

Bildutgång:

Så, hur uppnås det? Denna förmåga att "föreställa" text härrör från två nyckelkomponenter i generativa AI-modeller:

Neurala nätverk:

Neuralt nätverk är ett hierarkiskt algoritmnätverk som simulerar funktionsprincipen för neuroner i den mänskliga hjärnan. Det gör det möjligt för artificiell intelligens att identifiera mönster och koncept i stora datamängder.

Maskininlärningsalgoritm:

Dessa algoritmer, såsom djupinlärning, fortsätter att förbättra neurala nätverks förståelse av datarelationer.

Generativa modeller bygger en rik konceptuell förståelse av världen genom att träna på enorma datamängder. Exakta uppmaningar kan blanda om dessa läranderesultat för att producera aldrig tidigare sett resultat.

Hur DALL-E:s generativa arkitektur fungerar

DALL-E kan generera bilder från text tack vare dess specialdesignade neurala nätverksarkitektur:

Stora datamängder:

DALL-E är tränad på miljarder bild-text-par, vilket gör att den kan lära sig visuella begrepp och deras koppling till textinnehåll eller talat språk. Denna enorma datamängd ger den omfattande kunskap om världen.

Hierarkisk struktur:

Nätverket är representerat hierarkiskt, från högnivåkoncept till detaljer. De översta lagren förstår breda kategorier (som fåglar), medan de nedre lagren känner igen subtila attribut (som näbbform, färg och position i ansiktet).

Textkodning:

Med denna kunskap kan DALL-E omvandla skrivna ord till matematiska representationer. När vi till exempel skriver "flamingolejon" vet den vad en flamingo och ett lejon är och kan kombinera de två djurens olika egenskaper. Genom denna typ av översättning kan textinmatning producera visuell produktion.

Den här avancerade arkitekturen hjälper DALL-E att skapa kreativa och sammanhängande bilder baserade på exakta textsignaler.

Nu vet vi att de tekniska frågorna kan vara ganska komplexa, men för slutanvändaren är operationen väldigt enkel.

Ge bara tips och skapa fantastiska bilder.

Språkmodeller och DALL-E

En viktig komponent i DALL-E:s arkitektur är språkmodellen GPT (Generative Pretrained Transformer). Dessa modeller spelar en nyckelroll i att tolka och förfina ledtrådar för att optimera bildgenereringen.

GPT-modeller är bra på att förstå språkets sammanhang och nyanser. När du uppmanas att göra det kan GPT-modellen inte bara känna igen ord utan också förstå avsikten och den subtila innebörden bakom dem. Denna förståelse är avgörande för att översätta abstrakta eller komplexa idéer till visuella element som DALL-E:s bildgenereringsdel kan utnyttja.

Om den initiala prompten kan vara vag eller för bred kan GPT-modellen hjälpa till att förfina eller utöka prompten. Genom omfattande utbildning i språk och en mängd olika ämnen kan den sluta sig till vilka detaljer som kan vara relevanta eller intressanta för en bild, även om de inte uttryckligen nämndes i den ursprungliga uppmaningen.

GPT-modellen kan också identifiera möjliga fel eller oklarheter i tipsen. Till exempel, om en uppmaning innehåller faktiska inkonsekvenser eller förvirrande språk, kan modellen korrigera felet eller söka förtydligande, vilket säkerställer att den slutliga utdatan från bildgeneratorn är så tydlig och korrekt som möjligt.

Intressant nog är GPT:s roll inte begränsad till förståelse och förfining, den kan också lägga till ett lager av kreativitet. Med omfattande utbildning kan den komma med unika eller fantasifulla tolkningar av ledtrådar, som tänjer på de kreativa gränserna för bildgenerering.

I huvudsak är GPT-språkmodellen en intelligent mellanhand mellan användarinmatning och DALL-E:s bildgenereringsmöjligheter. Det säkerställer inte bara att uppmaningar förstås korrekt, utan de är också berikade och optimerade för att producera den mest relevanta och kreativa visuella produktionen.

Tillämpning av DALL-E

DALL-E är mer än bara en cool teknikdemonstration, den har många praktiska tillämpningar.

1. Kreativ design:

Designers kan enkelt förverkliga sina kreativa idéer med DALL-E. Oavsett om det är ett unikt produktkoncept, reklambild eller konstnärligt arbete kan DALL-E injicera ny inspiration i designområdet.

2. Skapa innehåll:

Författare och kreatörer kan använda DALL-E för att skapa visuella element för sina berättelser, artiklar eller serier. Detta bidrar till att berika deras skapelser och göra dem mer attraktiva.

3. Visuell merchandising:

Varumärken och marknadsföringsteam kan använda DALL-E för att skapa iögonfallande annonser, affischer och annat reklammaterial. Detta hjälper till att öka varumärkesmedvetenheten och attrahera fler målgrupper.

4. Utbildningshjälp:

Lärare kan använda DALL-E för att skapa bilder för att göra undervisningsmaterial mer levande och intressant. Eleverna kan bättre förstå komplexa begrepp genom visuella element.

5. Skapande av virtuell scen:

Film- och tv-producenter och spelutvecklare kan använda DALL-E för att skapa unika scener, karaktärer och rekvisita för att sätta färg på sina verk.

Detta är bara toppen av isberget för DALL-E, och dess applikationsområden expanderar fortfarande. Det ger oöverträffad kreativitet och effektivitet till alla samhällsskikt.

Sammanfattningsvis

I vågen av artificiell intelligens är DALL-E utan tvekan en mörk häst. Den visar de extraordinära kapaciteterna hos artificiell intelligens vid bildgenerering, och tillhandahåller kraftfulla verktyg för kreatörer, designers och marknadsförare.

Genom djupinlärning och avancerade neurala nätverk kan DALL-E inte bara förstå textmeddelanden, utan också kreativt omvandla dem till fantastiskt visuellt innehåll. Dess genereringsprocess kombinerar generativ artificiell intelligens och språkmodeller för att ge användarna en enkel och kraftfull upplevelse.

Oavsett om det är kreativ design, innehållsskapande eller marknadsföring, har DALL-E tillfört ny vitalitet i olika branscher. Det är inte bara teknikens höjdpunkt, utan också källan till obegränsad kreativitet.

När tekniken fortsätter att utvecklas kan vi förvänta oss att framtida versioner av DALL-E kommer att ge fler överraskningar och injicera mer vitalitet i området för artificiell intelligens.