Як створити зображення за допомогою DALL-E? ШІ-текст створює картини, попрощайтеся з негідним малюванням!

✨Дайте волю своїй уяві з DALL-E🚀! Цей революціонер AI Інструмент створення зображень дозволяє створювати приголомшливі зображення з текстом🎨.

Просто введіть свої ідеї, і DALL-E перетворить їх на справжні витвори мистецтва!

Від мрійливих пейзажів до приголомшливихХарактерпортрет, можлнеобмеженийз.

Приєднуйтесь до магічного кола живопису DALL-E і розпочніть свою мистецьку подорож!

Останнім часом сфера штучного інтелекту (ШІ) досягла значного прогресу.ChatGPT Він не лише чудовий у створенні тексту, але наш рівень ШІ поступово виходить за межі чистого тексту.

Що таке DALL-E?

DALL-E — це революційна система штучного інтелекту, яка створює зображення на основі текстових описів.

DALL-E є важливою віхою у творчості штучного інтелекту, а остання версія, DALL-E 3, є ще потужнішою.

У цьому посібнику ми докладніше розглянемо, що таке DALL-E, як він працює, сфери його застосування та поради щодо його використання для створення чудового візуального вмісту.

Концепція звучить просто, але для отримання найкращих результатів вам потрібно дотримуватися цих порад, щоб отримати справжні та точні результати пошуку! Щоб гарантувати, що ви отримуєте найбільш достовірні та точні результати пошуку, ми надаємо вам такі поради та підказки.

Перш ніж використовувати DALL-E, вам потрібно зрозуміти три правила домашнього обслуговування:

Оскільки ви технічно створили ідею для вашої ілюстрації, за замовчуванням ви є художником, хоча зображення буде завантажено з кольоровим водяним знаком DALL-E 2.

Є обмеження на те, що ви можете створити. Наприклад, політика вмісту DALL-E 2 забороняє шкідливий, оманливий або політичний вміст. Щоб запобігти зловживанням, деякі терміни пошуку публічних діячів, наприклад Тейлор Свіфт, вимкнено. Хоча не всі знаменитості порушують політику щодо вмісту, їхні обличчя часто спотворюються з міркувань безпеки.

Кредитний ліміт для DALL-E 2: користувачі, які зареєструються та створять обліковий запис електронною поштою до 2023 квітня 4 року, можуть отримати 6 безкоштовних кредитів, термін дії яких закінчується та поновлюється щомісяця. Наприклад, я зареєструвався 15 вересня 2022 року, тому щомісяця отримую 9 безкоштовних кредитів, які поновлюються автоматично. Зауважте, що безкоштовні кредити не можна використовувати, тому навіть якщо я не буду творити мистецтво протягом трьох місяців, я не зможу накопичити 25 кредитів. Нові користувачі, які щойно створили обліковий запис, більше не користуються перевагами безкоштовного кредиту та повинні придбати принаймні 15 кредитів за 60 доларів США. Користувачі можуть придбати кредити DALL-E окремо через labs.openai.com, які виставляються окремо від DALL-E API.

Кредити можна використати лише після того, як вони були введені та згенеровані, пошукові запити, які зрештою не були згенеровані через порушення політики щодо вмісту, не будуть вираховані з безкоштовного кредиту. Ви можете клацнути значок свого профілю у верхньому правому куті інтерфейсу пошуку, щоб побачити, скільки кредиту у вас залишилося щомісяця, і ви можете купити більше, починаючи з 115 доларів США за 15 кредитів.

Як використовувати DALL-E для створення зображень?

DALL-E є одним із найпотужніших інструментів штучного інтелекту на ринку.

Це генератор зображень зі штучним інтелектом, розроблений командою OpenAI, що стоїть за ChatGPT. Він використовує технологію під назвою «генеративний штучний інтелект» для створення оригінальних зображень з нуля на основі текстових підказок.

Наприклад, якщо ви введете текст "an avocado chair with a red colored monkey», DALL-E створить нові зображення цього дивного об'єкта.

Замість простого вирізання та колажування частин зображення, це фактично «уявлення» того, що ви описуєте. Чим детальнішим буде ваш опис, тим витонченішим буде отримане зображення.

Варто зазначити, що назва «DALL-E» є омофонією художника-сюрреаліста Сальвадора Далі та доброзичливого робота-персонажа WALL-E від Pixar. Це натякає на те, як DALL-E поєднує мистецтво та технології для створення фантастичних візуальних ефектів безпосередньо з текстових описів.

Це диво DALL-E, яке є стрибком у творчості штучного інтелекту.

У той час як люди можуть легко уявити речі за допомогою слів, комп’ютери раніше не могли це зробити, особливо не в такому яскравому вигляді. DALL-E реалізує практичну уяву та можливості вирішення проблем, властиві комп’ютерам, відкриваючи захоплюючі можливості для графічного дизайну, шаблонів зображень, макетів веб-сторінок тощо.

Як працює DALL-E?

Як DALL-E створює свою магію? Як згадувалося раніше, він використовує технологію під назвою «генеративний штучний інтелект». Давайте подивимося ближче.

Генеративні моделі ШІ

На відміну від більшості завдань ШІ, генеративні моделі ШІ не спеціалізовані для виконання конкретного завдання.

Натомість вони навчаються на масивних наборах зображень, тексту та інших даних, щоб розвинути глибоке розуміння зв’язків між різними поняттями.

Це дозволяє їм створювати нові результати, які є дуже реалістичними та точно відповідають підказкам.

Наприклад, штучний інтелект, навчений лише фотографіям кішок, не зможе уявити нову тварину на зразок «фламінго-лева». Навчаючись на мільйонах зображень різноманітних тварин, людей, іграшок тощо, генеративна модель може поєднати ці знання, щоб переконливо створити гібрид фламінго-лева на основі підказок.

В останній версії DALL-E 3 ця здатність створювати абсолютно нові речі була додатково продемонстрована. Нова версія демонструє вищий рівень точності в інтерпретації сигналів, вловлюючи тонкі відмінності та деталі, які попередні моделі не могли вловити.

У порівнянні з попередніми генераторами штучного інтелекту, DALL-E 3 більше не схильний до несподіваних результатів при отриманні складних інструкцій. Натомість він демонструє чудове розуміння мови, яке дає змогу уявити нові сценарії та персонажів, які перевершують очікування від генеративних моделей перетворення тексту в зображення.

З DALL-E 3 зв’язок між мовою та зображенням стає ще тіснішим, завдяки можливості інтерпретувати контекст сигналів, а не просто механічно генерувати зображення. Це робить створені зображення ближчими до очікувань користувача.

Далі розглянемо глибше, як працює архітектура покоління DALL-E.

Як працює генеративна архітектура DALL-E?

Ключ до створення DALL-E зображень із тексту полягає в його спеціально розробленій архітектурі нейронної мережі:

Великі набори даних:

DALL-E навчається на мільярдах пар зображення-текст, що дає змогу вивчати візуальні концепції та їхній зв’язок із текстовим вмістом або усною мовою. Цей масивний набір даних дає йому широке розуміння світових знань.

Ієрархічна структура:

Мережа має ієрархічне представлення від концепцій високого рівня до деталей. Верхні шари розуміють широкі категорії (наприклад, птахів), тоді як нижні шари розпізнають тонкі атрибути (такі як форма дзьоба, колір і положення на обличчі).

Кодування тексту:

Використовуючи ці знання, DALL-E здатний перетворювати написані слова в математичне представлення тексту. Наприклад, коли ми вводимо «Фламінго-лев», він знає, що таке фламінго, що таке лев, і може поєднати різні характеристики двох тварин. Завдяки цьому перекладу текстове введення може створювати візуальний вихід.

Ця вдосконалена архітектура дозволяє DALL-E точно створювати креативні та узгоджені зображення за текстовими підказками.

Тепер ми розуміємо технічні складності, але для кінцевого користувача використання DALL-E дуже просте.

Просто введіть підказки та створіть приголомшливі зображення.

Мовні моделі та DALL-E

Важливим компонентом архітектури DALL-E є мовна модель GPT (Generative Pretrained Transformer). Ці моделі відіграють ключову роль в інтерпретації та вдосконаленні сигналів.

Модель GPT добре вловлює контекст і тонкі відмінності мови. Коли вводиться підказка, модель GPT не тільки читає слова, але й розуміє намір і тонке значення, що стоїть за ними. Це розуміння має вирішальне значення для перетворення абстрактних або складних ідей у ​​візуальні елементи, які може використовувати частина генерації зображень DALL-E.

Якщо початкова підказка незрозуміла або занадто широка, модель GPT може допомогти уточнити або розширити підказку. Завдяки широкому навчанню мові та різноманітним темам, він може зробити висновок, які деталі можуть бути доречними або цікавими для зображення, навіть якщо вони явно не згадуються в оригінальній підказці.

Модель GPT також може ідентифікувати можливі помилки або неоднозначності в підказках. Наприклад, якщо підказка містить фактичні невідповідності або заплутану мову, модель може виправити помилку або отримати роз’яснення, гарантуючи, що кінцеві вхідні дані для генератора зображень будуть максимально чіткими та точними.

Цікаво, що роль GPT не обмежується розумінням і вдосконаленням, він також може додати рівень творчості. Завдяки інтенсивному навчанню він може придумати унікальні або творчі інтерпретації сигналів, розсуваючи межі створення зображень.

По суті, мовна модель GPT є інтелектуальним посередником між введенням користувача та можливостями генерації зображень DALL-E. Вони не тільки гарантують точне розуміння підказок, але й збагачені та оптимізовані для створення найбільш відповідного та творчого візуального результату.

Для чого використовується DALL-E?

Сфери застосування DALL-E різноманітні. Його можна використовувати для створення різноманітних візуальних елементів, забезпечуючи творчу та дизайнерську підтримку для різних галузей промисловості та використання.

графічний дизайн:

DALL-E може створювати унікальні та переконливі тренінги на зображеннях, тексті та інших наборах даних, щоб отримати глибоке розуміння зв’язків між різними поняттями.

Таким чином вони можуть генерувати нові результати, які є дуже реалістичними та точно відповідають наданим сигналам.

Наприклад, штучний інтелект, навчений лише фотографіям кішок, не зможе уявити нові види тварин, такі як «фламінго та леви».

І завдяки навчанню на мільйонах зображень, тексту та аудіо різноманітних тварин, людей, іграшок тощо генеративна модель може комбінувати ці результати навчання для переконливого створення гібридів, таких як «фламінго та леви».

В останній версії DALL-E 3 ця можливість створювати нові речі є ще потужнішою. Він демонструє нові здібності до точної інтерпретації сигналів і фіксації тонких відмінностей і деталей, які попередні моделі не могли вловити.

У порівнянні з попередніми генераторами штучного інтелекту, DALL-E 3 демонструє кращі можливості розуміння при отриманні складних інструкцій. У той час як попередні генератори, як правило, створювали несподівані результати під час обробки складних підказок, DALL-E 3 демонструє чудове розуміння мови, дозволяючи йому уявляти нові сценарії та персонажів, що виходять за рамки моделей генерації тексту в зображення.

З DALL-E 3 зв’язок між мовою та зображенням ще сильніший, тому він може інтерпретувати контекст підказки, а не просто читати його зі сценарію. Отримані результати можуть бути дуже близькими до потреб користувача.

Ось приклад простої підказки: «Уявіть лева-фламінго».

Вихід зображення:

Отже, як це досягається? Ця здатність «уявляти» текст походить від двох ключових компонентів генеративних моделей ШІ:

Нейронні мережі:

Нейронна мережа — це мережа з ієрархічними алгоритмами, яка моделює принцип роботи нейронів у мозку людини. Це дозволяє штучному інтелекту ідентифікувати закономірності та концепції у великих наборах даних.

Алгоритм машинного навчання:

Ці алгоритми, такі як глибоке навчання, продовжують покращувати розуміння нейронними мережами зв’язків даних.

Генеративні моделі створюють багате концептуальне розуміння світу, навчаючись на величезних наборах даних. Точні підказки можуть перемішати ці результати навчання, щоб отримати результат, якого ніколи раніше не бачили.

Як працює генеративна архітектура DALL-E

DALL-E може створювати зображення з тексту завдяки спеціально розробленій архітектурі нейронної мережі:

Великі набори даних:

DALL-E навчається на мільярдах пар зображення-текст, що дозволяє вивчати візуальні концепції та їх асоціацію з текстовим вмістом або усною мовою. Цей масивний набір даних дає йому широкі знання про світ.

Ієрархічна структура:

Мережа представлена ​​ієрархічно, від концепцій високого рівня до деталей. Верхні шари розуміють широкі категорії (наприклад, птахів), тоді як нижні шари розпізнають тонкі атрибути (наприклад, форму дзьоба, колір і положення на обличчі).

Кодування тексту:

Завдяки цим знанням DALL-E може перетворювати написані слова в математичні представлення. Наприклад, коли ми вводимо «фламінго лев», він знає, що таке фламінго та лев, і може поєднати різні характеристики двох тварин. Завдяки такому перекладу текстове введення може створювати візуальний вихід.

Ця вдосконалена архітектура допомагає DALL-E створювати креативні та цілісні зображення на основі точних текстових підказок.

Тепер ми знаємо, що технічні проблеми можуть бути досить складними, але для кінцевого користувача операція дуже проста.

Просто надавайте поради та створюйте приголомшливі зображення.

Мовні моделі та DALL-E

Важливим компонентом архітектури DALL-E є мовна модель GPT (Generative Pretrained Transformer). Ці моделі відіграють ключову роль в інтерпретації та вдосконаленні сигналів для оптимізації створення зображення.

Моделі GPT добре розуміють контекст і нюанси мови. Коли з’являється запит, модель GPT здатна не лише розпізнавати слова, але й розуміти намір і тонке значення, що стоїть за ними. Це розуміння має вирішальне значення для перетворення абстрактних або складних ідей у ​​візуальні елементи, які може використовувати частина генерації зображень DALL-E.

Якщо початкова підказка може бути розпливчастою або занадто широкою, модель GPT може допомогти уточнити або розширити підказку. Завдяки тривалому навчанню мові та різноманітним темам він може визначити, які деталі можуть бути доречними або цікавими для зображення, навіть якщо вони не були явно згадані в оригінальному запиті.

Модель GPT також здатна виявляти можливі помилки або неоднозначності в підказках. Наприклад, якщо підказка містить фактичні невідповідності або заплутану мову, модель може виправити помилку або отримати роз’яснення, гарантуючи, що кінцевий результат генератора зображень буде максимально чітким і точним.

Цікаво, що роль GPT не обмежується розумінням і вдосконаленням, він також може додати рівень творчості. Завдяки інтенсивному навчанню він може придумати унікальні або творчі інтерпретації сигналів, розсуваючи творчі межі створення зображень.

По суті, мовна модель GPT є інтелектуальним посередником між введенням користувача та можливостями генерації зображень DALL-E. Це не тільки гарантує точне розуміння підказок, але також їх збагачує та оптимізує для створення найбільш відповідного та творчого візуального результату.

Застосування DALL-E

DALL-E — це більше, ніж просто класна демонстрація технології, вона має багато практичних застосувань.

1. Креативний дизайн:

Дизайнери можуть легко реалізувати свої творчі ідеї за допомогою DALL-E. Будь то унікальна концепція продукту, рекламне зображення чи мистецька робота, DALL-E може влити нове натхнення в сферу дизайну.

2. Створення контенту:

Письменники та творці можуть використовувати DALL-E для створення візуальних елементів для своїх історій, статей або коміксів. Це допомагає збагатити їхні творіння та зробити їх більш привабливими.

3. Візуальний мерчандайзинг:

Бренди та маркетингові групи можуть використовувати DALL-E для створення привабливих оголошень, плакатів та інших рекламних матеріалів. Це допомагає підвищити впізнаваність бренду та залучити більше цільової аудиторії.

4. Освітня допомога:

Викладачі можуть використовувати DALL-E для створення зображень, щоб зробити навчальні матеріали більш живими та цікавими. Учні можуть краще розуміти складні поняття за допомогою візуальних елементів.

5. Створення віртуальної сцени:

Кіно- та телевізійні продюсери та розробники ігор можуть використовувати DALL-E для створення унікальних сцен, персонажів і реквізиту, щоб додати кольору своїм роботам.

Це лише верхівка айсберга DALL-E, і області його застосування все ще розширюються. Це привносить безпрецедентну креативність і ефективність у всі сфери життя.

на завершення

На хвилі штучного інтелекту DALL-E, безсумнівно, є темною конячкою. Він демонструє надзвичайні можливості штучного інтелекту у створенні зображень, надаючи потужні інструменти для творців, дизайнерів і професіоналів з маркетингу.

Завдяки глибокому навчанню та вдосконаленим нейронним мережам DALL-E не лише здатний розуміти текстові підказки, але й творчо перетворювати їх у приголомшливий візуальний вміст. Його процес генерації поєднує генеративний штучний інтелект і мовні моделі, щоб надати користувачам простий і потужний досвід.

Незалежно від того, чи йдеться про креативний дизайн, створення контенту чи маркетинг, DALL-E привніс нову життєву силу в різні галузі. Це не лише вершина технологій, а й джерело необмеженої творчості.

Оскільки технології продовжують розвиватися, ми можемо очікувати, що майбутні версії DALL-E принесуть більше сюрпризів і внесуть більше життєвих сил у сферу штучного інтелекту.