Làm cách nào để tạo ảnh bằng DALL-E? Văn bản AI tạo ra những bức tranh, nói lời tạm biệt với những bức tranh cặn bã!

✨Giải phóng trí tưởng tượng của bạn với DALL-E🚀! Cuộc cách mạng này AI Công cụ tạo hình ảnh cho phép bạn tạo hình ảnh tuyệt đẹp bằng văn bản🎨.

Chỉ cần nhập ý tưởng của bạn và DALL-E sẽ biến chúng thành những tác phẩm nghệ thuật sống động như thật!

Từ phong cảnh thơ mộng đến tuyệt đẹpNhân vậtchân dung, khả năng làVô hạncủa.

Tham gia vòng tròn ma thuật hội họa DALL-E và bắt đầu hành trình nghệ thuật của bạn!

Gần đây, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đã có những bước tiến vượt bậc.ChatGPT Nó không chỉ vượt trội trong việc tạo văn bản mà giai đoạn AI của chúng tôi dần dần mở rộng ra ngoài văn bản thuần túy.

DALL-E là gì?

DALL-E là một hệ thống AI mang tính cách mạng tạo ra hình ảnh dựa trên mô tả văn bản.

DALL-E là một cột mốc quan trọng trong sự sáng tạo của trí tuệ nhân tạo và phiên bản mới nhất DALL-E 3 thậm chí còn mạnh mẽ hơn.

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn DALL-E là gì, cách thức hoạt động, lĩnh vực ứng dụng và mẹo sử dụng nó để tạo ra nội dung trực quan tuyệt vời.

Khái niệm này nghe có vẻ đơn giản nhưng để có kết quả tốt nhất, bạn cần làm theo các mẹo sau để có kết quả tìm kiếm xác thực và chính xác! Để đảm bảo bạn nhận được kết quả tìm kiếm xác thực và chính xác nhất, chúng tôi cung cấp cho bạn các mẹo và thủ thuật sau.

Trước khi sử dụng DALL-E, có ba quy tắc quản lý bạn cần hiểu:

Vì về mặt kỹ thuật, bạn đã tạo ra ý tưởng cho tác phẩm nghệ thuật của mình nên theo mặc định, bạn là nghệ sĩ, mặc dù hình ảnh sẽ được tải xuống với hình mờ màu của DALL-E 2.

Có những giới hạn cho những gì bạn có thể tạo ra. Ví dụ: chính sách nội dung của DALL-E 2 nghiêm cấm nội dung có hại, lừa đảo hoặc chính trị. Để ngăn chặn hành vi lạm dụng, một số cụm từ tìm kiếm về nhân vật của công chúng, chẳng hạn như Taylor Swift, đã bị tắt. Tuy không phải người nổi tiếng nào cũng vi phạm chính sách nội dung nhưng khuôn mặt của họ thường bị biến dạng để đảm bảo an toàn.

Hạn mức tín dụng cho DALL-E 2: Người dùng đăng ký và tạo tài khoản qua email trước ngày 2023 tháng 4 năm 6 có thể nhận được 15 tín dụng miễn phí, hết hạn và gia hạn mỗi tháng. Ví dụ: tôi đã đăng ký vào ngày 2022 tháng 9 năm 25 nên tôi nhận được 15 tín dụng miễn phí mỗi tháng, số tín dụng này sẽ tự động gia hạn. Lưu ý rằng tín dụng miễn phí không thể chuyển đổi được, vì vậy ngay cả khi tôi không sáng tạo nghệ thuật trong ba tháng, tôi cũng không thể tích lũy được 60 tín dụng. Người dùng mới vừa tạo tài khoản không còn được hưởng lợi ích tín dụng miễn phí như cũ nữa và phải mua ít nhất 15 tín dụng với giá 115 USD. Người dùng có thể mua tín dụng DALL-E riêng thông qua labs.openai.com, tín dụng này được thanh toán riêng với API DALL-E.

Tín dụng chỉ có thể được sử dụng sau khi chúng được nhập và tạo, các tìm kiếm cuối cùng không được tạo do vi phạm chính sách nội dung sẽ không bị khấu trừ khỏi tín dụng miễn phí. Bạn có thể nhấp vào biểu tượng hồ sơ của mình ở góc trên bên phải của giao diện tìm kiếm để xem bạn còn bao nhiêu tín dụng mỗi tháng và bạn có thể chọn mua thêm, bắt đầu từ $115 cho 15 tín dụng.

Làm cách nào để sử dụng DALL-E để tạo ảnh?

DALL-E là một trong những công cụ trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ nhất hiện nay trên thị trường.

Đây là trình tạo hình ảnh trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi nhóm OpenAI đằng sau ChatGPT. Nó sử dụng công nghệ gọi là "trí tuệ nhân tạo tổng hợp" để tạo hình ảnh gốc từ đầu dựa trên lời nhắc bằng văn bản.

Ví dụ: nếu bạn nhập văn bản "an avocado chair with a red colored monkey”, DALL-E sẽ tạo ra những hình ảnh mới về vật thể lạ này.

Thay vì chỉ đơn giản là cắt và ghép các phần của hình ảnh, nó thực sự là "tưởng tượng" những gì bạn đang mô tả. Mô tả của bạn càng chi tiết thì hình ảnh thu được sẽ càng tinh tế.

Điều đáng chú ý là cái tên "DALL-E" là sự đồng âm của nghệ sĩ siêu thực Salvador Dali và nhân vật robot thân thiện WALL-E của Pixar. Điều này gợi ý về cách DALL-E kết hợp nghệ thuật và công nghệ để tạo ra hiệu ứng hình ảnh tuyệt vời trực tiếp từ mô tả văn bản.

Đây chính là điều kỳ diệu của DALL-E, đại diện cho bước nhảy vọt về khả năng sáng tạo của trí tuệ nhân tạo.

Trong khi con người có thể dễ dàng tưởng tượng mọi thứ thông qua từ ngữ thì máy tính trước đây không thể làm được điều đó, đặc biệt là không thể tưởng tượng một cách sống động như vậy. DALL-E hiện thực hóa trí tưởng tượng thực tế và khả năng giải quyết vấn đề vốn có của máy tính, mở ra những khả năng thú vị cho thiết kế đồ họa, mẫu hình ảnh, bố cục trang web, v.v.

DALL-E hoạt động như thế nào?

DALL-E sử dụng phép thuật của nó như thế nào? Như đã đề cập trước đó, nó sử dụng một công nghệ gọi là “trí tuệ nhân tạo sáng tạo”. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn.

Các mô hình AI sáng tạo

Không giống như hầu hết các AI dành riêng cho nhiệm vụ, các mô hình AI tổng quát không được chuyên môn hóa để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.

Thay vào đó, họ được đào tạo về lượng lớn hình ảnh, văn bản và dữ liệu khác để phát triển sự hiểu biết sâu sắc về mối quan hệ giữa các khái niệm khác nhau.

Điều này cho phép họ tạo ra đầu ra mới có tính thực tế cao và khớp chính xác với lời nhắc.

Ví dụ: một AI chỉ được đào tạo về ảnh mèo sẽ không thể tưởng tượng ra một loài động vật mới lạ như "sư tử hồng hạc". Được đào tạo dựa trên hàng triệu hình ảnh của nhiều loại động vật, con người, đồ chơi, v.v., mô hình tổng quát có thể kết hợp kiến ​​thức này để tạo ra một giống lai hồng hạc-sư tử dựa trên lời nhắc một cách thuyết phục.

Trong phiên bản mới nhất của DALL-E 3, khả năng tạo ra những thứ hoàn toàn mới này đã được thể hiện rõ hơn. Phiên bản mới thể hiện mức độ chính xác cao hơn trong việc diễn giải các tín hiệu, nắm bắt được những khác biệt tinh tế và chi tiết mà các mẫu trước đó không thể nắm bắt được.

So với các máy tạo trí tuệ nhân tạo trước đây, DALL-E 3 không còn dễ gặp kết quả không mong muốn khi nhận được các hướng dẫn phức tạp. Thay vào đó, nó thể hiện sự hiểu biết vượt trội về ngôn ngữ cho phép nó tưởng tượng ra các kịch bản và nhân vật mới lạ vượt quá mong đợi từ các mô hình tạo văn bản thành hình ảnh.

Với DALL-E 3, sự kết nối giữa ngôn ngữ và hình ảnh thậm chí còn gần gũi hơn, với khả năng diễn giải ngữ cảnh của tín hiệu thay vì chỉ tạo ra hình ảnh một cách máy móc. Điều này làm cho hình ảnh được tạo ra gần hơn với mong đợi của người dùng.

Tiếp theo, chúng ta hãy xem xét sâu hơn cách hoạt động của kiến ​​trúc thế hệ DALL-E.

Kiến trúc tổng quát của DALL-E hoạt động như thế nào?

Chìa khóa để cho phép DALL-E tạo hình ảnh từ văn bản nằm ở kiến ​​trúc mạng thần kinh được thiết kế đặc biệt của nó:

Tập dữ liệu lớn:

DALL-E được đào tạo trên hàng tỷ cặp văn bản-hình ảnh, cho phép nó tìm hiểu các khái niệm trực quan và mối quan hệ của chúng với nội dung văn bản hoặc ngôn ngữ nói. Tập dữ liệu khổng lồ này cung cấp cho nó sự hiểu biết rộng rãi về kiến ​​thức của thế giới.

Cấu trúc phân cấp:

Mạng có sự trình bày theo thứ bậc từ các khái niệm cấp cao đến chi tiết. Các lớp trên cùng hiểu các danh mục rộng (chẳng hạn như các loài chim), trong khi các lớp dưới cùng nhận biết các thuộc tính tinh tế (chẳng hạn như hình dạng mỏ, màu sắc và vị trí trên khuôn mặt).

Mã hóa văn bản:

Sử dụng kiến ​​thức này, DALL-E có thể chuyển đổi các từ viết thành dạng biểu diễn toán học của văn bản. Ví dụ: khi chúng ta gõ "Flamingo-lion", nó biết hồng hạc là gì, sư tử là gì và có thể kết hợp các đặc điểm khác nhau của hai loài động vật. Thông qua bản dịch này, văn bản đầu vào có thể tạo ra đầu ra trực quan.

Kiến trúc tiên tiến này cho phép DALL-E tạo ra các hình ảnh sáng tạo và mạch lạc một cách chính xác theo các tín hiệu văn bản.

Bây giờ, chúng tôi hiểu sự phức tạp về mặt kỹ thuật, nhưng đối với người dùng cuối, việc sử dụng DALL-E rất đơn giản.

Chỉ cần nhập lời nhắc và tạo ra những hình ảnh tuyệt đẹp.

Mô hình ngôn ngữ và DALL-E

Một thành phần quan trọng của kiến ​​trúc DALL-E là mô hình ngôn ngữ GPT (Generative Pretrainer Transformer). Những mô hình này đóng một vai trò quan trọng trong việc giải thích và tinh chỉnh các tín hiệu.

Mô hình GPT nắm bắt tốt bối cảnh và sự khác biệt tinh tế của ngôn ngữ. Khi nhập lời nhắc, mô hình GPT không chỉ đọc các từ mà còn hiểu ý định và ý nghĩa tinh tế đằng sau chúng. Sự hiểu biết này rất quan trọng để chuyển các ý tưởng trừu tượng hoặc phức tạp thành các yếu tố trực quan mà phần tạo hình ảnh của DALL-E có thể khai thác.

Nếu gợi ý ban đầu không rõ ràng hoặc quá rộng, mô hình GPT có thể giúp tinh chỉnh hoặc mở rộng gợi ý. Thông qua đào tạo chuyên sâu về ngôn ngữ và nhiều chủ đề khác nhau, nó có thể suy ra chi tiết nào có thể liên quan hoặc thú vị với hình ảnh, ngay cả khi không được đề cập rõ ràng trong lời nhắc ban đầu.

Mô hình GPT cũng có thể xác định các lỗi hoặc điểm mơ hồ có thể xảy ra trong các gợi ý. Ví dụ: nếu lời nhắc chứa sự mâu thuẫn thực tế hoặc ngôn ngữ khó hiểu, mô hình có thể sửa lỗi hoặc tìm cách làm rõ, đảm bảo đầu vào cuối cùng cho trình tạo hình ảnh rõ ràng và chính xác nhất có thể.

Điều thú vị là vai trò của GPT không chỉ giới hạn ở sự hiểu biết và sàng lọc mà nó còn có thể bổ sung thêm một lớp sáng tạo. Với sự đào tạo chuyên sâu, nó có thể đưa ra những cách giải thích độc đáo hoặc giàu trí tưởng tượng về các tín hiệu, vượt qua các giới hạn của việc tạo ra hình ảnh.

Về bản chất, mô hình ngôn ngữ GPT là trung gian thông minh giữa đầu vào của người dùng và khả năng tạo hình ảnh của DALL-E. Chúng không chỉ đảm bảo các lời nhắc được hiểu chính xác mà còn được làm phong phú và tối ưu hóa để tạo ra kết quả trực quan phù hợp và sáng tạo nhất.

DALL-E dùng để làm gì?

Các lĩnh vực ứng dụng của DALL-E rất đa dạng. Nó có thể được sử dụng để tạo ra nhiều yếu tố hình ảnh khác nhau, cung cấp hỗ trợ thiết kế và sáng tạo cho các ngành và mục đích sử dụng khác nhau.

thiết kế đồ họa:

DALL-E có thể tạo ra chương trình đào tạo độc đáo và hấp dẫn về hình ảnh, văn bản và các tập dữ liệu khác để phát triển sự hiểu biết sâu sắc về mối quan hệ giữa các khái niệm khác nhau.

Bằng cách này, họ có thể tạo ra các đầu ra mới có tính thực tế cao và khớp chính xác với các tín hiệu được cung cấp.

Ví dụ: một AI chỉ được đào tạo về ảnh mèo sẽ không thể tưởng tượng ra những loài động vật mới lạ như "hồng hạc và sư tử".

Và thông qua đào tạo về hàng triệu hình ảnh, văn bản và âm thanh của nhiều loài động vật, con người, đồ chơi, v.v., mô hình sinh sản có thể kết hợp các kết quả học tập này để tạo ra các giống lai như "hồng hạc và sư tử" một cách thuyết phục.

Ở phiên bản mới nhất của DALL-E 3, khả năng tạo ra những thứ mới này thậm chí còn mạnh mẽ hơn. Nó thể hiện những tài năng mới trong việc diễn giải chính xác các tín hiệu và nắm bắt những khác biệt cũng như chi tiết tinh tế mà các mô hình trước đó không thể nắm bắt được.

So với các máy tạo trí tuệ nhân tạo trước đây, DALL-E 3 cho thấy khả năng hiểu tốt hơn khi nhận được các hướng dẫn phức tạp. Trong khi các trình tạo trước đây có xu hướng tạo ra kết quả không mong muốn khi xử lý các lời nhắc phức tạp, DALL-E 3 thể hiện khả năng hiểu ngôn ngữ tuyệt vời, cho phép nó tưởng tượng ra các kịch bản và ký tự mới ngoài các mô hình tạo văn bản thành hình ảnh.

Với DALL-E 3, sự kết nối giữa ngôn ngữ và hình ảnh thậm chí còn mạnh mẽ hơn nên nó có thể diễn giải ngữ cảnh của lời nhắc thay vì chỉ đọc từ tập lệnh. Kết quả tạo ra có thể rất gần với nhu cầu của người dùng.

Sau đây là ví dụ về lời nhắc đơn giản: "Hãy tưởng tượng một con sư tử hồng hạc".

Đầu ra hình ảnh:

Vì vậy, làm thế nào nó đạt được? Khả năng “tưởng tượng” văn bản này bắt nguồn từ hai thành phần chính của mô hình AI tổng quát:

Mạng thần kinh:

Mạng nơ-ron là mạng thuật toán phân cấp mô phỏng nguyên lý hoạt động của các nơ-ron trong não người. Nó cho phép trí tuệ nhân tạo xác định các mẫu và khái niệm trong các tập dữ liệu lớn.

Thuật toán học máy:

Các thuật toán này, chẳng hạn như học sâu, tiếp tục cải thiện sự hiểu biết của mạng lưới thần kinh về các mối quan hệ dữ liệu.

Các mô hình sáng tạo xây dựng sự hiểu biết khái niệm phong phú về thế giới bằng cách huấn luyện trên các tập dữ liệu khổng lồ. Lời nhắc chính xác có thể kết hợp lại những kết quả học tập này để tạo ra kết quả chưa từng thấy trước đây.

Kiến trúc sáng tạo của DALL-E hoạt động như thế nào

DALL-E có thể tạo hình ảnh từ văn bản nhờ kiến ​​trúc mạng thần kinh được thiết kế đặc biệt:

Tập dữ liệu lớn:

DALL-E được đào tạo trên hàng tỷ cặp văn bản-hình ảnh, cho phép nó tìm hiểu các khái niệm trực quan và mối liên hệ của chúng với nội dung văn bản hoặc ngôn ngữ nói. Tập dữ liệu khổng lồ này cung cấp cho nó kiến ​​thức sâu rộng về thế giới.

Cấu trúc phân cấp:

Mạng được thể hiện theo thứ bậc, từ các khái niệm cấp cao đến chi tiết. Các lớp trên cùng hiểu các danh mục rộng (như chim), trong khi các lớp dưới cùng nhận biết các thuộc tính tinh tế (như hình dạng mỏ, màu sắc và vị trí trên khuôn mặt).

Mã hóa văn bản:

Với kiến ​​thức này, DALL-E có thể chuyển đổi các từ viết thành các biểu diễn toán học. Ví dụ: khi chúng ta gõ "sư tử hồng hạc", nó biết hồng hạc và sư tử là gì và có thể kết hợp các đặc điểm khác nhau của hai loài động vật. Thông qua loại dịch thuật này, văn bản đầu vào có thể tạo ra đầu ra trực quan.

Kiến trúc tiên tiến này giúp DALL-E tạo ra các hình ảnh sáng tạo và mạch lạc dựa trên các tín hiệu văn bản chính xác.

Bây giờ, chúng tôi biết rằng các vấn đề kỹ thuật có thể khá phức tạp, nhưng đối với người dùng cuối, thao tác rất đơn giản.

Chỉ cần cung cấp các mẹo và tạo ra những hình ảnh tuyệt đẹp.

Mô hình ngôn ngữ và DALL-E

Một thành phần quan trọng trong kiến ​​trúc của DALL-E là mô hình ngôn ngữ GPT (Generative Pretraining Transformer). Những mô hình này đóng vai trò quan trọng trong việc diễn giải và tinh chỉnh các tín hiệu để tối ưu hóa việc tạo hình ảnh.

Mô hình GPT rất giỏi trong việc hiểu ngữ cảnh và sắc thái của ngôn ngữ. Khi được nhắc, mô hình GPT không chỉ có thể nhận dạng các từ mà còn hiểu được ý định và ý nghĩa tinh tế đằng sau chúng. Sự hiểu biết này rất quan trọng để chuyển các ý tưởng trừu tượng hoặc phức tạp thành các yếu tố trực quan mà phần tạo hình ảnh của DALL-E có thể khai thác.

Nếu lời nhắc ban đầu có thể mơ hồ hoặc quá rộng thì mô hình GPT có thể giúp tinh chỉnh hoặc mở rộng lời nhắc. Thông qua đào tạo chuyên sâu về ngôn ngữ và nhiều chủ đề khác nhau, nó có thể suy ra chi tiết nào có thể liên quan hoặc thú vị đối với hình ảnh, ngay cả khi chúng không được đề cập rõ ràng trong lời nhắc ban đầu.

Mô hình GPT cũng có thể xác định các lỗi hoặc điểm mơ hồ có thể xảy ra trong các gợi ý. Ví dụ: nếu lời nhắc chứa sự mâu thuẫn thực tế hoặc ngôn ngữ khó hiểu, mô hình có thể sửa lỗi hoặc tìm cách làm rõ, đảm bảo đầu ra cuối cùng của trình tạo hình ảnh rõ ràng và chính xác nhất có thể.

Điều thú vị là vai trò của GPT không chỉ giới hạn ở sự hiểu biết và sàng lọc mà nó còn có thể bổ sung thêm một lớp sáng tạo. Với sự đào tạo chuyên sâu, nó có thể đưa ra những cách giải thích độc đáo hoặc giàu trí tưởng tượng về các tín hiệu, đẩy giới hạn sáng tạo của việc tạo ra hình ảnh.

Về bản chất, mô hình ngôn ngữ GPT là trung gian thông minh giữa đầu vào của người dùng và khả năng tạo hình ảnh của DALL-E. Nó không chỉ đảm bảo các lời nhắc được hiểu chính xác mà còn được làm phong phú và tối ưu hóa để tạo ra kết quả trực quan phù hợp và sáng tạo nhất.

Ứng dụng của DALL-E

DALL-E không chỉ là một màn trình diễn công nghệ thú vị mà nó còn có nhiều ứng dụng thực tế.

1. Thiết kế sáng tạo:

Các nhà thiết kế có thể dễ dàng hiện thực hóa những ý tưởng sáng tạo của mình với DALL-E. Cho dù đó là ý tưởng sản phẩm độc đáo, hình ảnh quảng cáo hay tác phẩm nghệ thuật, DALL-E đều có thể truyền cảm hứng mới vào lĩnh vực thiết kế.

2. Sáng tạo nội dung:

Nhà văn và người sáng tạo có thể sử dụng DALL-E để tạo các yếu tố hình ảnh cho câu chuyện, bài viết hoặc truyện tranh của họ. Điều này giúp làm phong phú thêm sự sáng tạo của họ và làm cho chúng hấp dẫn hơn.

3. Bán hàng trực quan:

Các thương hiệu và nhóm tiếp thị có thể sử dụng DALL-E để tạo quảng cáo, áp phích và các tài liệu quảng cáo khác bắt mắt. Điều này giúp nâng cao nhận thức về thương hiệu và thu hút nhiều đối tượng mục tiêu hơn.

4. Hỗ trợ giáo dục:

Các nhà giáo dục có thể sử dụng DALL-E để tạo ra hình ảnh giúp tài liệu giảng dạy trở nên sinh động và thú vị hơn. Học sinh có thể hiểu rõ hơn các khái niệm phức tạp thông qua các yếu tố trực quan.

5. Tạo cảnh ảo:

Các nhà sản xuất phim, truyền hình và nhà phát triển trò chơi có thể sử dụng DALL-E để tạo ra những cảnh, nhân vật và đạo cụ độc đáo nhằm thêm màu sắc cho tác phẩm của họ.

Đây chỉ là phần nổi của tảng băng chìm của DALL-E và các lĩnh vực ứng dụng của nó vẫn đang mở rộng. Nó mang lại sự sáng tạo và hiệu quả chưa từng có cho mọi tầng lớp xã hội.

Kết luận

Trong làn sóng trí tuệ nhân tạo, DALL-E chắc chắn là một chú ngựa ô. Nó thể hiện khả năng phi thường của trí tuệ nhân tạo trong việc tạo ra hình ảnh, cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho người sáng tạo, nhà thiết kế và chuyên gia tiếp thị.

Thông qua học sâu và mạng lưới thần kinh tiên tiến, DALL-E không chỉ có thể hiểu được lời nhắc bằng văn bản mà còn biến chúng thành nội dung hình ảnh tuyệt đẹp một cách sáng tạo. Quá trình tạo của nó kết hợp trí tuệ nhân tạo tổng hợp và các mô hình ngôn ngữ để cung cấp cho người dùng trải nghiệm đơn giản và mạnh mẽ.

Cho dù đó là thiết kế sáng tạo, sáng tạo nội dung hay tiếp thị, DALL-E đã thổi sức sống mới vào nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Nó không chỉ là đỉnh cao của công nghệ mà còn là nguồn sáng tạo không giới hạn.

Khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi rằng các phiên bản tương lai của DALL-E sẽ mang đến nhiều bất ngờ hơn và tiếp thêm sức sống cho lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.