ווי צו שאַפֿן בילדער מיט DALL-E? אַי טעקסט דזשענערייץ פּיינטינגז, זאָגן זייַ געזונט צו סקומבאַג געמעל!

✨ אַנליש דיין פאַנטאַזיע מיט DALL-E🚀! דע ר רעװאלוציאנער AI בילד דור געצייַג אַלאַוז איר צו שאַפֿן סטאַנינג בילדער מיט טעקסט🎨.

נאָר אַרייַן דיין יידיאַז און DALL-E וועט מאַכן זיי אין לעבן-ווי קונסט ווערק!

פון פאַרכאָלעמט לאַנדסקייפּס צו סטאַנינג人物פּאָרטרעט, די מעגלעכקייט איזאַנלימאַטאַדפון.

באַהעפטן די מאַגיש קרייַז פון DALL-E געמעל און אָנהייבן דיין קינסט נסיעה!

לעצטנס, די פעלד פון קינסטלעך סייכל (AI) האט געמאכט מערקווירדיק פּראָגרעס.טשאַטגפּט עס יקסעלז ניט בלויז אין טעקסט שאַפונג, אָבער אונדזער אַי בינע יקספּאַנדז ביסלעכווייַז ווייַטער פון ריין טעקסט.

וואָס איז DALL-E?

DALL-E איז אַ רעוואלוציאנער אַי סיסטעם וואָס דזשענערייץ בילדער באזירט אויף טעקסט דיסקריפּשאַנז.

DALL-E איז אַ וויכטיק מיילסטאָון אין קינסטלעך סייכל שעפֿערישקייט, און די לעצטע ווערסיע, DALL-E 3, איז אפילו מער שטאַרק.

אין דעם פירער, מיר וועלן נעמען אַ נעענטער קוק אין וואָס DALL-E איז, ווי עס אַרבעט, זייַן אַפּלאַקיישאַן געביטן און עצות פֿאַר ניצן עס צו דזשענערייט גרויס וויזשאַוואַל אינהאַלט.

דער באַגריף סאָונדס פּשוט, אָבער פֿאַר בעסטער רעזולטאַטן, איר דאַרפֿן צו נאָכפאָלגן די עצות פֿאַר עכט און פּינטלעך זוכן רעזולטאַטן! צו ענשור אַז איר באַקומען די מערסט עכט און פּינטלעך זוכן רעזולטאַטן, מיר צושטעלן איר די פאלגענדע עצות און טריקס.

איידער איר נוצן DALL-E, עס זענען דריי כאַוסקיפּינג כּללים איר דאַרפֿן צו פֿאַרשטיין:

זינט איר טעקניקלי באשאפן דעם געדאַנק פֿאַר דיין אַרטוואָרק, איר זענט דער קינסטלער דורך פעליקייַט, כאָטש די בילד וועט זיין דאַונלאָודיד מיט די קאָליר וואָטערמאַרק פון DALL-E 2.

עס זענען לימאַץ צו וואָס איר קענען מאַכן. פֿאַר בייַשפּיל, די אינהאַלט פּאָליטיק פון DALL-E 2 פּראָוכיבאַץ שעדלעך, פאַרפירעריש אָדער פּאָליטיש אינהאַלט. צו פאַרמייַדן זידלען, עטלעכע זוכן טערמינען פֿאַר ציבור פיגיערז, אַזאַ ווי טיילער סוויפט, זענען פאַרקריפּלט. כאָטש ניט אַלע סאַלעבריטיז אָנרירן אינהאַלט פּאַלאַסיז, ​​זייער פנימער זענען אָפט פאַרקרימט פֿאַר זיכערקייַט.

קרעדיט לימיט פֿאַר DALL-E 2: יוזערז וואָס פאַרשרייַבן און שאַפֿן אַ חשבון דורך E- בריוו איידער 2023 אפריל 4 קענען באַקומען 6 פריי קרעדיץ, וואָס ויסגיין און רינוינג יעדער חודש. פֿאַר בייַשפּיל, איך זיך איינגעשריבן אויף 15 סעפטעמבער 2022, אַזוי איך באַקומען 9 פריי קרעדיץ יעדער חודש, וואָס רינוז אויטאָמאַטיש. באַמערקונג אַז די פריי קרעדיץ זענען נישט ראָולינג, אַזוי אפילו אויב איך טאָן ניט מאַכן קונסט פֿאַר דריי חדשים, איך קען נישט אָנקלייַבן 25 קרעדיץ. נייַע ניצערס וואָס האָבן פּונקט באשאפן אַ חשבון ניט מער געניסן די זעלבע פריי קרעדיט נוץ און מוזן קויפן בייַ מינדסטער 15 קרעדיץ פֿאַר $ 60. יוזערז קענען קויפן DALL-E קרעדיץ סעפּעראַטלי דורך labs.openai.com, וואָס זענען באַצאָלט סעפּעראַטלי פֿון די DALL-E API.

קרעדיץ זענען בלויז רידימאַבאַל נאָך זיי זענען אריין און דזשענערייטאַד, אָנפֿרעגן וואָס זענען לעסאָף נישט דזשענערייטאַד רעכט צו אינהאַלט פּאָליטיק ווייאַליישאַנז וועט נישט זיין דידאַקטיד פון די פריי קרעדיט. איר קענט דריקט אויף דיין פּראָפיל ייקאַן אין דער אויבערשטער רעכט ווינקל פון די זוכן צובינד צו זען ווי פיל קרעדיט איר האָבן לינקס יעדער חודש, און איר קענען קלייַבן צו קויפן מער, סטאַרטינג פון $ 115 פֿאַר 15 קרעדיץ.

ווי צו נוצן DALL-E צו דזשענערייט בילדער?

DALL-E איז איינער פון די מערסט שטאַרק קינסטלעך סייכל מכשירים דערווייַל אויף די מאַרק.

דאָס איז אַ קינסטלעך סייכל בילד גענעראַטאָר דעוועלאָפּעד דורך די OpenAI מאַנשאַפֿט הינטער ChatGPT. עס ניצט אַ טעכנאָלאָגיע גערופן "דזשענעראַטיוו קינסטלעך סייכל" צו שאַפֿן אָריגינעל בילדער פֿון קראַצן באזירט אויף טעקסט פּראַמפּס.

פֿאַר בייַשפּיל, אויב איר אַרייַן די טעקסט "an avocado chair with a red colored monkey", DALL-E וועט דזשענערייט נייַע בילדער פון דעם מאָדנע כייפעץ.

אלא ווי פשוט קאַטינג און קאַלאַגינג טיילן פון אַ בילד, עס איז פאקטיש "ימאַדזשאַן" וואָס איר דיסקרייבז. די מער דיטיילד דיין באַשרייַבונג, די מער ראַפינירט די ריזאַלטינג בילד וועט זיין.

עס איז כדאי צו באמערקן אַז דער נאָמען "DALL-E" איז אַ האָמאָפאָני פון די סוררעאַליסט קינסטלער סאַלוואַדאָר דאַלי און פּיקסאַר ס פרייַנדלעך ראָבאָט כאַראַקטער WALL-E. דעם הינץ ווי DALL-E קאַמביינז קונסט און טעכנאָלאָגיע צו שאַפֿן פאַנטאַסטיש וויזשאַוואַל יפעקץ גלייַך פֿון טעקסט דיסקריפּשאַנז.

דאָס איז די ווונדער פון DALL-E, וואָס רעפּראַזענץ אַ שפּרינגען אין קינסטלעך סייכל שאפן.

בשעת מענטשן קענען לייכט ימאַדזשאַן זאכן דורך ווערטער, קאָמפּיוטערס געניצט צו טאָן דאָס, ספּעציעל נישט אין אַזאַ אַ לעבעדיק וועג. DALL-E רילייזיז די פּראַקטיש פאַנטאַזיע און פּראָבלעם סאַלווינג קייפּאַבילאַטיז טאָכיק אין קאָמפּיוטערס, עפן אַרויף יקסייטינג פּאַסאַבילאַטיז פֿאַר גראַפיק פּלאַן, בילד טעמפּלאַטעס, וועב בלאַט לייאַוץ, און מער.

ווי טוט DALL-E אַרבעט?

ווי טוט DALL-E וואַרפן זיין מאַגיש? ווי פריער דערמאנט, עס ניצט אַ טעכנאָלאָגיע גערופֿן "דזשענעראַטיוו קינסטלעך סייכל." זאל ס נעמען אַ נעענטער קוק.

גענעראַטיווע אַי מאָדעלס

ניט ענלעך רובֿ אַרבעט-ספּעציפיש אַי, דזשענעראַטיוו אַי מאָדעלס זענען נישט ספּעשאַלייזד צו דורכפירן אַ ספּעציפיש אַרבעט.

אַנשטאָט, זיי זענען טריינד אויף מאַסיוו שטעלט פון בילדער, טעקסט און אנדערע דאַטן צו אַנטוויקלען אַ טיף פארשטאנד פון די באציונגען צווישן פאַרשידן קאַנסעפּס.

דאָס ינייבאַלז זיי צו דזשענערייט נייַ רעזולטאַט וואָס איז העכסט רעאַליסטיש און אַקיעראַטלי גלייַכן די פּראַמפּס.

פֿאַר בייַשפּיל, אַ אַי טריינד בלויז אויף פאָטאָס פון קאַץ וואָלט נישט קענען צו ימאַדזשאַן אַ ראָמאַן כייַע ווי "פלאַמינגאָ-לייב." טריינד אויף מיליאַנז פון בילדער פון פאַרשידן אַנימאַלס, יומאַנז, אידיש, און מער, די דזשענעראַטיוו מאָדעל קענען פאַרבינדן דעם וויסן צו קאַנווינסינגלי דזשענערייט אַ פלאַמינגאָ-לייב כייבריד באזירט אויף פּראַמפּס.

אין די לעצטע ווערסיע פון ​​​​DALL-E 3, די פיייקייט צו שאַפֿן גאָר נייַע טינגז איז נאָך דעמאַנסטרייטיד. די נייַע ווערסיע דעמאַנסטרייץ אַ העכער מדרגה פון אַקיעראַסי אין ינטערפּרעטינג קיוז, קאַפּטשערינג סאַטאַל דיפעראַנסיז און דעטאַילס וואָס פריערדיקע מאָדעלס זענען נישט ביכולת צו כאַפּן.

אין פאַרגלייַך מיט פריערדיק קינסטלעך סייכל גענעראַטאָרס, DALL-E 3 איז ניט מער פּראָנע צו אומגעריכט רעזולטאַטן ווען איר באַקומען קאָמפּלעקס ינסטראַקשאַנז. אַנשטאָט, עס דעמאַנסטרייץ אַ העכער פארשטאנד פון שפּראַך וואָס ינייבאַלז עס צו ימאַדזשאַן ראָמאַן סינעריאָוז און אותיות וואָס יקסיד עקספּעקטיישאַנז פון טעקסט-צו-בילד גענעראַטיווע מאָדעלס.

מיט DALL-E 3, די קשר צווישן שפּראַך און בילד איז אפילו נעענטער, מיט די פיייקייט צו טייַטשן דעם קאָנטעקסט פון קיוז אלא ווי נאָר מעטשאַניקאַל דזשענערייט בילדער. דאָס מאכט די דזשענערייטאַד בילדער נעענטער צו די עקספּעקטיישאַנז פון דער באַניצער.

דערנאָך, לאָמיר נעמען אַ דיפּער קוק אין ווי די דור אַרקאַטעקטשער פון DALL-E אַרבעט.

ווי אַזוי אַרבעט די גענעראַטיווע אַרקאַטעקטשער פון DALL-E?

דער שליסל צו געבן DALL-E צו דזשענערייט בילדער פֿון טעקסט ליגט אין זיין ספּעשלי דיזיינד נעוראַל נעץ אַרקאַטעקטשער:

גרויס דאַטן שטעלט:

DALL-E איז טריינד אויף ביליאַנז פון בילד-טעקסט פּערז, וואָס ינייבאַלז עס צו לערנען וויזשאַוואַל קאַנסעפּס און זייער שייכות צו טעקסטשאַוואַל אינהאַלט אָדער גערעדט שפּראַך. דעם מאַסיוו דאַטן שטעלן גיט עס אַ ברייט פארשטאנד פון די וועלט 'ס וויסן.

כייעראַרקישע סטרוקטור:

די נעץ האט אַ כייעראַרקאַקאַל פאַרטרעטונג פון הויך-מדרגה קאַנסעפּס צו דעטאַילס. די שפּיץ לייַערס פֿאַרשטיין ברייט קאַטעגאָריעס (אַזאַ ווי פייגל), בשעת די דנאָ לייַערס דערקענען סאַטאַל אַטריביוץ (אַזאַ ווי שנאָבל פאָרעם, קאָליר, און שטעלע אויף די פּנים).

טעקסט קאָדירונג:

מיט דעם וויסן, DALL-E איז ביכולת צו בייַטן געשריבן ווערטער אין אַ מאַטאַמאַטיקאַל פאַרטרעטונג פון דעם טעקסט. פֿאַר בייַשפּיל, ווען מיר דרוקן "פלאַמינגאָ-לייב", עס ווייסט וואָס אַ פלאַמינגאָ איז, וואָס איז אַ לייב, און איז ביכולת צו פאַרבינדן די פאַרשידענע קעראַקטעריסטיקס פון די צוויי אַנימאַלס. דורך דעם איבערזעצונג, טעקסטשאַוואַל אַרייַנשרייַב קענען פּראָדוצירן וויזשאַוואַל רעזולטאַט.

דעם אַוואַנסירטע אַרקאַטעקטשער ינייבאַלז DALL-E צו אַקיעראַטלי דזשענערייט שעפעריש און קאָוכיראַנט בילדער נאָך טעקסטשאַוואַל קיוז.

איצט מיר פֿאַרשטיין די טעכניש קאַמפּלעקסיטיז, אָבער פֿאַר די סוף באַניצער, די נוצן פון DALL-E איז זייער פּשוט.

נאָר אַרייַן די פּראַמפּס און דזשענערייט סטאַנינג בילדער.

שפּראַך מאָדעלס און DALL-E

אַ וויכטיק קאָמפּאָנענט פון די DALL-E אַרקאַטעקטשער איז די GPT (גענעראַטיווע פּרעטריינד טראַנספאָרמער) שפּראַך מאָדעל. די מאָדעלס שפּילן אַ שליסל ראָלע אין ינטערפּרעטינג און ראַפינירן קיוז.

די GPT מאָדעל איז גוט צו פֿאַרשטיין דעם קאָנטעקסט און סאַטאַל דיפעראַנסיז פון שפּראַך. ווען אַ פּינטלעך איז אריין, די GPT מאָדעל לייענט ניט בלויז די ווערטער אָבער אויך פֿאַרשטיין די קאַוואָנע און סאַטאַל טייַטש הינטער זיי. דער פארשטאנד איז קריטיש פֿאַר איבערזעצן אַבסטראַקט אָדער קאָמפּלעקס געדאנקען אין וויזשאַוואַל עלעמענטן וואָס די בילד דור פון DALL-E קענען נוצן.

אויב דער ערשט אָנצוהערעניש איז ומקלאָר אָדער צו ברייט, די GPT מאָדעל קענען העלפֿן ראַפינירן אָדער יקספּאַנד די אָנצוהערעניש. דורך ברייט טריינינג אויף שפּראַך און אַ פאַרשיידנקייַט פון טעמעס, עס קענען אָנווייַזן וואָס דעטאַילס קען זיין באַטייַטיק אָדער טשיקאַווע צו אַ בילד, אפילו אויב נישט בפירוש דערמאנט אין דער אָריגינעל פּינטלעך.

די GPT מאָדעל קענען אויך ידענטיפיצירן מעגלעך ערראָרס אָדער אַמביגיואַטיז אין די הינץ. פֿאַר בייַשפּיל, אויב אַ פּינטלעך כּולל פאַקטשואַל ינגקאַנסיסטענסיז אָדער קאַנפיוזינג שפּראַך, דער מאָדעל קענען פאַרריכטן דעם טעות אָדער זוכן קלעראַפאַקיישאַן, און ינשורינג די לעצט אַרייַנשרייַב צו די בילד גענעראַטאָר איז ווי קלאָר און פּינטלעך ווי מעגלעך.

ינטערעסטינגלי, די ראָלע פון ​​​​GPT איז נישט לימיטעד צו פארשטאנד און ראַפינירטקייַט, עס קען אויך לייגן אַ שיכטע פון ​​שאפן. מיט ברייט טריינינג, עס קענען קומען אַרויף מיט יינציק אָדער ימאַדזשאַנאַטיוו ינטערפּריטיישאַנז פון קיוז, פּושינג די לימאַץ פון בילד דור.

אין עסאַנס, די GPT שפּראַך מאָדעל איז אַן ינטעליגענט ינטערמידיערי צווישן באַניצער אַרייַנשרייַב און DALL-E ס בילד דור קייפּאַבילאַטיז. ניט בלויז מאַכן זיי ינשור אַז פּראַמפּס זענען פארשטאנען אַקיעראַטלי, זיי זענען אויך ענריטשט און אָפּטימיזעד צו פּראָדוצירן די מערסט באַטייַטיק און שעפעריש וויזשאַוואַל רעזולטאַט.

וואָס איז DALL-E געניצט פֿאַר?

די אַפּלאַקיישאַן פעלדער פון DALL-E זענען דייווערס. עס קענען זיין גענוצט צו שאַפֿן אַ פאַרשיידנקייַט פון וויזשאַוואַל עלעמענטן, פּראַוויידינג שעפעריש און פּלאַן שטיצן פֿאַר פאַרשידענע ינדאַסטריז און ניצט.

גראַפיק פּלאַן:

DALL-E קענען דזשענערייט יינציק און קאַמפּעלינג טריינינג אויף בילדער, טעקסט און אנדערע דאַטן שטעלט צו אַנטוויקלען אַ טיף פארשטאנד פון די באַציונגען צווישן פאַרשידן קאַנסעפּס.

אין דעם וועג, זיי זענען ביכולת צו דזשענערייט ראָמאַן אַוטפּוץ וואָס זענען העכסט רעאַליסטיש און אַקיעראַטלי גלייַכן די צוגעשטעלט קיוז.

פֿאַר בייַשפּיל, אַ אַי טריינד בלויז אויף פאָטאָס פון קאַץ וואָלט נישט קענען צו ימאַדזשאַן ראָמאַן כייַע מינים ווי "פלאַמינגאָס און ליאָנס."

און דורך טריינינג אויף מיליאַנז פון בילדער, טעקסט און אַודיאָ פון פאַרשידן אַנימאַלס, יומאַנז, אידיש, און מער, די דזשענעראַטיוו מאָדעל קענען פאַרבינדן די לערנען רעזולטאַטן צו קאַנווינסינגלי דזשענערייט כייבראַדז אַזאַ ווי "פלאַמינגאָס און ליאָנס."

אין די לעצטע ווערסיע פון ​​​​DALL-E 3, די פיייקייט צו שאַפֿן נייַע טינגז איז אפילו מער שטאַרק. עס דעמאַנסטרייץ נייַע טאלאנטן אין אַקיעראַטלי ינטערפּריטיישאַן פון קיוז און קאַפּטשערינג סאַטאַל דיפעראַנסיז און דעטאַילס וואָס די פריערדיקע מאָדעלס זענען נישט ביכולת צו כאַפּן.

אין פאַרגלייַך מיט פריערדיק קינסטלעך סייכל גענעראַטאָרס, DALL-E 3 ווייזט בעסער פארשטאנד קייפּאַבילאַטיז ווען ריסיווינג קאָמפּלעקס ינסטראַקשאַנז. בשעת פרייַערדיק גענעראַטאָרס טענד צו פּראָדוצירן אומגעריכט רעזולטאַטן ווען פּראַסעסינג קאָמפּלעקס פּראַמפּס, DALL-E 3 דעמאַנסטרייץ ויסגעצייכנט פארשטאנד פון שפּראַך, אַלאַוינג עס צו ימאַדזשאַן ראָמאַן סינעריאָוז און אותיות ווייַטער פון טעקסט-צו-בילד דור מאָדעלס.

מיט DALL-E 3, די קשר צווישן שפּראַך און בילד איז אפילו נעענטער, אַזוי עס קענען טייַטשן דעם קאָנטעקסט פון די פּינטלעך אלא ווי נאָר לייענען עס פֿון די שריפט. די רעזולטאטן דזשענערייטאַד קען זיין זייער נאָענט צו די באדערפענישן פון דער באַניצער.

דאָ ס אַ בייַשפּיל פון אַ פּשוט פּינטלעך: "ימאַדזשאַן אַ פלאַמינגאָ לייב."

בילד רעזולטאַט:

אַזוי, ווי איז עס אַטשיווד? די פיייקייט צו "ימאַדזשאַן" טעקסט סטעמס פון צוויי שליסל קאַמפּאָונאַנץ פון דזשענעראַטיוו אַי מאָדעלס:

נעוראַל נעטוואָרקס:

נעוראַל נעץ איז אַ כייעראַרקאַקאַל אַלגערידאַם נעץ וואָס סימיאַלייץ די אַרבעט פּרינציפּ פון נוראַנז אין דעם מענטש מאַרך. עס ינייבאַלז קינסטלעך סייכל צו ידענטיפיצירן פּאַטערנז און קאַנסעפּס אין גרויס דאַטן שטעלט.

מאַשין לערנען אַלגערידאַם:

די אַלגערידאַמז, אַזאַ ווי טיף לערנען, פאָרזעצן צו פֿאַרבעסערן נעוראַל נעטוואָרקס 'פארשטאנד פון דאַטן באציונגען.

גענעראַטיווע מאָדעלס בויען אַ רייַך קאַנסעפּטשואַל פארשטאנד פון דער וועלט דורך טריינינג אויף ריזיק דאַטן שטעלט. פּינטלעך פּראַמפּס קענען רעמיקס די לערנען אַוטקאַמז צו פּראָדוצירן קיינמאָל-פריער-געזען רעזולטאַט.

ווי די גענעראַטיווע אַרקאַטעקטשער פון DALL-E אַרבעט

DALL-E איז ביכולת צו דזשענערייט בילדער פֿון טעקסט דאַנק צו זיין ספּעשלי דיזיינד נעוראַל נעץ אַרקאַטעקטשער:

גרויס דאַטן שטעלט:

DALL-E איז טריינד אויף ביליאַנז פון בילד-טעקסט פּערז, וואָס אַלאַוז עס צו לערנען וויזשאַוואַל קאַנסעפּס און זייער שייכות מיט טעקסטשאַוואַל אינהאַלט אָדער גערעדט שפּראַך. דעם מאַסיוו דאַטן שטעלן גיט עס מיט ברייט וויסן פון דער וועלט.

כייעראַרקישע סטרוקטור:

די נעץ איז רעפּריזענטיד כייעראַרקיקלי, פֿון הויך-מדרגה קאַנסעפּס צו דעטאַילס. די שפּיץ לייַערס פֿאַרשטיין ברייט קאַטעגאָריעס (ווי פייגל), בשעת די דנאָ לייַערס דערקענען סאַטאַל אַטריביוץ (ווי שנאָבל פאָרעם, קאָליר, און שטעלע אויף די פּנים).

טעקסט קאָדירונג:

מיט דעם וויסן, DALL-E איז ביכולת צו קאָנווערט געשריבן ווערטער אין מאַטאַמאַטיקאַל רעפּראַזאַנטיישאַנז. פֿאַר בייַשפּיל, ווען מיר דרוקן "פלאַמינגאָ לייב", עס ווייסט וואָס אַ פלאַמינגאָ און אַ לייב זענען און איז ביכולת צו פאַרבינדן די פאַרשידענע קעראַקטעריסטיקס פון די צוויי אַנימאַלס. דורך דעם מין פון איבערזעצונג, טעקסטשאַוואַל אַרייַנשרייַב קענען פּראָדוצירן וויזשאַוואַל רעזולטאַט.

דעם אַוואַנסירטע אַרקאַטעקטשער העלפּס DALL-E דזשענערייט שעפעריש און קאָוכיראַנט בילדער באזירט אויף גענוי טעקסט קיוז.

איצט מיר וויסן אַז די טעכניש ישוז קענען זיין גאַנץ קאָמפּליצירט, אָבער פֿאַר די סוף באַניצער די אָפּעראַציע איז זייער פּשוט.

נאָר געבן עצות און דזשענערייט סטאַנינג בילדער.

שפּראַך מאָדעלס און DALL-E

אַ וויכטיק קאָמפּאָנענט פון די אַרקאַטעקטשער פון DALL-E איז די GPT (גענעראַטיווע פּרעטריינד טראַנספאָרמער) שפּראַך מאָדעל. די מאָדעלס שפּילן אַ שליסל ראָלע אין ינטערפּרעטינג און ראַפינירן קיוז צו אַפּטאַמייז בילד דור.

GPT מאָדעלס זענען גוט צו פֿאַרשטיין דעם קאָנטעקסט און נואַנסיז פון שפּראַך. ווען פּראַמפּטיד, די GPT מאָדעל איז ביכולת צו ניט בלויז דערקענען ווערטער אָבער אויך פֿאַרשטיין די קאַוואָנע און סאַטאַל טייַטש הינטער זיי. דער פארשטאנד איז קריטיש פֿאַר איבערזעצן אַבסטראַקט אָדער קאָמפּלעקס געדאנקען אין וויזשאַוואַל עלעמענטן וואָס די בילד דור פון DALL-E קענען נוצן.

אויב דער ערשט פּינטלעך קען זיין ווייג אָדער צו ברייט, די GPT מאָדעל קענען העלפֿן ראַפינירן אָדער יקספּאַנד די פּינטלעך. דורך ברייט טריינינג אויף שפּראַך און אַ פאַרשיידנקייַט פון טעמעס, עס קענען אָנפירן וואָס דעטאַילס קען זיין באַטייַטיק אָדער טשיקאַווע צו אַ בילד, אפילו אויב זיי זענען נישט בפירוש דערמאנט אין דער אָריגינעל פּינטלעך.

די GPT מאָדעל איז אויך ביכולת צו ידענטיפיצירן מעגלעך ערראָרס אָדער אַמביגיואַטיז אין די הינץ. פֿאַר בייַשפּיל, אויב אַ פּינטלעך כּולל פאַקטשואַל ינגקאַנסיסטענסיז אָדער קאַנפיוזינג שפּראַך, דער מאָדעל קענען פאַרריכטן דעם טעות אָדער זוכן קלעראַפאַקיישאַן, און ינשורינג די לעצט רעזולטאַט פון די בילד גענעראַטאָר איז ווי קלאָר און פּינטלעך ווי מעגלעך.

ינטערעסטינגלי, די ראָלע פון ​​​​GPT איז נישט לימיטעד צו פארשטאנד און ראַפינירטקייַט, עס קען אויך לייגן אַ שיכטע פון ​​שאפן. מיט ברייט טריינינג, עס קענען קומען אַרויף מיט יינציק אָדער ימאַדזשאַנאַטיוו ינטערפּריטיישאַנז פון קיוז, פּושינג די שעפעריש לימאַץ פון בילד דור.

אין עסאַנס, די GPT שפּראַך מאָדעל איז אַן ינטעליגענט ינטערמידיערי צווישן באַניצער אַרייַנשרייַב און DALL-E ס בילד דור קייפּאַבילאַטיז. ניט בלויז ינשורז אַז פּראַמפּס זענען פארשטאנען אַקיעראַטלי, אָבער זיי זענען אויך ענריטשט און אָפּטימיזעד צו פּראָדוצירן די מערסט באַטייַטיק און שעפעריש וויזשאַוואַל רעזולטאַט.

אַפּלאַקיישאַן פון DALL-E

DALL-E איז מער ווי בלויז אַ קיל טעכנאָלאָגיע דעמאַנסטריישאַן, עס האט פילע פּראַקטיש אַפּלאַקיישאַנז.

1. שעפעריש פּלאַן:

דיזיינערז קענען לייכט פאַרשטיין זייער שעפעריש געדאנקען מיט DALL-E. צי עס איז אַ יינציק פּראָדוקט באַגריף, גאַנצע בילד אָדער קינסט אַרבעט, DALL-E קענען אַרייַנשפּריצן נייַ ינספּיראַציע אין די פּלאַן פעלד.

2. אינהאַלט שאַפונג:

שרייבערס און קריייטערז קענען נוצן DALL-E צו דזשענערייט וויזשאַוואַל עלעמענטן פֿאַר זייער דערציילונגען, אַרטיקלען אָדער קאַמיקס. דאָס העלפּס צו באַרייַכערן זייער קרייישאַנז און מאַכן זיי מער אַטראַקטיוו.

3. וויסואַל מערטשאַנדייזינג:

בראַנדז און פֿאַרקויף טימז קענען נוצן DALL-E צו שאַפֿן אויג-קאַטשינג אַדס, פּאָסטערס און אנדערע פּערמאָושאַנאַל מאַטעריאַלס. דאָס העלפּס פאַרגרעסערן סאָרט וויסיקייַט און צוציען מער ציל וילעם.

4. בילדונגקרייז הילף:

עדזשיוקייטערז קענען נוצן DALL-E צו דזשענערייט בילדער צו מאַכן לערנען מאַטעריאַלס מער לעבעדיק און טשיקאַווע. סטודענטן קענען בעסער פֿאַרשטיין קאָמפּלעקס קאַנסעפּס דורך וויזשאַוואַל עלעמענטן.

5. ווירטואַל סצענע שאַפונג:

פילם און טעלעוויזיע פּראָדוסערס און שפּיל דעוועלאָפּערס קענען נוצן DALL-E צו דזשענערייט יינציק סינז, אותיות און פּראַפּס צו לייגן קאָליר צו זייער ווערק.

דאָס איז נאָר דער שפּיץ פון די ייסבערג פון DALL-E, און די אַפּלאַקיישאַן געביטן זענען נאָך יקספּאַנדיד. עס ברענגט אַנפּרעסידענטיד שאפן און עפעקטיווקייַט צו אַלע גייט פון לעבן.

אין מסקנא

אין דער כוואַליע פון ​​קינסטלעך סייכל, DALL-E איז בלי אַ טונקל פערד. עס דעמאַנסטרייץ די ויסערגעוויינלעך קייפּאַבילאַטיז פון קינסטלעך סייכל אין בילד דור, פּראַוויידינג שטאַרק מכשירים פֿאַר קריייטערז, דיזיינערז און פֿאַרקויף פּראָפעססיאָנאַלס.

דורך טיף לערנען און אַוואַנסירטע נעוראַל נעטוואָרקס, DALL-E איז ניט בלויז ביכולת צו פֿאַרשטיין טעקסטשאַוואַל פּראַמפּס, אָבער אויך קריייטיוולי יבערמאַכן זיי אין סטאַנינג וויזשאַוואַל אינהאַלט. זיין דור פּראָצעס קאַמביינז גענעראַטיוו קינסטלעך סייכל און שפּראַך מאָדעלס צו צושטעלן ניצערס אַ פּשוט און שטאַרק דערפאַרונג.

צי עס איז שעפעריש פּלאַן, אינהאַלט שאַפונג אָדער פֿאַרקויף, DALL-E האט ינדזשעקטיד נייַ ווייטאַלאַטי אין פאַרשידן ינדאַסטריז. עס איז ניט בלויז דער שפּיץ פון טעכנאָלאָגיע, אָבער אויך דער מקור פון אַנלימאַטאַד שעפֿערישקייט.

ווי טעכנאָלאָגיע האלט צו יוואַלוו, מיר קענען דערוואַרטן אַז צוקונפֿט ווערסיעס פון DALL-E וועט ברענגען מער סאַפּרייזיז און אַרייַנשפּריצן מער ווייטאַלאַטי אין די פעלד פון קינסטלעך סייכל.