如何使用DALL-E建立圖片？ AI文字生成繪畫，從此告別畫渣！

✨用DALL-E，釋放你的想像🚀！這款革命性的 AI 圖像生成工具，讓你能用文字創造令人驚嘆的圖片🎨。

只需輸入你的想法，DALL-E 就會將它們變為栩栩如生的藝術作品！

從夢幻般的風景到令人驚嘆的人肖像，可能性是無限的。

加入DALL-E 繪畫魔法陣，開啟你的藝術🎨之旅吧！

最近，人工智慧（AI）領域取得了引人注目的進展。ChatGPT 不僅在文本創作方面表現出色，而且我們的AI舞台逐漸擴展到了超越純文本的領域。

DALL-E是什麼？

DALL-E是一款革命性的AI系統，能夠根據文字描述產生影像。

DALL-E 是人工智慧創造力的重要里程碑，而最新版本DALL-E 3 的功能更為強大。

在這篇指南中，我們將深入探討DALL-E 是什麼、其運作方式、應用領域，以及使用它來產生精彩視覺內容的技巧。

這個概念聽起來簡單，但為了獲得最佳效果，你需要遵循這些技巧，以獲得真實而準確的搜尋結果！為了確保你得到的搜尋結果最真實、最準確，我們為你提供以下提示和技巧。

在使用DALL-E 之前，有三個內務規則需要了解：

由於你在技術上創造了你的藝術品的創意，你默認是藝術家，雖然下載圖像時會帶有DALL-E 2的彩色水印。

你可以創造的內容是有限制的。例如，DALL-E 2的內容政策禁止有害、欺騙或政治內容。為了防止濫用，一些公共人物的搜尋詞，例如泰勒·斯威夫特，是被禁止的。儘管並非所有的名人都違反了內容政策，但為了安全起見，他們的臉往往會被扭曲。

DALL-E 2的信用額度：在2023年4月6日之前透過電子郵件註冊並建立帳戶的用戶可以獲得15個免費信用額度，每月過期並更新。例如，我在2022年9月25日註冊，因此我每月獲得15個免費信用額度，自動更新。請注意，免費信用額度不可滾動，因此即使我三個月不創作藝術品，也不能累積60個信用額度。剛創建帳戶的新用戶不再享有相同的免費信用額度福利，必須以15美元的價格購買至少115個信用額度。使用者可以透過labs.openai.com進行單獨購買DALL-E信用，並與DALL-E API分開計費。

信用額度只有在輸入並完成產生後才能兌現，由於違反內容政策而最終未產生的搜尋不會從免費信用額度中扣除。你可以點擊搜尋介面右上角的個人資料圖標，查看每月剩餘的信用額度，也可以選擇購買更多，115個信用額度的起價為15美元。

如何使用DALL-E產生圖片？

DALL-E 是目前市場上最強大的人工智慧工具之一。

這是由ChatGPT 背後的OpenAI團隊開發的人工智慧圖像生成器，採用一種稱為「生成式人工智慧」的技術，從零開始根據文字提示創建原始圖像。

比如，如果你輸入文字“an avocado chair with a red colored monkey”，DALL-E 將會產生這奇特物體的全新影像。

它不是簡單地剪下和拼貼圖像的部分，而是實際「想像」出你所描述的內容。你的描述越詳細，產生的影像就越精細。

值得注意的是，「DALL-E」這個名字取自超現實主義藝術家薩爾瓦多·達利（Salvador Dali）和皮克斯的友好機器人角色瓦力（WALL-E）的諧音。這暗示了DALL-E是如何將藝術與科技結合，直接從文字描述中幻化出奇幻的視覺效果。

這就是DALL-E的奇妙之處，它代表了人工智慧創造力的一次飛躍。

儘管人類可以輕鬆地透過文字想像事物，但電腦過去卻無法做到，尤其是無法以如此生動的方式。 DALL-E實現了電腦內在的實際想像力和問題解決能力，為平面設計、圖像樣板、網頁佈局等開闢了令人興奮的可能性。

DALL-E如何運作？

DALL-E是如何施展魔法的呢？就如前文所述，它使用一種稱為「生成式人工智慧」的技術。我們深入了解一下。

生成式AI模型

與大多數任務特定的人工智慧不同，生成式人工智慧模型並非專門用於執行特定任務。

相反，它們經過大量的圖像、文字和其他資料集的訓練，以深入理解各種概念之間的關係。

這使得它們能夠產生高度逼真、準確符合提示的全新輸出。

例如，一個僅接受貓咪照片訓練的人工智慧無法想像出「flamingo-lion（火烈鳥-獅子）」這樣的新奇動物。透過數百萬張包含動物、人類、玩具等各種圖像的訓練，生成式模型可以結合這些學到的知識，根據提示令人信服地生成「火烈鳥-獅子」混合體。

在最新版本的DALL-E 3中，這種創造全新事物的能力得到了更進一步的展示。新版本在準確解讀提示、捕捉以往模型無法捕捉的微妙差異和細節方面表現出更高的水平。

與以往的人工智慧產生器相比，DALL-E 3在接收複雜指令時不再容易產生意料之外的結果。相反，它展現出對語言的卓越理解，使其能夠想像出新穎的場景和角色，超越了文本到圖像生成模型的預期。

有了DALL-E 3，語言與圖像之間的聯繫更加緊密，它能夠解讀提示的上下文，而不僅僅是機械地生成圖像。這使得生成的圖像更加接近用戶的期望。

接下來，讓我們更深入了解DALL-E的生成架構是如何運作的。

DALL-E的生成架構如何運作？

使DALL-E能夠從文字生成圖像的關鍵在於其專門設計的神經網路架構：

大型資料集：

DALL-E在數十億圖像-文字對上進行了訓練，這使它能夠學習視覺概念及其與文字內容或口語的關係。這個龐大的數據集為它提供了對世界知識的廣泛了解。

分層結構：

網路具有從高級概念到細節的分層表示。頂層理解大的類別（例如鳥類），而底層則識別細微的屬性（如鳥嘴的形狀、顏色和在臉上的位置）。

文字編碼：

利用這些知識，DALL-E能夠將書寫文字轉化為文本的數學表示。例如，當我們輸入“Flamingo-lion”時，它知道什麼是火烈鳥，什麼是獅子，並且能夠將這兩種動物的不同特徵組合起來。透過這種翻譯，文字輸入可以產生視覺輸出。

這種先進的架構使DALL-E能夠按照文字提示準確產生創造性且連貫的圖像。

現在，我們了解了技術方面的複雜性，但對於最終用戶來說，使用DALL-E非常簡單。

只要輸入提示，就能產生令人驚豔的影像。

語言模型和DALL-E

DALL-E架構的一個重要組成部分是GPT（產生預訓練轉換器）語言模型。這些模型在解釋和完善提示方面發揮關鍵作用。

GPT模型擅長掌握語言的脈絡和微妙差異。當輸入提示時，GPT模型不僅能讀取單詞，還能理解背後的意圖和微妙意義。這種理解對於將抽像或複雜的想法轉化為視覺元素至關重要，而DALL-E的圖像生成部分可以利用這些視覺元素。

如果最初的提示不夠清晰或過於寬泛，GPT模型可以幫助完善或擴展提示。透過對語言和各種主題的廣泛訓練，它可以推斷哪些細節可能與圖像相關或有趣，即使原始提示中沒有明確提及。

GPT模型還能辨識提示中可能存在的錯誤或歧義。例如，如果提示中包含事實不一致或語言混亂的地方，模型可以糾正錯誤或尋求澄清，確保圖像生成器的最終輸入盡可能清晰和準確。

有趣的是，GPT的作用不僅限於理解和完善，它還可以增加一層創造力。透過大量的訓練，它可以對提示提出獨特或富有想像力的解釋，從而突破影像生成的極限。

從本質上講，GPT語言模型是使用者輸入和DALL-E影像生成能力之間的智慧中介。它們不僅能確保準確理解提示，還能對提示進行豐富和優化，以產生最具相關性和創造性的視覺輸出。

DALL-E有何用途？

DALL-E的應用領域是多元的。它可以用於創造各種視覺元素，為不同行業和用途提供創意和設計的支援。

平面設計：

DALL-E可以產生獨特且引人注目的圖像、文字和其他資料集的訓練，以深入理解各種概念之間的關係。

透過這種方式，它們能夠產生高度逼真且準確地符合提供提示的全新輸出。

例如，僅接受過貓照片訓練的人工智慧無法想像出「火烈鳥獅子」這樣的新奇動物物種。

而透過數百萬張包含動物、人類、玩具等各種圖像、文字和音訊的訓練，生成模型能夠結合這些學習成果，令人信服地生成「火烈鳥獅子」這樣的混合體。

在最新版本的DALL-E 3中，這種創造新事物的能力更加強大。它在準確解讀提示、捕捉以往模型無法捕捉的微妙差異和細節方面展現了新的天賦。

相較於先前的人工智慧生成器，在接收複雜指令時，DALL-E 3表現出更出色的理解能力。先前的生成器在處理複雜提示時往往會產生意想不到的結果，而DALL-E 3則表現出對語言出色的理解能力，使其能夠想像出新奇的場景和角色，超出了文本到圖像生成模型的預期。

有了DALL-E 3，語言和圖像之間的聯繫更加緊密，因此它可以解讀提示的上下文，而不僅僅是照本宣科。產生的結果可能與使用者的需求非常接近。

以下是一個簡單提示的例子：“想像一隻火烈鳥獅子。”

影像輸出：

那麼，它是如何實現的呢？這種「想像」文字的能力源自於生成式人工智慧模型的兩個關鍵組成部分：

神經網路：

神經網路是一個分層演算法網絡，模擬人腦神經元的工作原理。它使得人工智慧能夠識別大量資料集中的模式和概念。

機器學習演算法：

這些演算法，如深度學習等，不斷完善神經網路對資料關係的理解。

生成模型透過在龐大的資料集上進行訓練建立了對世界豐富概念的理解。準確的提示能夠重新混合這些學習成果，產生前所未見的產出。

DALL-E的生成架構如何運作

DALL-E之所以能夠從文字生成圖像，得益於其專門設計的神經網路架構：

大型資料集：

DALL-E是在數十億圖像-文字對上進行訓練的，這使得它能夠學會視覺概念及其與文字內容或口語的關聯。這個龐大的數據集為它提供了廣泛的世界知識。

分層結構：

網路採用分層表示，從高階概念到細節。頂層理解大的類別（如鳥類），而底層則識別細微的屬性（如鳥嘴的形狀、顏色和在臉上的位置）。

文字編碼：

透過這些知識，DALL-E能夠將書寫文字轉化為數學表示。例如，當我們輸入“火烈鳥獅子”時，它知道火烈鳥和獅子是什麼，並能夠將這兩種動物的不同特徵結合起來。透過這種翻譯，文字輸入可以產生視覺輸出。

這種先進的架構幫助DALL-E精確地按照文字提示產生創造性和連貫性的圖像。

現在，我們知道技術問題可能相當複雜，但對於最終用戶來說，操作非常簡單。

只需提供提示，即可產生令人驚嘆的圖像。

語言模型和DALL-E

DALL-E的架構中一個重要的組成部分是GPT（生成式預訓練轉換器）語言模型。這些模型在解釋和完善提示以優化圖像生成方面發揮關鍵作用。

GPT模型擅長理解語言的脈絡和微妙差異。當輸入提示時，GPT模型不僅能夠識別單詞，還能理解其背後的意圖和微妙含義。這種理解對於將抽像或複雜的想法轉化為視覺元素至關重要，而DALL-E的圖像生成部分可以利用這些視覺元素。

如果初始提示可能模糊或過於寬泛，GPT模型可以幫助完善或擴展提示。透過對語言和各種主題進行廣泛的訓練，它可以推斷出哪些細節可能與圖像相關或有趣，即使原始提示中沒有明確提到。

GPT模型也能夠辨識提示中可能存在的錯誤或歧義。例如，如果提示中包含事實不一致或語言混亂的地方，模型可以修正錯誤或尋求澄清，確保影像產生器的最終輸出盡可能清晰和準確。

有趣的是，GPT的作用不僅限於理解和完善，它還可以增添創造力的一層。透過大量訓練，它可以對提示提出獨特或富有想像力的解釋，從而推動圖像生成的創意極限。

從本質上來說，GPT語言模型是使用者輸入和DALL-E影像生成能力之間的智慧中介。它不僅確保準確理解提示，還能對提示進行豐富和優化，以產生最具相關性和創造性的視覺輸出。

DALL-E的應用

DALL-E不僅僅是一個酷炫的技術演示，它還有許多實際的應用。

1. 創意設計：

設計師可以透過DALL-E輕鬆實現他們的創意想法。無論是獨特的產品概念、廣告圖像，或是藝術作品，DALL-E都能為設計領域注入新的靈感。

2. 內容創作：

作家和創作者可以使用DALL-E為他們的故事、文章或漫畫產生視覺元素。這有助於豐富他們的創作，使作品更具吸引力。

3. 視覺行銷：

品牌和行銷團隊可以藉助DALL-E創建引人注目的廣告、海報和其他宣傳資料。這有助於提高品牌知名度，吸引更多目標受眾。

4. 教育輔助：

教育工作者可以使用DALL-E產生圖像，讓教材更生動有趣。學生可以透過視覺元素更好地理解複雜的概念。

5. 虛擬場景創建：

影視製片人和遊戲開發者可以利用DALL-E生成獨特的場景、角色和道具，為他們的作品增色不少。

這只是DALL-E的冰山一角，其應用領域仍在不斷擴展。它為各行各業帶來了前所未有的創意和效率。

結論

在人工智慧的浪潮中，DALL-E無疑是一匹黑馬。它展示了人工智慧在圖像生成領域的非凡能力，為創作者、設計師和行銷專業人員提供了強大的工具。

透過深度學習和先進的神經網絡，DALL-E不僅能夠理解文字提示，還能創造性地將其轉化為驚豔的視覺內容。它的生成過程背後融合了生成式人工智慧和語言模型，為使用者提供了簡單而強大的使用體驗。

無論是創意設計、內容創作或行銷，DALL-E都為各產業注入了新的活力。它不僅是科技的巔峰，也是創意無限的泉源。

隨著科技的不斷演進，我們可以期待DALL-E的未來版本將帶來更多驚喜，為人工智慧領域注入更多活力。