DALL-E چیست و چگونه کار می کند؟

به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،

فرآیند سنتز متن به تصویر را با استفاده از معماری رمزگذار خودکار DALL-E کشف کنید و یاد بگیرید که چگونه یک درخواست متن را به تصویر تبدیل کنید.

OpenAI یک مدل هوش مصنوعی مولد (AI) پیشگام به نام DALL-E ایجاد کرده است. این مدل در ایجاد تصاویر منحصر به فرد و با جزئیات فوق العاده از توضیحات متنی عالی است. DALL-E می‌تواند تصاویر اصلی را در پاسخ به درخواست‌های متنی ایجاد کند و توانایی خود را در درک مفاهیم زبانی و ترجمه آنها به بازنمایی‌های بصری، برخلاف مدل‌های سنتی ایجاد تصویر نشان دهد.

در طول آموزش، DALL-E از مجموعه بزرگی از جفت های متن-تصویر استفاده می کند. یاد بگیرید که نشانه های بصری را با معنای معنایی دستورالعمل های متنی مرتبط کنید. DALL-E تصاویری را از توزیع احتمال نمونه تصاویر آموزش دیده در پاسخ به درخواست های متنی ایجاد می کند.

این مدل ورودی متنی را با یک نمایش فضایی پنهان ترکیب می‌کند تا تصاویر بصری منسجم و مرتبط با متن را ایجاد کند که با درخواست‌های ارائه‌شده مطابقت دارد. در نتیجه، DALL-E می‌تواند طیف گسترده‌ای از تصاویر خلاقانه را از توضیحات متنی تولید کند و مرزهای هوش مصنوعی مولد را در زمینه سنتز تصویر جابجا کند.

DALL-E چگونه کار می کند؟

AI مولد مدل DALL-E می‌تواند تصاویری با جزئیات فوق‌العاده را از توضیحات شفاهی ایجاد کند. برای دستیابی به این قابلیت، هر دو ایده زبان و پردازش تصویر گنجانده شده اند. در اینجا نحوه کار DALL-E آمده است:

داده های آموزشی

DALL-E با استفاده از یک مجموعه داده بزرگ متشکل از جفت عکس و توضیحات متن مرتبط آموزش داده می شود. پیوند بین اطلاعات بصری و نمایش متنی با استفاده از این جفت های تصویر-متن به مدل آموزش داده می شود.

معماری رمزگذار خودکار

DALL-E با استفاده از معماری رمزگذار خودکار ساخته شده است. معماری رمزگذار خودکار از دو بخش اصلی تشکیل شده است: رمزگذار و رمزگشا. یک رمزگذار یک تصویر را می گیرد و ابعاد آن را کاهش می دهد تا نمایشی به نام فضای پنهان ایجاد کند. سپس رمزگشا از این نمایش فضای پنهان برای ایجاد یک تصویر استفاده می کند.

درخواست متن مشروط

DALL-E یک مکانیسم تنظیم را به معماری های رمزگذار خودکار سنتی اضافه می کند. این نشان می‌دهد که DALL-E دستورالعمل‌ها یا دستورالعمل‌های مبتنی بر متن را در هنگام ایجاد تصویر به رمزگشا اعمال می‌کند. پیام های متنی بر ظاهر و محتوای تصویر حاصل تأثیر می گذارد.

بازنمایی فضای پنهان

DALL-E با استفاده از تکنیک‌های نمایش فضای پنهان، یاد می‌گیرد که هم نشانه‌های بصری و هم پیام‌های نوشتاری را در یک فضای پنهان مشترک ترسیم کند. بازنمایی فضایی نهفته به عنوان پیوندی بین جهان بصری و زبانی عمل می کند. با شرطی کردن رمزگشا در یک پیام متنی خاص، DALL-E می تواند تصویری را ایجاد کند که با توضیحات متن ارائه شده مطابقت دارد.

نمونه برداری از فضای نهفته

DALL-E نقاطی را از توزیع فضای پنهان آموخته شده انتخاب می کند و تصاویر را از پیام های متنی تولید می کند. نقطه شروع رمزگشا همین نقاط نمونه برداری است. DALL-E نقاط نمونه برداری شده را اصلاح و رمزگشایی می کند تا تصویری مرتبط با دستور متن داده شده ایجاد کند.

آموزش و تنظیم دقیق

DALL-E با استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی پیشرفته، تحت یک روش آموزشی کامل قرار گرفته است. مدل‌ها برای بازتولید دقیق تصویر اصلی و کشف روابط بین نشانه‌های بصری و متنی آموزش داده می‌شوند. تنظیم دقیق عملکرد مدل را بهبود می بخشد و همچنین آن را قادر می سازد تا تصاویر با کیفیت بالا را بر اساس ورودی های متن مختلف تولید کند.

موارد مرتبط: Bard گوگل در مقابل ChatGPT هوش مصنوعی باز

موارد استفاده و کاربردهای DALL-E

DALL-E دارای طیف گسترده ای از موارد و برنامه های کاربردی قانع کننده است که به دلیل توانایی فوق العاده اش در تولید تصاویر منحصر به فرد و دقیق بر اساس ورودی متن است. نمونه های قابل توجه عبارتند از:

• طراحی خلاقانه و هنر: DALL-E به طراحان و هنرمندان کمک می کند تا مفاهیم و ایده ها را به صورت بصری ارائه دهند. تصاویر بصری مرتبط را از توضیحات متنی عناصر و سبک های بصری مورد نظر برای الهام بخشیدن و هدایت فرآیند خلاق ایجاد کنید.
• بازاریابی و تبلیغات: از DALL-E برای طراحی تصاویر منحصر به فرد برای فعالیت های تبلیغاتی خود استفاده کنید. تبلیغ‌کنندگان می‌توانند توضیحات متنی از اشیا، تنظیمات یا زیبایی‌شناسی مورد نظر برندشان ارائه دهند و DALL-E می‌تواند عکس‌های سفارشی ایجاد کند که با روایت و هویت بصری کمپین مطابقت داشته باشد.
• تفسیرپذیری و مدیریت: DALL-E توانایی ایجاد مطالب بصری برای رسانه های مختلف مانند کتاب ها، نشریات، وب سایت ها و رسانه های اجتماعی را دارد. این متن را به تصاویر همراه تبدیل می کند تا تجربیات چند رسانه ای جذاب و جذاب بصری داشته باشد.
• نمونه سازی محصول: DALL-E در مراحل اولیه طراحی محصول با ایجاد نمایش های بصری بر اساس توصیف های کلامی کمک می کند. این فرآیند نمونه سازی و تکرار را با اجازه دادن به طراحان و مهندسان برای کشف سریع بسیاری از مفاهیم و تغییرات تسهیل می کند.
• بازی ها و دنیای مجازی: مهارت های ساخت تصویر DALL-E در طراحی بازی و توسعه دنیای مجازی مفید است. با ایجاد مناظر، کاراکترها، اشیاء و بافت‌هایی که به‌طور واقعی رندر شده‌اند، محیط‌های مجازی عظیم و همه‌جانبه را ایجاد می‌کند.
• کمک‌های بصری و دسترسی: DALL-E نمایش‌های بصری محتوای متنی را ایجاد می‌کند، مانند تجسم توصیفات متنی برای افراد دارای اختلالات بینایی و توسعه ارائه‌های بصری جایگزین برای منابع آموزشی برای حمایت از تلاش‌های دسترسی.
• درک محدود محدودیت‌های دنیای واقعی: DALL-E به ایجاد تصاویر و سایر اجزای بصری برای داستان‌ها کمک می‌کند. نویسندگان می توانند توضیحات متنی اشیاء و افراد را ارائه دهند و DALL-E می تواند تصاویر مرتبط را برای تقویت داستان و جذب تخیل خواننده ایجاد کند.

مطالب مرتبط: بارد گوگل چیست و چگونه کار می کند؟

ChatGPT در مقابل DALL-E

ChatGPT یک مدل زبان است که برای کارهای مکالمه طراحی شده است و DALL-E یک مدل تولید تصویر است که می تواند تصاویر منحصر به فردی را از توضیحات متن ایجاد کند. در زیر نمودار مقایسه ای وجود دارد که تفاوت بین ChatGPT و DALL-E را برجسته می کند.

محدودیت های DALL-E

علیرغم توانایی DALL-E برای تولید گرافیک از طریق پیام های متنی، محدودیت هایی برای در نظر گرفتن دارد. این مدل سوگیری های موجود در داده های آموزشی را تقویت می کند و می تواند کلیشه ها و تعصبات را در جامعه تداوم بخشد. فراتر از دستورات ارائه شده، فقدان آگاهی زمینه ای با نکات ظریف و توضیحات انتزاعی دست و پنجه نرم می کند.

تفسیر و کنترل مدل های پیچیده ممکن است دشوار باشد. DALL-E اغلب تصاویری بسیار عجیب و غریب ایجاد می کند، اما ممکن است در ارائه نسخه های دیگر یا درک همه نتایج بالقوه مشکل داشته باشد. برای ایجاد عکس های با کیفیت بالا، تلاش و پردازش زیادی لازم است.

علاوه بر این، این مدل ممکن است نتایج پوچ اما از نظر بصری جذابی ارائه دهد که محدودیت‌های دنیای واقعی را نادیده می‌گیرد. آگاهی از این محدودیت ها برای مدیریت مسئولانه انتظارات و استفاده هوشمندانه از ویژگی های DALL-E ضروری است. این محدودیت ها در تحقیقات در حال انجام برای تقویت هوش مصنوعی مولد بررسی می شوند.

نویسنده: Alice Ivey