DALL-E یک مدل هوش مصنوعی مولد است که کمپانی OpenAI آن را توسعه داده و برای تولید تصاویر از دستورهای متنی طراحی شده است. توانایی منحصربهفرد DALL-E ترکیب زبان و پردازش بصری است. به‌عبارت ساده، شما یک توصیف متنی از یک تصویر ارائه می‌کنید و DALL-E آن را تولید می‌کند، حتی اگر تصویر مفهومی باشد که در دنیای واقعی وجود ندارد. این رویکرد نوآورانه فرصت‌های جدیدی را برای حوزه‌های خلاقانه، ارتباطات، آموزش و غیره باز می‌کند. اگر دوست دارید به‌صورت کامل با DALL-E آشنا شوید، تا انتهای این مطلب با ما همراه باشید.
- 1. DALL-E چیست؟
- 2. نحوه یادگیری DALL-E
- 3. کاربردهای DALL-E
- 4. نمونه‌هایی از موارد استفاده از DALL-E
- 5. مزایای استفاده از DALL-E چیست؟
- 6. چالش‌های DALL-E چیست؟
- 7. جایگزین‌های DALL-E چیست؟
- 8. طرز استفاده موثر از DALL-E چگونه است؟
- 9. نکته پایانی
- 10. پرسش‌های متداول
- 11. یادگیری ماشین لرنینگ را از امروز شروع کنید!
DALL-E چیست؟
DALL-E در ژانویه ۲۰۲۱ معرفی شد. این ابزار هوش مصنوعی نوعی مدل پردازش زبان GPT-3 است که یکی دیگر از پیشرفت‌های مهم شرکت OpenAI محسوب می‌شود. «DALL» در DALL-E برای ادای احترام به هنرمند سوررئالیست سالوادور دالی (Salvador Dalí) است، درحالی‌که «E» به ربات متحرک وال-ای (Wall-E) پیکسار اشاره می‌کند.
جانشین آن، DALL-E 2، در آوریل ۲۰۲۲ معرفی شد و برای تولید تصاویر واقعی‌تر، با وضوح بالاتر طراحی شده است.
DALL-E 3 این روزها در دسترس قرار گرفته است و توانایی گسترده‌تری برای تشخیص دستورها و طراحی تصاویر دارد.
DALL-E از نوعی هوش مصنوعی که به‌عنوان شبکه عصبی ترنسفورمر (Transformer) شناخته می‌شود، به ویژه معماری GPT-3، استفاده می‌کند.
برای آشنایی با ترنسفورمر این مطلب را مطالعه کنید:
مدل ترنسفورمر (Transformer Model) یا مدل انتقالی چیست؟
نحوه یادگیری DALL-E
GPT-3 و DALL-E براساس یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) عمل می‌کنند. این مدل روی مقادیر زیادی از داده‌های جفت متن‌ـ‌تصویر آموزش دیده است و یک فرایند بهینه‌سازی برای تنظیم دقیق پارامترهای خود استفاده می‌کند. این فرایند بهینه‌سازی اساساً یک حلقه بازخورد است که در آن مدل یک خروجی را پیش‌بینی می‌کند، آن را با خروجی واقعی مقایسه می‌کند، خطا را محاسبه می‌کند و پارامترهای مدل را برای به‌حداقل‌رساندن این خطا تنظیم می‌کند. این کار با استفاده از روشی به‌نام پس‌انتشار (Backpropagation) و یک الگوریتم بهینه‌سازی مانند نزول گرادیان تصادفی (Stochastic Gradient Descent) انجام می‌شود.
مدل شروع به یادگیری الگوها، رابطه‌ها و چگونگی مطابقت برخی توصیفات با عناصر بصری خاص می‌کند؛ برای مثال، اگر به‌طور مکرر تصاویری از سگ‌ها را در کنار کلمه «سگ» ببیند، یاد می‌گیرد که متن «سگ» را با مفهوم بصری سگ مرتبط کند. این توانایی به تداعی‌های بسیار پیچیده‌تر نیز گسترش می‌یابد، مانند مرتبط‌کردن عبارت‌هایی مانند «خانه صورتی دوطبقه به‌شکل یک کفش» با تصویری که با آن توصیف مطابقت دارد.
برای آشنایی با عملیات پس‌انتشار این مطلب را مطالعه کنید:
پس‌انتشار یا عملیات انتشار روبه‌عقب در شبکه‌های عصبی چیست؟
با گذشت زمان و وجود نمونه‌های کافی، DALL-E توانایی چشمگیری را برای ایجاد تصویرهای کاملاً جدید ایجاد کرده است که با توضیحات متنی مطابقت دارند، حتی آن‌ها که مفاهیم سورئال یا قبلاً دیده‌نشده را توصیف می‌کنند. ترکیبی از داده‌های متن و تصویر DALL-E را قادر می‌کند تا «تصور» کند و تصاویری ایجاد کند که هم از نظر متنی با متن ورودی مرتبط هستند و هم از نظر خلاقانه‌ای اصیل هستند، دقیقاً شبیه نحوه تفسیر یک هنرمند انسانی از توصیف متنی.
کاربردهای DALL-E
کاربردهای کنونی DALL-E از تولید آثار هنری منحصربهفرد تا افزایش ارتباطات بصری را شامل می‌شود؛ برای مثال، DALL-E می‌تواند یک لوگوی منحصربهفرد براساس یک توصیف خاص ایجاد کند یا با ارائه کمک‌های بصری برای مفاهیم انتزاعی به مربیان کمک کند.
نمونه‌هایی از موارد استفاده از DALL-E
برخی از موارد استفاده در دنیای واقعی از DALL-E که پتانسیل آن را در صنایع مختلف نشان می‌دهد عبارت‌اند از:
آموزش
برای آموزش مفاهیم انتزاعی DALL-E می‌تواند بسیار مؤثر باشد. می‌تواند کمک‌های بصری تولید کند، به دانش‌آموزان کمک کند نظریه‌ها یا رویدادهای پیچیده در تاریخ، مانند تجسم نبرد واترلو (Battle of Waterloo)، را درک کنند.
طراحی
طراحان می‌توانند از DALL-E برای تولید آثار هنری سفارشی یا پیش‌نویس‌های اولیه براساس توضیحات خاص استفاده کنند که به‌طور درخور توجهی روند خلاقیت را سرعت می‌بخشد؛ برای مثال، یک نویسنده می‌تواند از آن برای ایجاد تصاویر برای کتاب خود با ارائه توضیحاتی درمورد صحنه‌های خاص استفاده کند.
بازاریابی
از DALL-E می‌توان برای ایجاد تصاویر منحصربهفرد و سفارشی برای کمپین‌های تبلیغاتی براساس خلاصه‌های خلاقانه استفاده کرد. یک تیم بازاریابی می‌تواند توضیحات خاصی از محصول، حالت، پالت رنگ و غیره وارد کند و گرافیک‌های سفارشی را بدون نیاز به تکیه بر عکس‌های استوک یا کارهای طراحی گرافیکی گسترده دریافت کند.
مزایای استفاده از DALL-E چیست؟
DALL-E کاربردهایی فراوانی دارد و می‌تواند مزیت‌های بسیار زیادی برای شما ایجاد کند. ازجمله مزیت‌های DALL-E از این قرار است:
افزایش بهره‌وری
DALL-E می‌تواند با استفاده از توضیحات متنی به‌سرعت و به‌شکلی کارآمد تصویرهای مربوط را تولید کند، در مقایسه با روش‌های سنتی ایجاد تصویر، مانند طراحی گرافیکی دستی یا عکاسی، DALL-E در زمان، هزینه و منابع صرفه‌جویی می‌کند.
افزایش خلاقیت
DALL-E می‌تواند مفاهیم انتزاعی یا پیچیده‌ای را تفسیر و تجسم کند که ممکن است ارائه آن‌ها برای هنرمندان انسانی دشوار یا وقت‌گیر باشد. همین‌طور می‌تواند خارج از چارچوب طرحی را به تصویر بکشد. این کار، به‌طور بالقوه، می‌تواند مرزهای خلاقیت و هنر را گسترش دهد.
سفارشی‌سازی
این مدل می‌تواند تصاویری بسیار سفارشی‌شده را براساس توضیحات خاص شما ایجاد کند. این موضوع می‌تواند به ویژه در زمینه‌هایی مانند تبلیغات، بازی و طراحی که اغلب به تصویرهای منحصربهفرد و متناسب نیاز است مفید باشد.
دسترسی
DALL-E می‌تواند دسترسی به طراحی گرافیکی سفارشی را راحت و برای همه امکان‌پذیر کند. به‌این ترتیب، DALL-E، به‌طور بالقوه، به کسب‌وکارهای کوچک، طراحان مستقل و دیگرانی که توانایی پرداخت خدمات طراحی حرفه‌ای را ندارند اجازه می‌دهد محتوای بصری منحصربه‌فردی ایجاد کنند.
چالش‌های DALL-E چیست؟
DALL-E، مانند دیگر فناوری‌های هوش مصنوعی مولد، با چالش‌ها و نگرانی‌هایی همراه است؛ برای مثال، برخی از چالش‌های DALL-E از این قرار است:
پیش‌بینی‌ناپذیری
درحالی‌که DALL-E می‌تواند تصویرها را براساس توضیحات متنی تولید کند، خروجی آن پیش‌بینی‌شدنی یا کاملاً کنترل‌پذیر نیست. این امر ممکن است برای کاربردهایی که به دقت و سازگاری نیاز دارند چالش باشد.
نگرانی‌های مالکیت معنوی
از آنجا که DALL-E تصویرها را براساس داده‌های آموزشی خود تولید می‌کند که طیف وسیعی از تصاویر موجود در اینترنت را شامل است، اگر تصویرهای تولیدشده بسیار شبیه آثار دارای حق چاپ باشد، ممکن است نگرانی‌هایی درمورد نقض کپی‌رایت وجود داشته باشد.
تعدیل محتوا
اگر DALL-E به‌درستی کنترل نشود، می‌توان از آن برای تولید تصاویر نامناسب، توهین‌آمیز یا مضر استفاده کرد. کنترل و تعدیل محتوای تولیدشده برای جلوگیری از چنین سوءاستفاده‌ای چالشی مهم است.
جابه‌جایی شغلی
اتوماسیون تولید محتوا به‌طور بالقوه می‌تواند مشاغل در حوزه‌هایی مانند طراحی گرافیک و تصویرسازی را متحول کند و تا حدی افراد شاغل در این زمینه‌ها را با چالش ازدست‌دادن شغل مواجه کند. بااین‌حال می‌تواند نقش‌های جدیدی را در نظارت و مدیریت این سیستم‌های هوش مصنوعی تعریف کند.
جایگزین‌های DALL-E چیست؟
اگرچه DALL-E یکی از محبوب‌ترین تولیدکننده‌های تصویر هوش مصنوعی است، اکنون چندین جایگزین برای آن وجود دارد که به‌طور گسترده استفاده می‌شوند. دو تا از برجسته‌ترین این ابزارها Midjourney و Stable Diffusion هستند.
- Midjourney را یک آزمایشگاه تحقیقاتی مستقل مستقر در سانفرانسیسکو توسعه داده است. این ابزار می‌تواند ازطریق Discord استفاده کند. Midjourney که به‌دلیل کیفیت بالا، ساختار خوب و خروجی دقیق آن مورد توجه قرار گرفته است و البته نیازمند پرداخت هزینه برای تولید تصویر است.
- Stable Diffusion منبع باز است. این ابزار در ابتدا روی ۲.۳میلیارد تصویر آموزش دیده و محققانی از گروه CompVis، دانشگاه لودویگ ماکسیمیلیان مونیخ، StabilityAI و RunwayML آن را توسعه داده‌اند. محبوبیت Stable Diffusion در حال افزایش است و یک جامعه فعال در تکامل مداوم خود دارد. این ابزار هوش مصنوعی طراحی تصویر هم نسخه رایگان و هم نسخه پولی دارد.
طرز استفاده موثر از DALL-E چگونه است؟
پیش از هر چیز لازم است بدانید که برای گرفتن خروجی مناسب مدنظرتان صرفاً نوشتن آنچه می‌خواهید کافی نیست؛ باید دستورها را درک کنید و چند ترفند برای ایجاد تصویر دلخواه یاد بگیرید.
برای استفاده حداکثری از Dall-E این نکته‌ها را دنبال کنید:
جزئیات بیشتری ارائه کنید!
ارائه توضیحات واضح و دقیق از آنچه می‌خواهید بسیار ضروری است؛ زیرا این کار به Dall-E کمک می‌کند بهتر بفهمد چه چیزی باید ایجاد شود. توضیحات‌تان را با جزئیات کامل ارائه کنید.
آزمایش کنید!
برای کشف طیف متنوعی از تصویرهایی که Dall-E می‌تواند تولید کند توضیحات متنی مختلف را آزمایش کنید. دستورهای مختلف را امتحان کنید تا بتوانید بهترین نتیجه را از میان آن‌ها انتخاب کنید.
روی واژگان تمرکز کنید!
هنگام درخواست تصویر از Dall-E استفاده از زبان واضح و دقیق برای توصیف دقیق آنچه می‌خواهید ضروری است. از آنجا که Dall-E روی تصویرهای مختلف آموزش دیده، استفاده از واژگان و زبان صحیح برای اطمینان از بهترین نتایج بسیار مهم است.
بیان میزان کیفیت تصویر
هنگام انتخاب دستورهای نوشتاری از عبارت‌هایی مانند «highly detailed image» یا «high-quality image» استفاده کنید تا مطمئن شوید تصویرهایی که تولید می‌کند دقیق و با کیفیت هستند.
استایل یا سبک طراحی
شما می‌توانید سبک تصویر را انتخاب کنید؛ مثلاً تعیین کنید که وکتور، نقاشی، هنر دیجیتال و غیره باشد یا شبیه به سبک نقاشی کدام نقاش یا هنرمند معروف باشد. کافی است در دستور و توضیحاتی که به DALL-E می‌دهید این نکته را به‌صورت شفاف بیان کنید.
نکته پایانی
در حال حاضر مدل‌های مولد هوش مصنوعی به ابزارهای طراحی گرافیکی تبدیل شده‌اند. اکنون می‌توانید به‌راحتی پس‌زمینه یک تصویر را جایگزین کنید، اشیا را به آن اضافه کنید و تنها با استفاده از یک ابزار انتخاب و یک دستور تصویر را ویرایش کنید.
روزهایی که مجبور بودید یک طراح گرافیک را استخدام کنید تا یک لوگو برای شرکت‌تان ایجاد کند یا یک بنر برای شما طراحی کند گذشته است. این ابزارهای جدید، ازجمله Dall-E، تحول چشمگیری را در نحوه تولید محتوای بصری به وجود آورده‌اند.
نه‌تنها برای راحت‌ترکردن بسیاری از کارهای خود، برای به‌روزماندن و پیش‌رفتن با تکنولوژی، شاید بهتر باشد نحوه کار با این ابزارها را یاد بگیرید. در این میان DALL-E ابزار مهمی محسوب می‌شود که نباید آن را نادیده بگیرید.
پرسش‌های متداول
DALL-E چگونه می‌تواند در آموزش کمک کند؟
DALL-E با تولید کمک‌های بصری برای مفاهیم انتزاعی در آموزش مفید است؛ برای مثال، تجسم نبردهای تاریخی، مانند نبرد واترلو، را تسهیل می‌کند.
چگونه می‌توان با استفاده از DALL-E در بازاریابی نوآوری کرد؟
DALL-E می‌تواند تصاویر منحصربهفرد و سفارشی برای کمپین‌های تبلیغاتی ایجاد کند، آن‌هم با ارائه گرافیک‌هایی که به عکس‌های استوک یا طراحی‌های گرافیکی نیازمند نیستند.
چالش‌های استفاده از DALL-E چیست؟
مواردی مانند پیش‌بینی‌ناپذیری خروجی‌ها، نگرانی‌های مربوط به مالکیت معنوی، نیاز به تعدیل محتوا برای جلوگیری از تولید تصاویر نامناسب و همین‌طور تاثیر آن بر مشاغل مرتبط با طراحی گرافیک.
چه جایگزین‌هایی برای DALL-E وجود دارد؟
جایگزین‌هایی مانند Midjourney و Stable Diffusion وجود دارند. Midjourney برای کیفیت بالا و دقت خروجی شناخته شده و Stable Diffusion یک ابزار منبع باز با جامعه فعال است.
چگونه می‌توان بهترین نتایج را از DALL-E دریافت کرد؟
برای دریافت بهترین نتایج ارائه توضیحات واضح و دقیق، آزمایش با دستورهای متنی مختلف، تمرکز بر واژگان مناسب، و درخواست کیفیت بالای تصویر مهم است.
یادگیری ماشین لرنینگ را از امروز شروع کنید!
دنیای داده‌ها جذاب است و دانستن علم داده، توانایی تحلیل داده یا بازاریابی مبتنی بر داده شما را برای فرصت‌های شغلی بسیاری مناسب می‌کند. فارغ از رشته و پیش‌زمینه می‌توانید حالا شروع کنید و از سطح مقدماتی تا پیشرفته بیاموزید.
اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.
مشاوران کافه‌تدریس به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید: