Dall-E レビュー: 人気の AI 画像生成ツールの詳細

Dall-E は、テキストプロンプトに基づいて画像を生成する人工知能 (AI) プログラムです。つまり、AI によって高品質の画像を生成するために必要なのは、Dall-E に自然言語で明確な指示を与えることだけです。

執筆時点では、AI ベースのツールは次の形式で動作します。ドールE2、これはプログラムの最新バージョンです。 Dall-E 2 は、開発者の OpenAI を通じて市販されています。OpenAI は、Web インターフェイスとアプリケーションプログラミングインターフェイス (API) を介してプログラムを提供します。

Dall-E とは何か、またどのように機能するかを学ぶために、この最先端の画像生成プログラムのクイックガイドを以下に示します。

キーポイント

Dall-E は、テキストの指示によって画像を生成する AI ベースの画像生成ツールです。
Dall-E は、ディープラーニングを使用して、テキストプロンプトと視覚的な手がかりを同化し、関連する視覚資料を一貫した画像に変換します。
Dall-E は、AI ベースの編集機能を通じて既存の画像を強化するための画像エディターも提供します。
Dall-E は、グラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) と API の両方で利用できます。
Dall-E を介して生成した画像に対する完全な所有権を保持します。

テキストから AI 画像を生成するにはどうすればよいですか?

Dall-E は、AI を介してテキストの指示を同化し、元の画像に変換する画像生成ツールです。この偉業を達成するために、Dall-E はディープラーニングを使用して、画像と参照の広範なセットを理解します。

テキストプロンプトが表示されると、Dall-E はそれらのデータセットからのトレーニングを使用して、提供された指示に一致する画像を生成します。これにより、大規模なコーディングや技術的な指示を使用することなく、誰でも画像生成に AI を使用できるようになります。

この機能は、2020 年のデビュー以来、Dall-E が非常に人気を博している多くの理由の 2 つです。最新のイテレーションである Dall-E XNUMX では、プログラムは追加機能も提供します。これらには、新しいビジュアル要素を追加して既存の画像を編集するオプションや、元の画像に関連するビジュアルを作成してキャンバスを拡張する機能が含まれます。

Dall-E 2 を使用するには、OpenAI の Web サイトにアクセスし、Web ベースの GUI からツールを使用します。これまで AI プログラムを使用したことがない場合でも、シンプルなインターフェイスにより、テキストプロンプトを入力して目的の画像を簡単に取得できます。

2022 年後半に発表された編集インターフェースは、同じアプローチでシンプルに機能します。使いやすい消しゴムツールを使用して、Dall-E で編集または強化したい画像の部分を削除できます。そこから、テキストプロンプトを追加して、画像に新しい要素を追加できます。

「生成フレーム」ツールを使用して、既存の画像のキャンバスとサイズを拡張することもできます。この生成フレームは、上、下、または両側に追加できます。このフレームのサイズを調整することもできます。生成フレームを確定し、Dall-E にプロンプトを出すと、残りのビジュアル、テーマ、およびアートスタイルと一致しながら、イメージが目的のサイズに拡張されることがわかります。

この簡単な紹介により、Dall-E とは何か、およびその操作方法を理解できます。しかし、ツールがどのように魔法のように機能するかについてさらに質問がある場合は、その背後にあるメカニズムの理解に進むことができます.

Dall-E はさまざまな AI ベースの技術を使用して視覚能力を強化します

Dall-E はイメージを識別してそのスタイルを再現することに非常に長けていますが、その習熟度はどこからともなく生まれるものではありません。代わりに、Dall-E AI は、視覚的な参照と自然言語の監視を組み合わせたニューラルネットワークを使用してトレーニングされています。

このニューラルネットワークは、目の前の主題について学習するために大量のデータセットを処理する AI のサブセットであるディープラーニングを採用しています。これにより、ニューラルネットワークによるディープラーニングは、さまざまなパターンを分類し、さまざまなデータセグメント間の関係を特定することもできます。

Dall-E トレーニングに使用されるニューラルネットワークは、 CLIP (対照言語イメージ事前トレーニング)CLIP はゼロショット学習 (ZSL) 設定を使用しており、これにより、以前に遭遇したことのない視覚サンプルやテキスト参照も評価できます。これは、CLIP が 1 つの情報セットを他の情報セットと一致させるためにトレーニングされた広範なデータセットを通じて可能になります。

これらの視覚的参照とテキスト参照を学習するために、Dall-E は以下のトレーニングを受けています。 12億のパラメーター. これらのパラメーターは、さまざまな画像にテキスト参照でラベルを付け、ユーザーが特定の画像を生成するように要求したときに、Dall-E がそこから何が期待されるかを理解できるようにします。この機能は、単純な概念の画像生成を可能にするだけでなく、無生物から擬人化されたキャラクターを描くなどの抽象的な概念にも役立ちます。

これは、Dall-E の AI モデルが、その開発者 OpenAI による別の製品と密接に一致するところです。この一致は、Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) の形で提供されます。 GPT-3 は、生成するテキスト内の次の単語を予測してテキストを生成しますが、Dall-E は、一連の要素に基づいて完全な画像を作成する方法を決定することで画像を生成します。

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Dall-E とは何かを理解すると、このアプローチが高品質の画像をゼロから生成するのにどのように機能するかがわかります。これにより、プログラムが拡張イメージを作成し、既存のイメージを編集する方法も明確になります。

Dall-E は、印象的なパラメーターの選択、意図的に設計されたニューラルネットワーク、および直感的な GUI を使用することで、急速に進化する画像生成用のジェネレーティブ AI テクノロジを誰もが簡単に利用できるようにします。

Dall-E レビュー: Dall-E の費用はいくらですか?

ダルイーは、設定された価格と引き換えにクレジットを提供する開発者の OpenAI を通じて入手できます。各クレジットは、XNUMX つの画像生成リクエストに相当します。

これは、テキストプロンプトから画像を生成する、既存の画像を編集して変更を加える、または既存の画像のキャンバスを拡張するために XNUMX つのクレジットを使用することを意味します。すべての画像生成リクエストでは、XNUMX つのバリエーションも提供されます。ただし、より多くのバリエーションをリクエストすると、リクエストごとに XNUMX クレジットがかかります。

執筆時点では、Dall-E は 115 クレジットで 15 ドルの価格で入手できます。購入したクレジットは 12 か月以内に期限切れになります。これらのクレジットは、Web インターフェイスまたは Dall-E API を介して使用できます。

全体として、Dall-E の料金プランは最も近い競合他社よりも高額です。ミッドジャーニーと安定拡散. 執筆時点で、Midjourney の価格は 10 の画像生成リクエストに対して $200 からです。また、無制限のユーザー生成リクエストに対して 30 ドルのプランも提供しています。一方、Stable Diffusion は 100 枚の画像クレジットに対して 100 ドルを請求します。

しかし、Dall-E の AI がより広範囲に訓練されており、Midjourney や Stable Diffusion にはない画像拡張ツールを提供していることを考えると、製品の価格をより高い価格にする十分な理由があります. さらに、Midjourney では、Discord からプログラムにアクセスする必要があります。一方、Dall-E は独自の Web GUI と API を介して利用できます。

Dall-E とは何か、どのような料金が発生するかを理解すると、そのサービスに料金を支払うべきかどうかを判断しやすくなります。そうしている間、とにかくソリューションにサインアップして、すぐに 50 の無料クレジットを取得できます. その後、毎月 15 の無料クレジットを取得できます。ただし、これらの無料クレジットは、有料クレジットの XNUMX 年間の有効期限とは対照的に、XNUMX か月以内に期限切れになります。

Dall-E の長所と短所

2 年 2022 月に発表された Dall-E XNUMX は、その前身よりも多くの機能を備えています。ニューラルネットワークからの画像と参照を使用することにより、プログラムは、プロンプトに頻繁に適合する印象的な画像を生成できます. さらに、直感的な GUI および API 機能により、複雑な画像編集ツールを使用することなく、画像を簡単に作成できます。

そうは言っても、Dall-E はまだ初期段階にあり、生成された画像のすべてに完璧を期待することはできません。プログラムは、生成した画像を通じてことわざや文字通りの空白を埋めるために最善を尽くしますが、トレーニング対象のデータと同程度の精度しか得られないため、まだ限界があります。

たとえば、Dall-E にニューラルネットワークで前例のないプロンプトを与えると、Dall-E はプロンプトに可能な限り最も近い画像を生成します。例として、「ステージ上の白鳥の湖」を生成するようにプログラムに指示することを考えてみましょう。それは、人気のあるバレエや、舞台に白鳥が置かれた文字通りの湖を指している可能性が非常に高い.

写真のようにリアルな画像を生成すると、顔、手、足、およびその他の解剖学的詳細の描写に関する継続的な問題に気付くこともあります。 AI は、視覚的な精度やリアリズムの点で十分ではない機能を生成することがあります。しかし、これは他の AI ツールにも共通する問題です。

Dall-Eはそれだけの価値がありますか?

新しい技術の一部であること、楽しい機能で遊ぶこと、そして進歩の名の下にわずかな機能上の問題を許容することを楽しむなら、Dall-E は時間と資金を費やす価値があるかもしれません. これは、制限に関して Dall-E が何を使用しているかを理解し、これらの課題に直接直面しなければならないときに不満を感じない場合に特に当てはまります。

しかし、Dall-E の無料クレジットという形で有利なオプションがあるのはそのためです。料金を支払う前にプログラムに満足していることを確認するために、プラットフォームにサインアップして無料クレジットで試すことができます. Dall-E のパフォーマンスに満足している場合は、OpenAI のプラットフォームを通じて提供される有料クレジットにサインアップできます。