DALL-E?

DALL-E to system sztucznej inteligencji (AI) stworzony przez OpenAI, który może tworzyć realistyczne obrazy na podstawie podpowiedzi tekstowych. Nazwa DALL-E jest połączeniem skrótu od słynnego artysty Salvadora Dali i filmu WALL-E wytwórni Pixar.

OpenAI oficjalnie zaprezentowało DALL-E w styczniu 2021 roku. System wykorzystuje połączenie dwóch poprzednich modeli do tworzenia realistycznych obrazów – GPT-3 i Generative Adversarial Networks (GAN).

Po początkowym sukcesie DALL-E, OpenAI ogłosiło jego następcę, DALL-E 2, w kwietniu 2022 roku.

DALL-E 2 opiera się na możliwościach oryginalnego systemu, oferując możliwość tworzenia bardziej realistycznych obrazów i stosowania różnych stylów, które wcześniej były niemożliwe.

Techopedia wyjaśnia DALL-E

DALL-E był pierwszym systemem opartym na sztucznej inteligencji, który zaprezentował możliwości przetwarzania tekstu na obraz. Użytkownicy mogą podawać krótkie frazy, które DALL-E zrozumie i tworzy obrazy reprezentujące podpowiedź. DALL-E zawiera również mechanizm oceny, aby określić, czy ostateczny obraz jest dokładny.

Mechanizm DALL-E łączy w sobie przetwarzanie języka naturalnego, uczenie maszynowe i elementy wizji komputerowej. Oznacza to, że obrazy, które DALL-E jest w stanie stworzyć, mogą być abstrakcyjne i nieosiągalne w prawdziwym świecie. Na przykład, użytkownik może poprosić DALL-E o stworzenie obrazu lisa z trzema łapami czytającego książkę o Harrym Potterze – a on szybko się do tego zobowiąże.

Biorąc pod uwagę niesamowite możliwości oferowane przez DALL-E, system szybko zyskał uwagę mediów głównego nurtu i mediów społecznościowych. Uwaga ta była zarówno pozytywna, jak i negatywna ze względu na jego przełomowe możliwości w branżach takich jak reklama, sztuka i rozrywka.

Jak działa technologia DALL-E?

Mechanika stojąca za systemem DALL-E jest bardzo złożona i trudna do zrozumienia dla niespecjalistów. Jednak DALL-E wykonuje cztery ważne kroki podczas tworzenia obrazów:

• Przetwarzanie wstępne: DALL-E pobiera podpowiedzi tekstowe dostarczone przez użytkowników i konwertuje je na wektory. Następnie wykorzystuje model językowy (np. GPT-3), aby zrozumieć, co użytkownik chce osiągnąć.
• Kodowanie: Wektory utworzone na etapie wstępnego przetwarzania są wykorzystywane do utworzenia obrazu, który dokładnie pasuje do podpowiedzi tekstowej dostarczonej przez użytkownika.
• Dekodowanie: DALL-E wielokrotnie udoskonali obraz, aby zapewnić realizm podczas fazy dekodowania. Następnie DALL-E „oceni” ostateczny wynik za pomocą sieci rozróżniającej – jeśli potrzebne są dalsze zmiany, system ułatwi dodatkowe udoskonalenia.
• Wynik: Po zakończeniu wszystkich udoskonaleń, sfinalizowany obraz jest prezentowany użytkownikowi jako wynik.

W DALL-E 2 proces ten został ulepszony, dzięki czemu dane wyjściowe dokładniej pasują do danych wejściowych. Co więcej, DALL-E 2 może zapewnić znacznie wyższą jakość obrazu niż oryginalny system.

Potencjalne zastosowania DALL-Eld.

Potencjalne zastosowania DALL-E są nieskończone i będą miały praktyczne przełożenie w wielu dziedzinach. Oto niektóre z bardziej powszechnych przykładów:

• Reklama: Reklamodawcy mogą używać DALL-E do tworzenia realistycznych obrazów produktów, które chcą sprzedawać. Pozwala to znacznie obniżyć koszty biznesowe, ponieważ wymagania dotyczące fotografii i edycji zostaną drastycznie zmniejszone.
• Rozrywka: DALL-E może całkowicie zmienić branżę rozrywkową, niezależnie od tego, czy chodzi o filmy, programy telewizyjne czy gry wideo. Twórcy franczyz medialnych mogliby wykorzystać DALL-E do konceptualizacji postaci, poziomów, tła lub dowolnego innego elementu procesu projektowania – eliminując potrzebę płacenia ekspertom w tej dziedzinie.
• Sztuka: Wyniki DALL-E mogłyby teoretycznie stworzyć zupełnie nowy obszar świata sztuki – dzieła sztuki AI. Prawdopodobnie zapewniłoby to niezliczone sposoby, w jakie użytkownicy mogliby zarabiać na stworzonych dziełach sztuki.
• Szkoły: Nauczyciele mogliby używać DALL-E do dostarczania pomocy wizualnych w celu poprawy wyników w nauce swoich uczniów. Może to być szczególnie przydatne, jeśli nauczyciel nie ma umiejętności rysowania/malowania, ale nadal chce korzystać z tych pomocy wizualnych w klasie.

Chociaż możliwe korzyści z DALL-E są nieograniczone, pojawiło się wiele obaw etycznych związanych z tą technologią. Najbardziej widoczna obawa dotyczy „deepfake’ów” – obrazów lub filmów tworzonych przez systemy sztucznej inteligencji bez podstawy w prawdziwym świecie.

Wzrost liczby deepfake’ów jest prawdziwym powodem do niepokoju na całym świecie, ponieważ mogą one mieć daleko idące konsekwencje.

Na przykład, ktoś mógłby użyć systemu sztucznej inteligencji, takiego jak DALL-E, do stworzenia fotorealistycznego obrazu polityka w kompromitującej sytuacji. Media mogłyby następnie udostępnić ten obraz, niszcząc reputację polityka.

Istnieją również obawy dotyczące praw własności do wyników DALL-E. Kto jest właścicielem tych obrazów – czy użytkownik, który dostarcza podpowiedź tekstową, czy DALL-E (OpenAI)?

Nie ma obecnie jasnej odpowiedzi na to pytanie, co rodzi pytania dotyczące kwestii praw autorskich i praw własności intelektualnej.