¿Qué es DALL-E?
DALL-E (estilizado como DALL.E) es una herramienta de inteligencia artificial (IA) generativa que permite a los usuarios crear imágenes y arte realistas a partir de indicaciones de texto dadas en lenguaje natural. OpenAI lo lanzó al público en enero de 2021.
DALL-E es una variación del modelo de lenguaje llamado transformador generativo preentrenado (GPT) que impulsa GPT-3 y ChatGPT. Pero DALL-E está específicamente diseñado para la generación de imágenes. Utiliza una versión más pequeña de GPT-3 y está entrenado en pares de texto e imagen tomados de internet para crear arte original por sí mismo en cualquier estilo.
El nombre DALL-E es una combinación de los nombres del artista surrealista español Salvador Dalí y la película de Pixar sobre un robot ecológico, WALL-E.
El generador de imágenes DALL-E y su sucesor DALL-E 2 lanzado en 2022, es parte del software de medios sintéticos. Las herramientas de medios sintéticos son tecnología de IA generativa que crea imágenes, texto y videos basados en indicaciones. Los generadores de texto a imagen antes de DALL-E no habían mostrado el nivel de precisión o control en el dibujo de múltiples objetos o las habilidades de razonamiento espacial de DALL-E, convirtiéndolo en un cambio de juego en el campo.
Los competidores de DALL-E incluyen Midjourney, Stable Diffusion y DALL-E Mini, un generador de arte de IA de código abierto.
Componentes tecnológicos de DALL-E
Para los usuarios, el funcionamiento de DALL-E parece simple: ingresa una indicación y presiona "generar". Pero detrás de escena, DALL-E utiliza una serie de tecnologías de IA juntas. Esto incluye:
- GPT-3: GPT-3 es un modelo de lenguaje grande que utiliza procesamiento de lenguaje natural y generación de lenguaje natural para crear texto. DALL-E utiliza un subconjunto de la arquitectura de GPT-3. Utiliza 12 mil millones de parámetros que están optimizados para la generación de imágenes de los más de 175 mil millones de parámetros que tiene GPT-3.
- Preentrenamiento de lenguaje-imagen contrastivo (CLIP): CLIP es una red neuronal artificial entrenada en 400 millones de pares de imágenes con subtítulos de texto de internet. Predice el fragmento de texto más relevante para una imagen dada. CLIP analiza y clasifica las innumerables salidas de DALL-E para seleccionar la imagen más adecuada para una indicación.
- Autoencoder variacional discreto (dVAE): dVAE es una red neuronal para aprendizaje no supervisado que utiliza un codificador y un decodificador para comprimir y transformar una entrada en un formato deseado de salida. En DALL-E, dVAE se utiliza para decodificar texto a una imagen.
Cómo funciona DALL-E
Usando las tecnologías mencionadas anteriormente, así es como funciona DALL-E:
- Codificación: Cuando un usuario da una indicación, DALL-E entiende el texto usando el GPT-3. Codifica el texto en tokens que capturan el significado semántico y el contexto de la entrada.
- Decodificación: dVAE luego genera una salida de imagen para el texto codificado basado en patrones de sus conjuntos de datos de entrenamiento.
- Refinamiento: La salida de imagen se refina en múltiples pasos agregando más detalles y complejidad, resultando en una imagen final de alta calidad.
DALL-E genera imágenes únicas a través de este proceso iterativo de codificación, decodificación y refinamiento.
Aplicaciones de DALL-E
Como generador de imágenes de IA, DALL-E tiene una amplia gama de aplicaciones potenciales en diferentes campos. Algunos casos de uso notables son:
- Inspiración creativa: El modelo proporciona a artistas, diseñadores y creadores de contenido una herramienta para generar rápidamente visuales con fines creativos, como obras de arte, ilustraciones o elementos de diseño. Puede ser una herramienta para inspiración rápida, o puede complementar el proceso creativo existente.
- Visualización de conceptos: DALL-E ayuda a visualizar conceptos abstractos y complejos. Genera imágenes de ideas, escenarios u objetos que son difíciles de representar directamente.
- Diseño de productos y prototipos: DALL-E asiste en las primeras etapas del diseño de productos generando representaciones visuales de diseños potenciales basados en descripciones de texto. A diferencia de las tecnologías tradicionales de diseño asistido por computadora (CAD), los diseñadores pueden explorar rápidamente diferentes conceptos de productos antes de pasar a un prototipo físico.
- Publicidad y marketing: Los especialistas en marketing pueden usar DALL-E para crear y adaptar imágenes visualmente atractivas para campañas publicitarias, promociones de productos o propósitos de marca.
- Publicaciones, medios y creación de contenido: DALL-E crea fácilmente ilustraciones, gráficos e imágenes que pueden usarse en libros, revistas, blogs y otras publicaciones de medios. Incluso puede usarse para crear ayudas visuales y materiales educativos.
- Entretenimiento, medios y juegos: El generador de imágenes DALL-E puede crear visuales que van más allá de la habitual imágenes generadas por computadora (CGI) para juegos, animaciones, películas, realidad virtual (VR) y realidad aumentada (AR) experiencias.
- Moda: Es una herramienta útil para que los diseñadores generen ideas y generen cientos de trajes de moda en diferentes estilos y colores.
- Arte: Cualquiera que no esté familiarizado con la pintura o el arte puede crear su propio arte generado por IA usando DALL-E.
Cómo usar DALL-E y DALL-E 2
Sigue estos pasos para usar los generadores de imágenes de IA de OpenAI y crear imágenes de IA:
- Ve al sitio web de OpenAI y regístrate para obtener una cuenta usando una dirección de correo electrónico. Los usuarios con cuentas en Google, Microsoft o Apple pueden usar la opción respectiva y crear su cuenta de OpenAI.
- Alternativamente, los usuarios pueden navegar a la página de productos de OpenAI como DALL-E y DALL-E 2, y registrarse desde esa página. Nota: los usuarios deben verificar su dirección de correo electrónico y su número de teléfono para una verificación única como parte del proceso de registro.
- Una vez que se haya creado una cuenta de OpenAI, los usuarios pueden explorar cualquiera de los productos de OpenAI como DALL-E y ChatGPT.
- En DALL-E, los usuarios obtienen una pantalla con una pestaña para ingresar una indicación y un botón de "generar". Ingresa una indicación de texto y haz clic en "generar".
Debe tenerse en cuenta que DALL-E opera en un sistema de créditos para medir el uso. Cada solicitud de texto a imagen necesita un crédito que debe comprarse a OpenAI. Sin embargo, los usuarios que se registraron en DALL-E antes del 6 de abril de 2023 obtienen créditos gratuitos mensualmente como primeros adoptantes.
Beneficios de DALL-E
DALL-E ofrece múltiples ventajas como generador de arte de IA. Proporciona una buena solución siempre que se necesiten generar visuales creativos basados en una pequeña cantidad de entrada de texto. Aquí hay algunos de los beneficios de DALL-E:
- Producción más rápida: DALL-E tarda entre unos segundos y minutos en generar una imagen a partir de una indicación de texto. Esto acelera la producción de contenido.
- Personalización e iteración: Dall-E permite la creación de imágenes altamente personalizadas con descripciones de texto detalladas. Las imágenes generadas por IA pueden refinarse o editarse en iteraciones posteriores modificando las indicaciones.
- Accesibilidad: Dado que el modelo utiliza lenguaje natural para la entrada, no requiere un entrenamiento extenso y es fácilmente accesible para los usuarios.
- Extensibilidad: Dado que DALL-E acepta imágenes como entrada, los usuarios pueden usar la herramienta para reimaginar una imagen existente también.
- Aplicaciones de dominio cruzado: Dado que DALL-E es agnóstico de dominio o industria, puede usarse en diferentes industrias, desde publicidad y entretenimiento hasta educación y moda, como se ve en los casos de uso.
- Bajo costo: La herramienta reduce significativamente el costo de generar contenido visual ya que solo requiere la herramienta y las indicaciones de texto.
Limitaciones y desafíos de DALL-E
Si bien DALL-E tiene beneficios significativos, también tiene ciertas limitaciones que son importantes considerar.
- Desafíos técnicos: Aunque DALL-E está entrenado en un gran conjunto de datos, la comprensión del lenguaje del modelo es limitada. A menudo, no genera visuales apropiados para una variedad de indicaciones.
- Sesgo algorítmico de los datos de entrenamiento: Dado que DALL-E depende en gran medida de los datos en los que está entrenado, es posible que el modelo reproduzca sesgos presentes en los datos de entrenamiento de manera no intencionada.
- Preocupaciones éticas: Existen preocupaciones sobre el uso poco ético del modelo de IA para generar imágenes manipuladas digitalmente llamadas deep fakes.
- Preocupaciones legales: Dado que DALL-E está entrenado en imágenes de internet, todavía hay preguntas sin resolver sobre los derechos de autor de las imágenes generadas por IA.
DALL-E vs. DALL E-2
DALL-E y DALL-E 2 son ambos generadores de arte de IA de código cerrado y propietarios desarrollados por OpenAI.
DALL E es la versión inicial del generador de texto a imagen de OpenAI y DALL-E 2 es la versión avanzada de DALL-E. En comparación con DALL-E, DALL E-2 está entrenado en aproximadamente 650 millones de pares de imagen-texto extraídos de internet.
También utiliza un modelo de difusión junto con CLIP. El modelo de difusión elimina cualquier ruido de la salida, resultando en imágenes de mucha mayor calidad y fotorrealistas. Como resultado, DALL-E 2 genera imágenes mucho más rápido y proporciona imágenes superiores.
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Soundarya Jayaraman
Soundarya Jayaraman is a Senior SEO Content Specialist at G2, bringing 4 years of B2B SaaS expertise to help buyers make informed software decisions. Specializing in AI technologies and enterprise software solutions, her work includes comprehensive product reviews, competitive analyses, and industry trends. Outside of work, you'll find her painting or reading.
