Cos'è DALL-E?
DALL-E (stilizzato come DALL.E) è uno strumento di intelligenza artificiale generativa (AI) che consente agli utenti di creare immagini realistiche e arte a partire da suggerimenti testuali forniti in linguaggio naturale. OpenAI lo ha lanciato al pubblico nel gennaio 2021.
DALL-E è una variazione del modello linguistico chiamato trasformatore generativo pre-addestrato (GPT) che alimenta GPT-3 e ChatGPT. Ma DALL-E è specificamente progettato per la generazione di immagini. Utilizza una versione ridotta di GPT-3 ed è addestrato su coppie di testo-immagine prese da internet per creare arte originale in qualsiasi stile.
Il nome DALL-E è una combinazione dei nomi dell'artista surrealista spagnolo Salvador Dalí e del film Pixar su un robot ecologico, WALL-E.
Il generatore di immagini DALL-E e il suo successore DALL-E 2 rilasciato nel 2022, fanno parte del software di media sintetici. Gli strumenti di media sintetici sono tecnologie AI generative che creano immagini, testi e video basati su suggerimenti. I generatori di testo in immagine prima di DALL-E non avevano mostrato il livello di accuratezza o controllo nel disegnare più oggetti o le capacità di ragionamento spaziale di DALL-E, rendendolo un punto di svolta nel campo.
I concorrenti di DALL-E includono Midjourney, Stable Diffusion e DALL-E Mini, un generatore di arte AI open-source.
Componenti tecnologici di DALL-E
Per gli utenti, il funzionamento di DALL-E sembra semplice: Inserisci un suggerimento e premi "genera". Ma dietro le quinte, DALL-E utilizza una serie di tecnologie AI insieme. Questo include:
- GPT-3: GPT-3 è un grande modello linguistico che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale e la generazione del linguaggio naturale per creare testo. DALL-E utilizza un sottoinsieme dell'architettura GPT-3. Utilizza 12 miliardi di parametri ottimizzati per la generazione di immagini sui 175 miliardi+ di parametri che GPT-3 ha.
- Pre-addestramento contrastivo linguaggio-immagine (CLIP): CLIP è una rete neurale artificiale addestrata su 400 milioni di coppie di immagini con didascalie di testo da internet. Prevede il frammento di testo più rilevante per una data immagine. CLIP analizza e classifica i numerosi output di DALL-E per selezionare l'immagine più adatta a un suggerimento.
- Autoencoder variazionale discreto (dVAE): dVAE è una rete neurale per apprendimento non supervisionato che utilizza un codificatore e un decodificatore per comprimere e trasformare un input nel formato desiderato dell'output. In DALL-E, dVAE viene utilizzato per decodificare il testo in un'immagine.
Come funziona DALL-E
Utilizzando le tecnologie sopra menzionate, ecco come funziona DALL-E:
- Codifica: Quando un utente fornisce un suggerimento, DALL-E comprende il testo utilizzando GPT-3. Codifica il testo in token che catturano il significato semantico e il contesto dell'input.
- Decodifica: dVAE quindi genera l'output dell'immagine per il testo codificato basandosi su modelli dai suoi set di dati di addestramento.
- Raffinamento: L'output dell'immagine viene raffinato in più passaggi aggiungendo più dettagli e complessità, risultando in un'immagine finale di alta qualità.
DALL-E genera immagini uniche attraverso questo processo iterativo di codifica, decodifica e raffinamento.
Applicazioni di DALL-E
Come generatore di immagini AI, DALL-E ha una vasta gamma di potenziali applicazioni in diversi campi. Alcuni casi d'uso notevoli sono:
- Ispirazione creativa: Il modello fornisce ad artisti, designer e creatori di contenuti uno strumento per generare rapidamente visivi per scopi creativi, come opere d'arte, illustrazioni o elementi di design. Può essere uno strumento per un'ispirazione rapida, o può integrare il processo creativo esistente.
- Visualizzazione di concetti: DALL-E aiuta a visualizzare concetti astratti e complessi. Genera immagini di idee, scenari o oggetti che sono difficili da rappresentare direttamente.
- Design di prodotto e prototipazione: DALL-E assiste nelle fasi iniziali del design del prodotto generando rappresentazioni visive di potenziali design basati su descrizioni testuali. A differenza delle tradizionali tecnologie di progettazione assistita da computer (CAD), i designer possono esplorare rapidamente diversi concetti di prodotto prima di passare a un prototipo fisico.
- Pubblicità e marketing: I marketer possono utilizzare DALL-E per creare e personalizzare immagini visivamente accattivanti per campagne pubblicitarie, promozioni di prodotti o scopi di branding.
- Pubblicazioni, media e creazione di contenuti: DALL-E crea facilmente illustrazioni, grafica e immagini che possono essere utilizzate in libri, riviste, blog e altre pubblicazioni mediatiche. Può anche essere utilizzato per creare ausili visivi e materiali educativi.
- Intrattenimento, media e giochi: Il generatore di immagini DALL-E può creare visivi che vanno oltre la solita immagine generata al computer (CGI) per giochi, animazioni, film, realtà virtuale (VR) e realtà aumentata (AR) esperienze.
- Moda: È uno strumento utile per i designer per fare brainstorming e generare centinaia di costumi di moda in diversi stili e colori.
- Arte: Chiunque, anche chi non è familiare con la pittura o l'arte, può creare la propria arte generata dall'AI utilizzando DALL-E.
Come usare DALL-E e DALL-E 2
Segui questi passaggi per utilizzare i generatori di immagini AI di OpenAI e creare immagini AI:
- Vai al sito web di OpenAI e registrati per un account utilizzando un indirizzo email. Gli utenti con account in Google, Microsoft o Apple possono utilizzare l'opzione rispettiva e creare il loro account OpenAI.
- In alternativa, gli utenti possono navigare alla pagina del prodotto di OpenAI come DALL-E e DALL-E 2, e registrarsi da quella pagina. Nota: gli utenti devono verificare il loro indirizzo email e il loro numero di telefono per una verifica una tantum come parte del processo di registrazione.
- Una volta creato un account OpenAI, gli utenti possono esplorare uno qualsiasi dei prodotti di OpenAI come DALL-E e ChatGPT.
- In DALL-E, gli utenti ottengono una schermata con una scheda per inserire un suggerimento e un pulsante "genera". Inserisci un suggerimento testuale e clicca su "genera".
Va notato che DALL-E opera su un sistema di crediti per misurare l'uso. Ogni richiesta di testo in immagine necessita di un credito che deve essere acquistato da OpenAI. Gli utenti che si sono registrati a DALL-E prima del 6 aprile 2023, tuttavia, ricevono crediti gratuiti su base mensile come primi adottanti.
Vantaggi di DALL-E
DALL-E offre molteplici vantaggi come generatore di arte AI. Fornisce una buona soluzione ogni volta che devono essere generati visivi creativi basati su una piccola quantità di input testuale. Ecco alcuni dei vantaggi di DALL-E:
- Produzione più veloce: DALL-E impiega da pochi secondi a minuti per generare un'immagine da un suggerimento testuale. Questo accelera la produzione di contenuti.
- Personalizzazione e iterazione: Dall-E consente la creazione di immagini altamente personalizzate con descrizioni testuali dettagliate. Le immagini generate dall'AI possono essere raffinate o modificate in iterazioni successive modificando i suggerimenti.
- Accessibilità: Poiché il modello utilizza il linguaggio naturale per l'input, non richiede un addestramento estensivo ed è facilmente accessibile agli utenti.
- Estendibilità: Poiché DALL-E accetta immagini come input, gli utenti possono utilizzare lo strumento per reimmaginare anche un'immagine esistente.
- Applicazioni cross-domain: Poiché DALL-E è agnostico al dominio o all'industria, può essere utilizzato in diverse industrie, dalla pubblicità e intrattenimento all'educazione e moda, come visto nei casi d'uso.
- Basso costo: Lo strumento riduce significativamente il costo di generazione di contenuti visivi poiché richiede solo lo strumento e i suggerimenti testuali.
Limitazioni e sfide di DALL-E
Sebbene DALL-E abbia vantaggi significativi, ha anche alcune limitazioni che è importante considerare.
- Problemi tecnici: Anche se DALL-E è addestrato su un ampio set di dati, la comprensione del linguaggio del modello è limitata. Spesso, non genera visivi appropriati per una varietà di suggerimenti.
- Pregiudizio algoritmico dai dati di addestramento: Poiché DALL-E si basa fortemente sui dati su cui è addestrato, è possibile che il modello possa riprodurre involontariamente pregiudizi presenti nei dati di addestramento.
- Preoccupazioni etiche: Ci sono preoccupazioni sull'uso non etico del modello AI per generare immagini digitalmente manipolate chiamate deep fake.
- Preoccupazioni legali: Poiché DALL-E è addestrato su immagini da internet, ci sono ancora domande non risolte sul copyright delle immagini generate dall'AI.
DALL-E vs. DALL E-2
DALL-E e DALL-E 2 sono entrambi generatori di arte AI proprietari e a codice chiuso sviluppati da OpenAI.
DALL E è la versione iniziale del generatore di testo in immagine di OpenAI e DALL-E 2 è la versione avanzata di DALL-E. Rispetto a DALL-E, DALL E-2 è addestrato su circa 650 milioni di coppie immagine-testo raccolte da internet.
Utilizza anche un modello di diffusione insieme a CLIP. Il modello di diffusione rimuove qualsiasi rumore dall'output risultando in immagini di qualità molto più alta e fotorealistiche. Di conseguenza, DALL-E 2 genera immagini molto più velocemente e fornisce immagini superiori.
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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.
