مولد صور AI من الصور

من المعتاد أن يقوم مولدات الصور الذكية بإنشاء الصور استنادًا إلى مجموعة ضخمة من الصور الحالية التي تم تدريبها عليها. فهي لا تقوم بـ "الحصول" على الصور من مصادر خارجية عند إنشاء محتوى جديد؛ بدلاً من ذلك، تستخدم الأنماط والميزات المكتسبة أثناء التدريب لإنشاء صور جديدة تمامًا لم تكن موجودة من قبل.

على سبيل المثال: لنفترض أن مولد الصور الذكية تم تدريبه على مجموعة بيانات تتضمن الحيوانات والمناظر الطبيعية والمشاهد الحضرية. عندما يُدخل المستخدم "ببغاء يطير ضد خلفية حضرية"، يجمع الذكاء الاصطناعي فهمه للحيوانات (الببغاوات) والطبيعة (الطيران) والإعدادات الحضرية لإنشاء صورة جديدة تمامًا.

1. المحددية: كن واضحًا إذا أردت فارسًا يرتدي درعًا وسطيًا يركب خيلًا عبر غابة.

على سبيل المثال: "فارس يرتدي درعًا فضيًا متلألئًا من العصور الوسطى، يركب حصانًا أسود على مسار غابة مشمسة متخللة بأشعة الشمس تتساقط من خلال قمم الأشجار."

2. اللغة الوصفية: استخدم لغة حية لنقل الأجواء أو التفاصيل للمشهد الذي تتصوره.

مثال: "ساحرة تطحن الأعشاب بجانب نهر واضح في غابة خضراء، محاطة بالضباب ويرقـص اليراعات المتلألئة."

3. المراجع الفنية: ذكر أنماط الفن محددة أو تقنياته، أو تقليد أسلوب فنان معروف للحصول على نتيجة دقيقة أكثر.

مثال: "منظر ليلي لمدينة حديثة مصور في أسلوب فنان الفان جوخ، حيوي بألوان متداخلة ومليء بالحيوية."

4. التكرار: قم بضبط القواعد الخاصة بك استنادًا إلى النتائج، بإضافة التفاصيل أو إزالتها للحصول على الصورة التي ترغب فيها.

مثال: "رجل يجلس على قمة الجبل عند الغروب، مع ظهره موجوداً أمام الكاميرا. يظهر وضوح الظلال الخاصة به ضد الغروب."

Inpainting وoutpainting هما مصطلحان مرتبطان بمعالجة وتحرير الصور:

1. Inpainting هو عملية إعادة بناء الأجزاء المفقودة أو المتدهورة من الصور ومقاطع الفيديو. ويُستخدم عادة في استعادة الصور، لملء الفجوات في الصور، أو إزالة الكائنات غير المرغوب فيها من الصور. في سياق الذكاء الاصطناعي، يُشير الـinpainting إلى التقنية التي يتنبأ بها خوارزمية الذكاء الاصطناعي وتملأ الأجزاء المفقودة من الصورة ببيانات جديدة تتناسب مع محتوى الصورة المحيط.

2. outpainting هو مفهوم أحدث نسبياً حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتوسيع حدود صورة عن طريق التنبؤ وإضافة محتوى جديد خارج الإطار الأصلي. يمكن استخدام هذا لتوسيع منظر الصورة، وخلق سياق أوسع، أو بناء على أعمال فنية قائمة. يتطلب من الذكاء الاصطناعي فهم محتوى الصورة الأصلي ونمطه لتوليد توسيع معقول للمشهد.

كلا هذه التقنيات تستفيد من قوة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتحليل سياق الصور ومحتواها لأداء مهامها الخاصة.

من المرجح أن يتطور مستقبل مولدات الصور الذكية بتقنية الذكاء الاصطناعي في عدة مجالات رئيسية:

1. جودة صورة محسنة: مع تقدم التكنولوجيا، ستصبح الصور التي يتم إنشاؤها بتقنية الذكاء الاصطناعي أكثر واقعية بشكل متزايد، مع درجات دقة أعلى وتفاصيل أكثر دقة.

2. سرعة إنشاء أسرع: ستقلل الخوارزميات المحسنة من الوقت اللازم لإنشاء صور عالية الجودة، مما يجعل إنشاء الصور في الوقت الحقيقي ممكنًا.

3. فهم وإبداع محسّن: سيكون بمقدور الذكاء الاصطناعي فهم النصوص المعقدة والمفاهيم المجردة بشكل أعمق، مما يؤدي إلى إنشاء صور أكثر تخيّلًا بناءً على هذا الفهم.

4. تخصيص شخصي: ستكون مولدات الصور بتقنية الذكاء الاصطناعي قادرة على تخصيص الصور وفقًا لتفضيلات المستخدم الفردية والسلوكيات السابقة.

5. تصميم تفاعلي: قد يشارك المستخدمون في حوار ديناميكي أكثر مع الذكاء الاصطناعي، عن طريق ضبط وتعديل الصور المُنشأة في الوقت الحقيقي.

6. تطبيقات أوسع: ستلعب مولدات الصور بتقنية الذكاء الاصطناعي دورًا في العديد من المجالات الجديدة، بدءًا من تصميم الألعاب وإنتاج الأفلام إلى الواقع الافتراضي.

7. الاعتبارات الأخلاقية والقانونية: مع انتشار الصور التي يتم إنشاؤها بتقنية الذكاء الاصطناعي، ستنشأ قضايا جديدة تتعلق بحقوق النشر والخصوصية والأخلاقيات، مما يستلزم إطارات قانونية جديدة.

8. دمج مع تقنيات أخرى: قد تدمج مولدات الصور بتقنية الذكاء الاصطناعي مع تقنيات أخرى (مثل الواقع المعزز، نمذجة ثلاثية الأبعاد، إلخ) لإنشاء تجارب ومنتجات جديدة تمامًا.

تستند هذه التوقعات إلى الاتجاهات التكنولوجية الحالية، ولكن المناظر المستقبلية الدقيقة تبقى مفتوحة للابتكار مع استمرار تطور تقنية الذكاء الاصطناعي. سعداء جدًا لأنك يمكنك أن تكون هناك مع Monica لشهادة ذلك!