ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਨਵੇਂ ਅਤੇ ਸੁਧਰੇ ਹੋਏ AI ਨੇ ਕਾਬਲੀਅਤ, ਸਮਝ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਕੁਝ ਅਜੀਬ ਅਤੇ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਵੇਖੀਆਂ ਹੋਣ.
ਇੱਕ ਸ਼ੀਬਾ ਇਨੂ ਕੁੱਤੇ ਨੇ ਇੱਕ ਬੇਰੇਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਾਲਾ ਟਰਟਲਨੇਕ ਪਹਿਨਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਅਤੇ ਡੱਚ ਪੇਂਟਰ ਵਰਮੀਰ ਦੇ "ਮੋਤੀ ਵਾਲੀ ਮੁੰਦਰੀ ਵਾਲੀ ਕੁੜੀ" ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਮੁੰਦਰੀ ਓਟਰ। ਅਤੇ ਸੂਪ ਦਾ ਇੱਕ ਪਿਆਲਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਉੱਨੀ ਰਾਖਸ਼ ਵਰਗਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖੀ ਕਲਾਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਨ।
ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, DALL-E 2, ਇੱਕ ਨਵਾਂ AI ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਵਰਣਨ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
ਬਸ ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਏਗਾ - ਸਪਸ਼ਟ ਵੇਰਵੇ ਵਿੱਚ, ਵਧੀਆ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ, ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਅਸਲ ਖੋਜ। ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਨਵੀਨਤਮ ਅਧਿਐਨ, DALL.E 2, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ 'ਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਾਂਗੇ। ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ।
ਤਾਂ, ਅਸਲ ਵਿਚ ਕੀ ਹੈ DALL.E 2?
DALL-E 2 ਇੱਕ "ਉਤਪਾਦਕ ਮਾਡਲ" ਹੈ, ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਲਿਖਤੀ ਵਰਣਨ ਦੇ ਨਾਲ DALL-E 2 ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਕਲਪਾਂ, ਗੁਣਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, OpenAI ਦਾ DALLE 2 ਬੁਨਿਆਦੀ ਭਾਸ਼ਾਈ ਵਰਣਨ ਤੋਂ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ, ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਅਤੇ ਕਲਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਵੀਨਤਮ ਸੰਸਕਰਣ, DALLE 2, ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਬਹੁਮੁਖੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉੱਚ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸੁਰਖੀਆਂ ਤੋਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ (DALL-E 2 ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ਤੋਂ) "ਘੋੜੇ ਦੀ ਸਵਾਰੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਪੁਲਾੜ ਯਾਤਰੀ" ਵਰਣਨ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ਵਰਣਨ ਸਮਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, "ਇੱਕ ਪੈਨਸਿਲ ਸਕੈਚ ਵਾਂਗ," ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਾ ਸਮਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, "ਇੱਕ ਫੋਟੋਰੀਅਲਿਸਟਿਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ।"
ਇਹ ਅਚੰਭੇ ਵਾਲੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਮੌਜੂਦਾ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਦਿੱਖ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਰੰਗਾਂ, ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਾਂ ਅਤੇ ਪਰਛਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਜਾਂ ਮਿਟਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਸ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
DALL-E 2 CLIP ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਦੋ ਵਧੀਆ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਪਹੁੰਚ ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਉਸੇ ਧਾਰਨਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੋਰ ਸਾਰੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ: ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਸਿੱਖਣ. CLIP ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਦੋ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਸੁਰਖੀਆਂ 'ਤੇ।
ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਾ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਦੋਵੇਂ ਨੈਟਵਰਕ ਆਪਣੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਵਰਣਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸਮਾਨ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਹੋ ਸਕੇ।
"ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ," ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਜੋ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸ਼ੋਰ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾ ਕਰਕੇ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, DALL-E 2 ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਗਈ ਦੂਜੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਮਾਡਲ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਓਪਨਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ CLIP, ਜੋ ਕਿ ਲਿਖਤੀ ਵਰਣਨ ਨੂੰ ਫੋਟੋਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖਤੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਉਸ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (CLIP ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ)।
ਦੂਜਾ, DALL-E 2 ਇੱਕ CLIP-ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਚਿੱਤਰ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ।
ਬੇਤਰਤੀਬ ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਗਾੜ ਵਾਲੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ 'ਤੇ, ਫੈਲਾਅ ਮਾਡਲ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਫੋਟੋਆਂ ਦੇ ਅਸਲੀ ਰੂਪ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਹਾਲ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਮਾਡਲ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਚਿੱਤਰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਕ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨਾਲੋਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਫੈਲਾਅ ਮਾਡਲ ਬੇਤਰਤੀਬ ਪਿਕਸਲ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ CLIP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ਬਦ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਾਰ ਧਾਰਨਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, DALL-E 2 DALL-E ਨਾਲੋਂ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
DALL.E 2 ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ
ਪਿਛਲੇ ਵੀਹ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ. ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਧਾਰਨਾ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸਫਲਤਾ ਤੱਕ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ. ਇਹਨਾਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਤਸਵੀਰ ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਮੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਦੋਵਾਂ ਸਿਰਿਆਂ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, 100 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਲਗਭਗ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।
ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਓਪਨਏਆਈ ਦਾ ਨਵਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। DALLE 2 ਟੈਕਸਟ ਵਰਣਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਅਲੀ ਤਸਵੀਰ ਉਤਪਾਦਨ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਵਸਤੂ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ।
ਡਿਜੀਟਲ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਹਨ, ਫਿਰ ਵੀ ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਚੰਗੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸਧਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇਸ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਅੰਤਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸ਼ਾਇਦ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।
ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਦਾ ਜਵਾਬ ਕੀ ਹੈ: ਜਵਾਬ ਹੈ DALLE 2। ਓਪਨਏਆਈ ਪਿਕਚਰ ਜਨਰੇਟਰ, ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਨੁੱਖੀ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵਾਧੂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰੇਗਾ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਭ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਸੁਚੇਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹਨ। ਇਹ ਪੱਖਪਾਤੀ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਚਿੱਤਰ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸਤੇਮਾਲ
ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, DALL.E 2 ਦਾ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਗਲਤ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅੱਜ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਨਕਲੀ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਨਸਲਵਾਦੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਫੈਲਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਓਪਨਏਆਈ ਸਿਰਫ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸੱਦੇ ਦੁਆਰਾ DALL.2 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਸਾਰੇ ਸੁਝਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਸਮੱਗਰੀ ਪਾਬੰਦੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
DALL.E 2 ਦੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਰੋਧੀ ਜਾਂ ਹਿੰਸਕ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਲਈ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਮਾਰੂ ਹਥਿਆਰਾਂ ਦੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਓਪਨਏਆਈ ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ API ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, DALL.E 2 ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
DALL-E 2 ਇੱਕ ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ OpenAI ਖੋਜ ਖੋਜ ਹੈ ਜੋ ਨਵੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਮੁੱਖ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ-ਡਾਟਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ DALL-E-ਅਧਾਰਿਤ ਐਪਸ ਲਈ ਆਰਥਿਕ ਕੇਸ ਓਪਨਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ API ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਉਹ ਸਾਰੇ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣਗੇ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ