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最近，人工智能（AI）领域取得了引人注目的进展。ChatGPT 不仅在文本创作方面表现出色，而且我们的AI舞台逐渐扩展到了超越纯文本的领域。

引入 DALL-E：一款革命性的AI系统，能够根据文字描述生成图像。

DALL-E 是人工智能创造力的重要里程碑，最新版本 DALL-E 3 的功能更为强大。

在这篇指南中，我们将深入探讨 DALL-E 是什么、其工作原理、应用领域，以及使用它生成精彩视觉内容的技巧。

这个概念听起来简单，但为了获取最佳效果，你需要遵循这些技巧，以获得真实而准确的搜索结果！为了确保你得到的搜索结果最真实、最准确，我们为你提供以下提示和技巧。

在使用 DALL-E 之前，有三条内务规则需要了解：

由于你在技术上创造了你的艺术品的创意，你默认是艺术家，虽然下载图像时会带有DALL-E 2的彩色水印。

你可以创造的内容是有限制的。例如，DALL-E 2的内容政策禁止有害、欺骗或政治内容。为了防止滥用，一些公共人物的搜索词，比如泰勒·斯威夫特，是被禁止的。尽管并非所有的名人都违反了内容政策，但为了安全起见，他们的脸往往会被扭曲。

DALL-E 2的信用额度：在2023年4月6日之前通过电子邮件注册并创建账户的用户可以获得15个免费信用额度，每月过期并更新。例如，我在2022年9月25日注册，因此我每月获得15个免费信用额度，自动更新。请注意，免费信用额度不可滚动，因此即使我三个月不创作艺术品，也不能累积60个信用额度。刚创建账户的新用户不再享有同样的免费信用额度福利，必须以15美元的价格购买至少115个信用额度。用户可以通过labs.openai.com进行单独购买DALL-E信用，与DALL-E API分开计费。

信用额度只有在输入并完成生成后才能兑现，由于违反内容政策而最终未生成的搜索不会从免费信用额度中扣除。你可以点击搜索界面右上角的个人资料图标，查看每月剩余的信用额度，还可以选择购买更多，115个信用额度的起价为15美元。

DALL-E是什么？

DALL-E 是当前市场上最强大的人工智能工具之一。

这是由 ChatGPT 背后的OpenAI团队开发的人工智能图像生成器，采用一种被称为“生成式人工智能”的技术，从零开始根据文本提示创建原创图像。

比如，如果你输入文字“an avocado chair with a red colored monkey”，DALL-E 将会生成这一奇特物体的全新图像。

它不是简单地剪切和拼贴图像的部分，而是真正“想象”出你描述的内容。你的描述越详细，生成的图像就越精细。

值得注意的是，“DALL-E”这个名字取自超现实主义艺术家萨尔瓦多·达利（Salvador Dali）和皮克斯的友好机器人角色瓦力（WALL-E）的谐音。这暗示了DALL-E是如何将艺术与技术相结合，直接从文字描述中幻化出奇幻的视觉效果。

这就是DALL-E的奇妙之处，它代表了人工智能创造力的一次飞跃。

尽管人类可以轻松地通过文字想象事物，但计算机过去却无法做到，尤其是不能以如此生动的方式。DALL-E实现了计算机内在的真正想象力和问题解决能力，为平面设计、图像样板、网页布局等开辟了令人兴奋的可能性。

DALL-E如何工作？

DALL-E是如何施展魔法的呢？正如前文所述，它使用一种称为“生成式人工智能”的技术。我们深入了解一下。

生成式AI模型

与大多数任务特定的人工智能不同，生成式人工智能模型并非专门用于执行特定任务。

相反，它们经过大量的图像、文本和其他数据集的训练，以深入理解各种概念之间的关系。

这使得它们能够生成高度逼真、准确符合提示的全新输出。

例如，一个仅接受猫照片训练的人工智能无法想象出“flamingo-lion（火烈鸟-狮子）”这样的新奇动物。通过数百万张包括动物、人类、玩具等各种图像的训练，生成式模型可以结合这些学到的知识，根据提示令人信服地生成“火烈鸟-狮子”混合体。

在最新版本的DALL-E 3中，这种创造全新事物的能力得到了更进一步的展示。新版本在准确解读提示、捕捉以往模型无法捕捉的微妙差异和细节方面表现出更高的水平。

与以往的人工智能生成器相比，DALL-E 3在接收复杂指令时不再容易产生意料之外的结果。相反，它展现出对语言的卓越理解，使其能够想象出新颖的场景和角色，超越了文本到图像生成模型的预期。

有了DALL-E 3，语言与图像之间的联系更加紧密，它能够解读提示的上下文，而不仅仅是机械地生成图像。这使得生成的图像更加接近用户的期望。

接下来，让我们更深入地了解DALL-E的生成架构是如何工作的。

DALL-E的生成架构如何工作

使DALL-E能够从文本生成图像的关键在于其专门设计的神经网络架构：

大型数据集：

DALL-E在数十亿图像-文本对上进行了训练，这使它能够学习视觉概念及其与文本内容或口语的关系。这个庞大的数据集为它提供了对世界知识的广泛了解。

分层结构：

网络具有从高级概念到细节的分层表示。顶层理解大的类别（例如鸟类），而底层则识别细微的属性（如鸟嘴的形状、颜色和在脸上的位置）。

文本编码：

利用这些知识，DALL-E能够将书面文字转化为文本的数学表示。例如，当我们输入“Flamingo-lion”时，它知道什么是火烈鸟，什么是狮子，并能够将这两种动物的不同特征组合起来。通过这种翻译，文本输入可以产生视觉输出。

这种先进的架构使DALL-E能够按照文本提示准确生成创造性且连贯的图像。

现在，我们了解了技术方面的复杂性，但对于最终用户来说，使用DALL-E非常简单。

只需输入提示，就能生成令人惊叹的图像。

语言模型和DALL-E

DALL-E架构的一个重要组成部分是GPT（生成预训练转换器）语言模型。这些模型在解释和完善提示方面发挥着关键作用。

GPT模型擅长把握语言的上下文和微妙差异。当输入一个提示时，GPT模型不仅能读取单词，还能理解其背后的意图和微妙含义。这种理解对于将抽象或复杂的想法转化为视觉元素至关重要，而DALL-E的图像生成部分可以利用这些视觉元素。

如果最初的提示不够清晰或过于宽泛，GPT模型可以帮助完善或扩展提示。通过对语言和各种主题的广泛训练，它可以推断哪些细节可能与图像相关或有趣，即使原始提示中没有明确提及。

GPT模型还能识别提示中可能存在的错误或歧义。例如，如果提示中包含事实不一致或语言混乱的地方，模型可以纠正错误或寻求澄清，确保图像生成器的最终输入尽可能清晰和准确。

有趣的是，GPT的作用不仅限于理解和完善，它还可以增加一层创造力。通过大量的训练，它可以对提示提出独特或富有想象力的解释，从而突破图像生成的极限。

从本质上讲，GPT语言模型是用户输入和DALL-E图像生成能力之间的智能中介。它们不仅能确保准确理解提示，还能对提示进行丰富和优化，以生成最具相关性和创造性的视觉输出。

DALL-E有何用途？

DALL-E的应用领域是多样的。它可以用于创造各种视觉元素，为不同行业和用途提供创意和设计的支持。

平面设计：

DALL-E可以生成独特且引人注目的图像、文本和其他数据集的训练，以深入理解各种概念之间的关系。

通过这种方式，它们能够生成高度逼真且准确符合提供提示的全新输出。

例如，仅接受过猫照片训练的人工智能无法想象出“火烈鸟狮子”这样的新奇动物物种。

而通过数百万张包括动物、人类、玩具等各种图像、文本和音频的训练，生成模型能够结合这些学习成果，令人信服地生成“火烈鸟狮子”这样的混合体。

在最新版本的DALL-E 3中，这种创造新事物的能力更加强大。它在准确解读提示、捕捉以往模型无法捕捉的微妙差异和细节方面展现了新的天赋。

相较于以前的人工智能生成器，在接收复杂指令时，DALL-E 3表现出更出色的理解能力。以前的生成器在处理复杂提示时往往会产生意想不到的结果，而DALL-E 3则表现出对语言出色的理解能力，使其能够想象出新奇的场景和角色，超出了文本到图像生成模型的预期。

有了DALL-E 3，语言和图像之间的联系更加紧密，因此它可以解读提示的上下文，而不仅仅是照本宣科。生成的结果可能与用户的需求非常接近。

以下是一个简单提示的例子：“想象一只火烈鸟狮子。”

图像输出：

那么，它是如何实现的呢？这种“想象”文字的能力源于生成式人工智能模型的两个关键组成部分：

神经网络：

神经网络是一个分层算法网络，模拟人脑神经元的工作原理。它使得人工智能能够识别大量数据集中的模式和概念。

机器学习算法：

这些算法，如深度学习等，不断完善神经网络对数据关系的理解。

生成模型通过在庞大的数据集上进行训练建立了对世界丰富概念的理解。准确的提示能够重新混合这些学习成果，产生前所未见的输出。

DALL-E的生成架构如何工作

DALL-E之所以能够从文本生成图像，得益于其专门设计的神经网络架构：

大型数据集：

DALL-E是在数十亿图像-文本对上进行训练的，这使得它能够学会视觉概念及其与文本内容或口语的关联。这个庞大的数据集为它提供了广泛的世界知识。

分层结构：

网络采用分层表示，从高级概念到细节。顶层理解大的类别（如鸟类），而底层则识别细微的属性（如鸟嘴的形状、颜色和在脸上的位置）。

文本编码：

通过这些知识，DALL-E能够将书面文字转化为数学表示。例如，当我们输入“火烈鸟狮子”时，它知道火烈鸟和狮子是什么，并能够将这两种动物的不同特征结合起来。通过这种翻译，文字输入可以产生视觉输出。

这种先进的架构帮助DALL-E精确地按照文本提示生成富有创造性和连贯性的图像。

现在，我们知道技术问题可能相当复杂，但对于最终用户来说，操作非常简单。

只需提供提示，即可生成令人惊叹的图像。

语言模型和DALL-E

DALL-E的架构中的一个重要组成部分是GPT（生成式预训练转换器）语言模型。这些模型在解释和完善提示以优化图像生成方面发挥着关键作用。

GPT模型擅长理解语言的上下文和微妙差别。当输入提示时，GPT模型不仅能够识别单词，还能理解其背后的意图和微妙含义。这种理解对于将抽象或复杂的想法转化为视觉元素至关重要，而DALL-E的图像生成部分可以利用这些视觉元素。

如果初始提示可能模糊不清或过于宽泛，GPT模型可以帮助完善或扩展提示。通过对语言和各种主题进行广泛的训练，它可以推断出哪些细节可能与图像相关或有趣，即使原始提示中没有明确提到。

GPT模型还能够识别提示中可能存在的错误或歧义。例如，如果提示中包含事实不一致或语言混乱的地方，模型可以纠正错误或寻求澄清，确保图像生成器的最终输出尽可能清晰和准确。

有趣的是，GPT的作用不仅限于理解和完善，它还可以增添创造力的一层。通过大量训练，它可以对提示提出独特或富有想象力的解释，从而推动图像生成的创意极限。

从本质上来说，GPT语言模型是用户输入和DALL-E图像生成能力之间的智能中介。它不仅确保准确理解提示，还能对提示进行丰富和优化，以生成最具相关性和创造性的视觉输出。

DALL-E的应用

DALL-E不仅仅是一个炫酷的技术演示，它还有许多实际的应用。

1. 创意设计：

设计师可以通过DALL-E轻松实现他们的创意想法。无论是独特的产品概念、广告图像，还是艺术作品，DALL-E都能为设计领域注入新的灵感。

2. 内容创作：

作家和创作者可以使用DALL-E为他们的故事、文章或漫画生成视觉元素。这有助于丰富他们的创作，使作品更具吸引力。

3. 视觉营销：

品牌和营销团队可以借助DALL-E创建引人注目的广告、海报和其他宣传材料。这有助于提高品牌知名度，吸引更多目标受众。

4. 教育辅助：

教育工作者可以使用DALL-E生成图像，使教材更生动有趣。学生们可以通过视觉元素更好地理解复杂的概念。

5. 虚拟场景创建：

影视制片人和游戏开发者可以利用DALL-E生成独特的场景、角色和道具，为他们的作品增色不少。

这只是DALL-E的冰山一角，其应用领域还在不断扩展。它为各行各业带来了前所未有的创意和效率。

结论

在人工智能的浪潮中，DALL-E无疑是一匹黑马。它展示了人工智能在图像生成领域的非凡能力，为创作者、设计师和营销专业人员提供了强大的工具。

通过深度学习和先进的神经网络，DALL-E不仅仅能够理解文字提示，还能创造性地将其转化为惊艳的视觉内容。它的生成过程背后融合了生成式人工智能和语言模型，为用户提供了简单而强大的使用体验。

无论是创意设计、内容创作还是市场营销，DALL-E都为各行业注入了新的活力。它不仅是技术的巅峰，也是创意无限的源泉。

随着技术的不断演进，我们可以期待DALL-E的未来版本将带来更多惊喜，为人工智能领域注入更多活力。

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