ابزارهای هوش مصنوعی برای ساخت تصویر

انتخاب ابزار هوش مصنوعی مناسب تصویر، بستگی به این دارد که آیا به کنترل دقیق روی عناصر بصری خاص نیاز دارید یا به کاوش سبک‌های متنوع؛ و استفاده مؤثر از آن‌ها مستلزم آن است که خروجی را به‌عنوان پیش‌نویسی بدانید که باید از طریق پرامپت‌نویسی تکراری و پردازش پس‌از‌تولید اصلاح شود. نتایج باکیفیت از درک نحوه تفسیر نیت توسط هر مدل، مدیریت وضوح و جزئیات از طریق افزایش مقیاس، و اجتناب از دام‌های رایجی مانند انحراف معنایی یا نورپردازی ناهماهنگ حاصل می‌شود.

درک مهندسی پرامپت برای تصاویر

مهندسی پرامپت برای تصاویر به معنای فهرست کردن تمام جزئیات ممکن نیست، بلکه به معنای ساختاردهی به نیت است تا مدل عناصر صحیح را اولویت‌بندی کند. یک پرامپت مبهم میانگینی عمومی از بسیاری احتمالات تولید می‌کند؛ در حالی که یک پرامپت ساختاریافته، مدل را به سمت یک نتیجه مشخص هدایت می‌کند.

با سوژه و وضعیت آن شروع کنید. اگر یک «سیب قرمز» می‌خواهید، عبارت «یک سیب قرمز رسیده با ساقه قابل مشاهده» را مشخص کنید، نه فقط «سیب» را. مدل عبارت «سیب» را به‌عنوان یک دسته تفسیر می‌کند، در حالی که «سیب قرمز رسیده با ساقه قابل مشاهده» خروجی بصری را به یک نمونه خاص محدود می‌کند. سپس، زمینه و محیط را تعریف کنید. آیا سیب روی یک میز چوبی است؟ در یک جنگل تاریک؟ محیط، نورپردازی، سایه‌ها و پیچیدگی پس‌زمینه را تعیین می‌کند. اگر محیط را حذف کنید، مدل خلأ را با یک پس‌زمینه خنثی و اغلب بی‌روح پر می‌کند.

سپس، سبک و رسانه را مشخص کنید. کلماتی مانند «نقاشی روغنی»، «سایبرپانک» یا «عکاسی مستند» به‌عنوان فیلترهایی عمل می‌کنند که کل تصویر را بازآرایی می‌کنند. با این حال، کلمات سبک ممکن است با کلمات سوژه در تضاد باشند. اگر برای یک سیب سبک «سایبرپانک» درخواست کنید، مدل ممکن است سیب را به یک شکل هندسی با نور نئون تغییر دهد، نه یک میوه واقع‌گرایانه. برای جلوگیری از این حالت، سبک را از سوژه در مدل ذهنی خود جدا کنید. سوژه را به‌صورت خنثی توصیف کنید، سپس سبک را به‌عنوان یک صفت توصیفی اعمال کنید. برای مثال، «یک سیب قرمز، با سبک نقاشی آبرنگ» واضح‌تر از «سیب آبرنگی سایبرپانک» است.

در نهایت، اگر ابزار اجازه می‌دهد، پارامترهای فنی را بگنجانید. نسبت ابعاد، جهت نورپردازی و فاصله کانونی دوربین اهرم‌های قدرتمندی هستند. مشخص کردن «نورپردازی نرم و پخش» از ایجاد سایه‌های تند و غیرطبیعی جلوگیری می‌کند. مشخص کردن «عمق میدان کم» پس‌زمینه را تار کرده و توجه را به سوژه معطوف می‌سازد. این پارامترها اغلب مؤثرتر از صفت‌های توصیفی هستند، زیرا ویژگی‌های فیزیکی را توصیف می‌کنند نه قضاوت‌های زیبایی‌شناختی.

مقایسه مدل‌های اصلی تولید تصویر

مدل‌های مختلف بر اساس داده‌های آموزشی و معماری خود، نقاط قوت و ضعف متفاوتی دارند. شما باید ابزار را با وظیفه تطبیق دهید.

• Midjourney (پرداختی): برای تصاویر با وضوح بالا و متنوع از نظر سبک که کیفیت زیبایی‌شناختی در آن‌ها اهمیت اولویت دارد، انتخاب می‌شود. این ابزار در تفسیر پرامپت‌های انتزاعی یا هنری و تولید نتایج بصری چشمگیر عملکرد عالی دارد. زمانی از آن استفاده کنید که به الهام نیاز دارید یا تصویر نهایی به‌عنوان یک اثر هنری مستقل به کار می‌رود.
• DALL-E 3 (پرداختی): برای تصاویر فوتورئالیستیک و هنری که پایبندی دقیق به پرامپت حیاتی است، انتخاب می‌شود. این ابزار در پردازش توضیحات پیچیده و زبان طبیعی بهتر از بسیاری از رقبای خود عمل می‌کند. زمانی از آن استفاده کنید که نیاز دارید صحنه‌ای خاص با چندین عنصر در حال تعامل را که در یک جمله توصیف شده‌اند، تولید کنید.
• Adobe Firefly (فریمیوم): برای کارهای تجاری که ایمنی مجوزها نگرانی اصلی است، انتخاب می‌شود. یکپارچگی آن با اپلیکیشن‌های Adobe Creative Cloud آن را برای طراحانی مناسب می‌سازد که نیاز دارند دارایی‌هایی تولید کنند که بدون ترس از نقض حق نشر، در پروژه‌های مشتریان قابل استفاده باشند.
• Stable Diffusion (رایگان): برای کنترل دقیق بر سبک و ترکیب‌بندی انتخاب می‌شود. چون متن‌باز است، امکان تولید محلی و سفارشی‌سازی عمیق را فراهم می‌کند. زمانی از آن استفاده کنید که نیاز دارید جنبه‌های خاصی از تصویر مانند نورپردازی یا بافت را بدون تغییر ترکیب‌بندی کلی تنظیم کنید.
• Leonardo.ai (فریمیوم): برای جریان‌های کاری اصلاح تکراری انتخاب می‌شود. زمانی مفید است که نیاز دارید یک تصویر پایه تولید کنید و سپس بخش‌هایی از آن را از طریق Inpainting یا افزایش مقیاس در یک محیط مبتنی بر وب تغییر دهید.
• Canva (فریمیوم): برای ایجاد سریع بصریات رسانه‌های اجتماعی و بازاریابی انتخاب می‌شود. تولید تصویر هوش مصنوعی را در یک پلتفرم طراحی یکپارچه می‌کند و آن را برای غیرطراحانی مناسب می‌سازد که نیاز دارند بصریات کاربردی (هرچند نه لزوماً هنری) را سریع تولید کنند.
• Microsoft Designer (رایگان): برای تولید سریع تصویر در سطح مصرف‌کننده انتخاب می‌شود. برای کاربران عادی مفید است که نیاز دارند از پرامپت‌های متنی تصویر تولید کنند و ویرایش‌های پایه‌ای مانند حذف پس‌زمینه را انجام دهند.
• Runway (فریمیوم): برای کنترل‌های حرفه‌ای بر حرکت و ثبات سبک، به‌ویژه هنگام کار با ویدیو یا هنگام حفظ ثبات زمانی در یک توالی از تصاویر، انتخاب می‌شود.

کنترل سبک و ترکیب‌بندی

سبک و ترکیب‌بندی، دو محور اصلی هستند که بیشتر خطاهای تصویر در آن‌ها رخ می‌دهند. لغزش سبک زمانی اتفاق می‌افتد که مدل یک واژه سبک را نادرست تفسیر کرده و آن را بر بخش نامناسبی از تصویر اعمال کند. خطاهای ترکیب‌بندی زمانی رخ می‌دهند که مدل عناصر را در کادر به شیوه‌ای قرار دهد که سلسله‌مراتب بصری مورد نظر را نقض کند.

برای کنترل سبک، از پرامپت‌های منفی استفاده کنید اگر ابزار از آن‌ها پشتیبانی می‌کند. پرامپت‌های منفی به مدل می‌گویند چه چیزی را اجتناب کند. برای مثال، اگر یک طراحی تمیز و مینیمال می‌خواهید، عبارت "cluttered, busy, complex" را به پرامپت منفی اضافه کنید. اگر یک عکس واقع‌گرایانه می‌خواهید، عبارت "cartoon, anime, painting" را به پرامپت منفی اضافه کنید. این روش اغلب مؤثرتر از تلاش برای توصیف سبک مطلوب با عبارات مثبت است.

برای کنترل ترکیب‌بندی، از نشانه‌های مکانی استفاده کنید. کلماتی مانند "centered"، "left-aligned"، "foreground" و "background" به مدل کمک می‌کنند تا عناصر را به درستی قرار دهد. با این حال، نشانه‌های مکانی در بسیاری از مدل‌ها غیرقابل اعتماد هستند. یک تکنیک قوی‌تر این است که تصویر را با ترکیب‌بندی آزاد تولید کنید و سپس از اینپینتینگ برای تنظیم بخش‌های خاص استفاده نمایید. اگر سوژه خیلی کوچک است، نسخه بزرگ‌تری تولید کرده و آن را برش دهید. اگر پس‌زمینه حواس‌پرت‌کن است، آن را با رنگی خنثی اینپینت کنید.

نورپردازی جزء حیاتی ترکیب‌بندی است. مشخص کردن "golden hour"، "neon lighting" یا "studio lighting" حال و هوای تصویر را به شدت تغییر می‌دهد. با این حال، نشانه‌های نورپردازی ممکن است با یکدیگر در تضاد باشند. عبارت "bright, sunny" را با "dark, moody" ترکیب نکنید. یک رژیم نورپردازی را انتخاب کرده و به آن پایبند باشید.

تکنیک‌های افزایش مقیاس پس از تولید و پردازش نهایی

تصاویر تولیدشده توسط هوش مصنوعی اغلب دارای رزولوشن پایین یا آرتیفکت هستند. افزایش مقیاس پس از تولید و پردازش نهایی برای تولید خروجی‌های نهایی با کیفیت بالا ضروری است.

افزایش مقیاس پس از تولید، رزولوشن تصویر را بدون افزودن اطلاعات جدید افزایش می‌دهد. این کار برای بزرگ کردن تصاویر کوچک جهت چاپ یا نمایش مفید است. با این حال، افزایش مقیاس ساده می‌تواند آرتیفکت‌هایی مانند تاری یا پیکسلی شدن ایجاد کند. از ابزارهای اختصاصی افزایش مقیاس استفاده کنید که برای حفظ جزئیات و کاهش آرتیفکت‌ها طراحی شده‌اند.

اینپینتینگ به شما امکان می‌دهد بخش‌های خاصی از تصویر را ویرایش کنید در حالی که سایر بخش‌ها بدون تغییر باقی می‌مانند. این قابلیت برای حذف اشیاء ناخواسته، تغییر پس‌زمینه یا افزودن عناصر گمشده مفید است. برای استفاده مؤثر از اینپینتینگ، ناحیه‌ای که می‌خواهید تغییر دهید را ماسک کنید و پرامپتی ارائه دهید که تغییر مطلوب را توصیف می‌کند. مدل بر اساس پرامپت و زمینه اطراف، ناحیه ماسک‌شده را پر خواهد کرد.

تصحیح رنگ و تنظیم کنتراست، تکنیک‌های ساده اما قدرتمندی در پس‌پردازش هستند. تصاویر تولیدشده توسط هوش مصنوعی اغلب دارای نورپردازی تخت یا تعادل رنگی نادرست هستند. تنظیم کنتراست و اشباع رنگ می‌تواند تصویر را پویاتر و واقع‌گرایانه‌تر جلوه دهد. با این حال، زیاده‌روی نکنید. کنتراست بیش از حد ممکن است باعث ایجاد نوارهای رنگی یا نویز شود.

اشتباهات رایج و راه‌های اجتناب از آن‌ها

• انحراف معنایی: مدل پرامپت را اشتباه تفسیر کرده و تصویری نامرتبط با هدف تولید می‌کند. برای اجتناب از این حالت، از زبان ساده و شفاف استفاده کنید و پرامپت را با چندین تغییر مختلف آزمایش نمایید. اگر مدل به طور مداوم یک کلمه را اشتباه تفسیر می‌کند، از یک مترادف یا توصیف دقیق‌تر استفاده کنید.
• نورپردازی ناهماهنگ: تصویر دارای سایه‌های تند یا منابع نور غیرواقعی است. برای اجتناب از این حالت، نورپردازی نرم و پخش‌شده را مشخص کنید و از پرامپت‌های منفی برای حذف سایه‌های تند استفاده نمایید.
• آرتیفکت: تصویر شامل اشکال عجیب، چهره‌های تحریف‌شده یا بافت‌های شکسته است. برای اجتناب از این حالت، از مدل‌های با کیفیت بالاتر استفاده کنید و تکنیک‌های پس‌پردازش را برای هموار کردن آرتیفکت‌ها به کار ببرید.
• تعارض سبک: کلمه سبک با کلمه سوژه در تضاد بوده و منجر به تصویر تحریف‌شده می‌شود. برای اجتناب از این حالت، سبک را از سوژه در مدل ذهنی خود جدا کنید و از پرامپت‌های منفی برای حذف سبک‌های ناخواسته استفاده نمایید.
• رزولوشن پایین: تصویر برای کاربرد مورد نظر بسیار کوچک است. برای اجتناب از این حالت، تصویر را با بالاترین رزولوشن ممکن تولید کنید و از تکنیک‌های افزایش مقیاس پس از تولید برای بزرگ‌تر کردن اندازه آن استفاده نمایید.