כלי בינה מלאכותית ליצירת תמונות

בחירת כלי הבינה המלאכותית המתאים תלויה בשאלה האם נדרש שליטה קפדנית ברכיבים חזותיים ספציפיים או חקירה סגנונית רחבה, והשימוש היעיל בהם מחייב התייחסות לפלט כטיוטה שיש ללטש באמצעות הנחיות חוזרות ועיבוד לאחר יצירה. תוצאות איכותיות מושגות על ידי הבנת אופן פירוש הכוונה על ידי כל מודל, ניהול הרזולוציה והפרטים באמצעות הגדלת תמונה לאחר יצירה, והימנעות ממכשולים נפוצים כמו סחיפה סמנטית או תאורה לא עקבית.

הבנת הנדסת פרומפטים לתמונות

הנדסת פרומפטים לתמונות אינה עוסקת ברשימת כל פרט אפשרי, אלא בבניית כוונה כך שהמודל יתעדף את הרכיבים הנכונים. פרומפט כללי מניב ממוצע גנרי של אפשרויות רבות; פרומפט מובנה מכוון את המודל לתוצאה ספציפית.

התחילו עם הנושא ומצבו. אם אתם רוצים "תפוח אדום", ציינו "תפוח אדום בשל עם עוקץ נראה לעין" ולא רק "תפוח". המודל מפרש את המילה "תפוח" כקטגוריה, בעוד ש"תפוח אדום בשל עם עוקץ נראה לעין" מצמצם את הפלט החזותי למקרה ספציפי. לאחר מכן, הגדירו את ההקשר והסביבה. האם התפוח נמצא על שולחן עץ? ביער חשוך? הסביבה מכתיבה את התאורה, הצללים ומורכבות הרקע. אם משמיטים את הסביבה, המודל ממלא את החסר ברקע ניטרלי ולעיתים קרובות סטרילי.

לאחר מכן, ציינו את הסגנון והמדיה. מילים כמו "ציור שמן", "סייברפאנק" או "צילום דוקומנטרי" משמשות כמסננים המעצבים מחדש את התמונה כולה. עם זאת, מילות סגנון עלולות להתנגש עם מילות נושא. אם מבקשים תפוח "סייברפאנק", המודל עלול לעוות את התפוח לצורה גיאומטרית מוארת בניאון ולא לפרי ריאליסטי. כדי להימנע מכך, יש להפריד בין הסגנון לנושא במודל המחשבתי. יש לתאר את הנושא באופן ניטרלי, ואז להחיל את הסגנון כמודיפייר. לדוגמה, "תפוח אדום, בסגנון ציור מים" ברור יותר מ"תפוח מים סייברפאנק".

לבסוף, אם הכלי מאפשר זאת, יש לכלול פרמטרים טכניים. יחס גובה-רוחב, כיוון התאורה ואורך המוקד של המצלמה הם מנופי התאמה חזקים. הגדרת "תאורה רכה ומפוזרת" מונעת צללים קשים ולא טבעיים. הגדרת "עומק שדה רדוד" מטשטשת את הרקע וממקדת את תשומת הלב בנושא. פרמטרים אלו לרוב יעילים יותר מתיאורים תיאוריים, מכיוון שהם מתארים תכונות פיזיקליות ולא שיפוט אסתטי.

השוואה בין מודלים מובילים ליצירת תמונות

למודלים שונים יש חוזקות וחולשות שונות בהתאם לנתוני האימון ולארכיטקטורה שלהם. יש להתאים את הכלי למשימה.

• Midjourney (בתשלום): נבחר לתמונות ברזולוציה גבוהה ומגוונות סגנונית, שבהן איכות אסתטית היא העיקר. הוא מצטיין בפרשנות של פרומפטים מופשטים או אמנותיים וביצירת תוצאות מרהיבות חזותית. השתמשו בו כשאתם זקוקים להשראה או כאשר התמונה הסופית תשמש כיצירת אמנות עצמאית.
• DALL-E 3 (בתשלום): נבחר לתמונות פוטוריאליסטיות ואמנותיות שבהן היצמדות קפדנית לפרומפט היא קריטית. הוא מטפל בתיאורים מורכבים בשפה טבעית טוב יותר מרוב המתחרים. השתמשו בו כשאתם צריכים ליצור סצנה ספציפית עם מספר אלמנטים מתקשרים המתוארים במשפט אחד.
• Adobe Firefly (פרמיום חלקי): נבחר לעבודה מסחרית שבה בטיחות הרישיון היא שיקול. האינטגרציה שלו באפליקציות Adobe Creative Cloud הופכת אותו למתאים למעצבים שצריכים ליצור נכסים לשימוש בפרויקטים ללקוחות ללא חשש מהפרת זכויות יוצרים.
• Stable Diffusion (חינמי): נבחר לשליטה מדויקת בסגנון ובקומפוזיציה. מכיוון שהוא קוד פתוח, הוא מאפשר יצירה מקומית והתאמה אישית עמוקה. השתמשו בו כשאתם צריכים לכוון היבטים ספציפיים בתמונה, כמו תאורה או מרקם חזותי, מבלי לשנות את הקומפוזיציה הכללית.
• Leonardo.ai (פרמיום חלקי): נבחר לתהליכי עבודה של ליטוש חוזר. הוא שימושי כשאתם צריכים ליצור תמונת בסיס ולאחר מכן לשנות חלקים ממנה באמצעות inpainting או הגדלת תמונה לאחר יצירה בסביבה מבוססת דפדפן.
• Canva (פרמיום חלקי): נבחר ליצירה מהירה של ויזואליה למדיה חברתית ולשיווק. הוא משלב יצירת תמונות בינה מלאכותית בתוך פלטפורמת עיצוב, מה שהופך אותו למתאים למי שאינם מעצבים וצריכים לייצר ויזואליה פונקציונלית, אם לא אמנותית במיוחד, במהירות.
• Microsoft Designer (חינמי): נבחר ליצירת תמונות מהירה ברמת צרכן. הוא שימושי למשתמשים מזדמנים שצריכים ליצור תמונות מפרומפטים טקסטואליים ולבצע עריכות בסיסיות כמו הסרת רקע.
• Runway (פרמיום חלקי): נבחר לשליטה ברמה מקצועית על תנועה ועקביות סגנונית, במיוחד בעבודה עם וידאו או בשמירה על עקביות זמנית לאורך רצף סמנטי של תמונות.

שליטה בסגנון ובקומפוזיציה

סגנון והרכבה הם שני הצירים שבהם מתרחשות רוב כשלי התמונה. סטיית סגנון מתרחשת כאשר המודל מפרש מילת סגנון בצורה שגויה ומיישם אותה על החלק הלא נכון בתמונה. שגיאות הרכבה מתרחשות כאשר המודל ממקם אלמנטים במסגרת בצורה שפוגעת בהיררכיה החזותית המיועדת.

כדי לשלוט בסגנון, השתמשו בפרומפטים שליליים אם הכלי תומך בהם. פרומפטים שליליים מורים למודל מה להימנע ממנו. לדוגמה, אם אתם רוצים עיצוב נקי ומינימליסטי, הוסיפו "cluttered, busy, complex" לפרומפט השלילי. אם אתם רוצים תמונה ריאליסטית, הוסיפו "cartoon, anime, painting" לפרומפט השלילי. זה לרוב יעיל יותר מלנסות לתאר את הסגנון הרצוי במונחים חיוביים.

כדי לשלוט בהרכבה, השתמשו ברמזים מרחביים. מילים כמו "centered," "left-aligned," "foreground," ו-"background" עוזרות למודל למקם אלמנטים נכון. עם זאת, רמזים מרחביים אינם אמינים בהרבה מודלים. טכניקה חזקה יותר היא ליצור את התמונה עם הרכבה רופפת ואז להשתמש ב-inpainting כדי להתאים אזורים ספציפיים. אם הנושא קטן מדי, צרו גרסה גדולה יותר וחיתכו אותה. אם הרקע מסיח את הדעת, בצעו inpainting עם צבע ניטרלי.

תאורה היא רכיב קריטי בהרכבה. ציון "golden hour," "neon lighting," או "studio lighting" משנה את מצב הרוח של התמונה באופן דרמטי. עם זאת, רמזי תאורה עלולים להתנגש זה בזה. אל תערבבו "bright, sunny" עם "dark, moody." בחרו משטר תאורה אחד והיצמדו אליו.

טכניקות להגדלת תמונה לאחר יצירה ועיבוד פוסט

תמונות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית הן לעיתים קרובות ברזולוציה נמוכה או מכילות ארטיפקטים. הגדלת תמונה לאחר יצירה ועיבוד פוסט הם חיוניים להפקת פלט סופי באיכות גבוהה.

הגדלת תמונה לאחר יצירה מעלה את הרזולוציה של תמונה מבלי להוסיף מידע חדש. היא שימושית להגדלת תמונות קטנות להדפסה או לתצוגה. עם זאת, הגדלה פשוטה עלולה להכניס ארטיפקטים, כמו טשטוש או פיקסליזציה. השתמשו בכלי הגדלה ייעודיים המתוכננים לשמור על פרטים ולהפחית ארטיפקטים.

Inpainting מאפשר לערוך חלקים ספציפיים בתמונה תוך השארת שאר החלקים ללא שינוי. הוא שימושי להסרת אובייקטים לא רצויים, לשינוי רקעים או להוספת אלמנטים חסרים. כדי להשתמש ב-inpainting ביעילות, מיסכו את האזור שברצונכם לשנות וספקו פרומפט המתאר את השינוי הרצוי. המודל ימלא את האזור הממוסך בהתבסס על הפרומפט וההקשר הסובב.

תיקוני צבע והתאמת ניגודיות הם טכניקות עיבוד לאחר יצירה פשוטות אך עוצמתיות. תמונות שנוצרו בינה מלאכותית לרוב סובלות מתאורה שטוחה או איזון צבעים לא נכון. התאמת הניגודיות והרוויה יכולה להפוך את התמונה לדינמית וריאליסטית יותר. עם זאת, אין להגזים. ניגודיות גבוהה מדי עלולה ליצור פסי אור (Banding) או רעש.

מלכודות נפוצות וכיצד להימנע מהן

• סטייה סמנטית: המודל מפרש שלא כהלכה את הפרומפט ומייצר תמונה שאינה קשורה לכוונה. הימנעו מכך באמצעות שימוש בשפה פשוטה וברורה ובבדיקת הפרומפט עם מספר וריאציות. אם המודל מפרש שוב ושוב מילה באופן שגוי, נסו מילה נרדפת או תיאור ספציפי יותר.
• תאורה לא עקבית: לתמונה יש צללים קשים או מקורות אור לא ריאליסטיים. הימנעו מכך על ידי הגדרת תאורה רכה ומפוזרת ועל ידי שימוש בפרומפטים שליליים כדי לשלול צללים קשים.
• ארטיפקטים: התמונה מכילה צורות מוזרות, פנים מעוותות או מרקמים שבורים. הימנעו מכך באמצעות שימוש במודלים באיכות גבוהה יותר ויישום טכניקות עיבוד לאחר יצירה להחלקת הארטיפקטים.
• התנגשות סגנון: מילת הסגנון מתנגשת עם מילת הנושא, מה שמוביל לתמונה מעוותת. הימנעו מכך על ידי הפרדת הסגנון מהנושא במודל המנטלי שלכם ועל ידי שימוש בפרומפטים שליליים כדי לשלול סגנונות לא רצויים.
• רזולוציה נמוכה: התמונה קטנה מדי לשימוש המיועד לה. הימנעו מכך על ידי יצירת התמונה ברזולוציה הגבוהה ביותר האפשרית ועל ידי שימוש בטכניקות הגדלת תמונה לאחר יצירה להגדלת הגודל.