När du köper via affiliate-länkar på vår webbplats kan vi få en provision utan extra kostnad för dig. Läs mer om 
Lär dig vad som menas med DALL-E och hur denna AI-modell kan hjälpa dig att skapa bilder online. Vi går igenom hur tekniken bakom DALL-E fungerar samt exempel på användningsområden där den kan utnyttjas.
Vad är DALL-E?
DALL-E är ett AI-system (artificiell intelligens) skapat av OpenAI som kan producera realistiska bilder från textmeddelanden. Namnet DALL-E är en blandning av Salvador Dali, den berömda konstnären, och Pixars film WALL-E.
OpenAI offentliggjorde officiellt DALL-E i januari 2021. Systemet använder en kombination av två tidigare modeller för att producera realistiska bilder – GPT-3 och Generative Adversarial Networks (GANs).
Efter DALL-E:s inledande framgång tillkännagav OpenAI efterföljaren DALL-E 2 i april 2022. DALL-E 2 bygger vidare på det ursprungliga systemets kapacitet genom att kunna skapa mer realistiska bilder och integrera olika stilar som tidigare varit omöjliga.
Techopedia förklarar DALL-E
DALL-E var det första AI-drivna systemet som belyste möjligheterna med text-till-bild-funktionalitet. Användare kan ge korta fraser som DALL-E förstår och skapa bilder som representerar meddelandet. DALL-E har också en utvärderingsmekanism för att avgöra om den slutliga bilden är korrekt.
DALL-E:s mekanism kombinerar naturlig språkbehandling, maskininlärning och bildbehandling. Det innebär att de bilder som DALL-E kan skapa kan vara abstrakta och omöjliga i den verkliga världen. En användare kan till exempel be DALL-E att skapa en bild av en räv med tre händer som läser en Harry Potter-bok – och den skulle snabbt lyda.
Med tanke på de otroliga möjligheter som DALL-E erbjuder har systemet snabbt fått uppmärksamhet från mainstream-media och sociala medier. Uppmärksamheten har varit både positiv och negativ på grund av dess banbrytande kapacitet inom branscher som reklam, konst och underhållning.
Hur fungerar tekniken bakom DALL-E?
Mekaniken bakom DALL-E:s system är mycket komplex och svår att förstå för icke-specialister. DALL-E följer dock fyra viktiga steg när bilder produceras:
- Förbehandling: DALL-E tar de textmeddelanden som användarna tillhandahåller och omvandlar dem till vektorer. Därefter används en språkmodell (t.ex. GPT-3) för att förstå vad användaren vill uppnå.
- Kodning: De vektorer som skapats i förbehandlingssteget används för att skapa en bild som exakt matchar den text som användaren har angett.
- Avkodning: DALL-E kommer att förfina bilden flera gånger för att säkerställa realism under avkodningsfasen. Efter detta kommer DALL-E att “utvärdera” det slutliga resultatet genom diskriminatornätverket – om fler ändringar behövs kommer systemet att tillhandahålla ytterligare förfiningar.
- Slutresultat (“output”): När alla förfiningar är klara presenteras den färdiga bilden för användaren som en så kallad output.
Med DALL-E 2 har denna process förbättrats så att output mer exakt matchar input. Dessutom kan DALL-E 2 ge en mycket högre bildkvalitet än vad det ursprungliga systemet kunde.
DALL-E 3 möjligheter och funktioner
Med DALL-E 3 kan användare förfina sina verk med ChatGPT genom chatten och förbättra alla skapelser. GPT hjälper till att justera instruktionerna till generativa AI:n ytterligare för att uppnå bättre resultat.
Utöver att generera bilder från textmeddelanden kan DALL-E 3 nu användas för redigering av existerande verk där ChatGPT anpassar och specifierar instruktioner för att uppnå bättre resultat baserat på användarens förväntningar.
Som exempel kan existerande bilder delas med DALL-E 3 där justering av färger, detaljer, former och stilar ges – AI:n kommer därefter att generera nya resultat beroende på dina instruktioner.
Potentiella användningsområden för DALL-E
De potentiella användningsområdena för DALL-E är oändliga och kan tillämpas inom många områden. Här är några av de vanligaste fallen:
- Reklam: Annonsörer kan använda DALL-E för att skapa realistiska bilder av de produkter de vill sälja. Detta kommer att minska företagens kostnader avsevärt, eftersom fotograferings- och redigeringskraven kommer att minskas drastiskt.
- Underhållning: DALL-E kan helt omforma underhållningsindustrin, oavsett om det gäller filmer, TV-serier eller videospel. Utvecklare av mediefranchises skulle kunna använda DALL-E för att ta fram koncept för karaktärer, nivåer, bakgrunder eller andra delar av designprocessen – utan att behöva betala för experter inom det området.
- Konst: DALL-E:s resultat kan teoretiskt sett skapa ett helt nytt område inom konstvärlden – AI-konstverk. Detta skulle sannolikt innebära massor av sätt för användarna att tjäna pengar på de skapade konstverken.
- Skolor: Lärare kan använda DALL-E för att tillhandahålla visuella hjälpmedel för att öka elevernas inlärningsförmåga. Detta kan vara särskilt användbart om läraren inte är skicklig på att rita eller måla men ändå vill använda dessa visuella hjälpmedel i klassrummet.
Även om de möjliga fördelarna med DALL-E är obegränsade, har många etiska frågor väckts kring denna teknik. Den mest framträdande farhågan gäller “deepfakes” – bilder eller videor som skapats av AI-system utan någon grund i den verkliga världen.
Ökningen av deepfakes är ett verkligt globalt problem, eftersom de kan få omfattande konsekvenser. Till exempel kan någon använda ett AI-system som DALL-E för att skapa en fotorealistisk bild av en politiker i en utmanande situation. Medier kan sedan dela denna bild och skada politikerns rykte.
Det finns också problem med äganderätten till DALL-E:s resultat. Vem äger dessa bilder – är det användaren som tillhandahåller textuppmaningen eller är det DALL-E (OpenAI)? Det finns inget tydligt svar på detta just nu, vilket väcker frågor om upphovsrättsfrågor och immateriella rättigheter.
