Я сделал Dall-e преобразовать детские наброски в реалистичные образы
5 июля 2025 г.Личное путешествие через детское рисунок, воображение и магия генеративного ИИ
TL; DR: Что если ИИ мог бы сделать больше, чем генерировать изображения - что, если бы это могло представить? В этом личном исследовании я использовал генеративную модель искусственного интеллекта DALL·E, чтобы трансформировать грубые детские наброски, в том числе один, привлеченный настоящим ребенком, в яркие, подробные произведения искусства. Попутно я обнаружил, что ИИ не просто имитирует человеческое творчество; Иногда это может усилить это.
От распознавания образцов до неожиданных «галлюцинаций», которые больше похожи на воображение, это путешествие показывает, как генеративный ИИ может стать самым удивительным творческим партнером из всех, особенно для тех, кто все еще учится рисовать.
Где начинается воображение - и может ли машина когда -либо по -настоящему поделиться этим?
Дети не рисуют, чтобы произвести впечатление; Они рисуют, чтобы выразить. Их эскизы являются сырыми, импульсивными и часто не поддающимися взрослым - но каким -то образом разрываются смыслом.
Что если генеративный ИИ, инструмент, основанный на логике и данных, может войти в этот хрупкий мир линий карандаша и невысказанных снов? Что, если бы это могло не только узнать, что было нарисовано, но и интуитивноmeant?
Почему дети любят рисовать?
Многие дети любят рисовать. Это интуитивно понятно, креативно и весело. Но вот в чем улов: большинство детей жаждут мгновенного удовлетворения и похвалы за их усилия.
Попробуйте объяснить малышу, что рисование цветов, как они себе представляют, требуют годов навыков навыков. Нелегко.
Некоторые дети совершенно довольны своими абстрактными творениями - их воображение заполняет пробелы. Для взрослых глаз, это часто просто путаница линий, но для них это ракетный корабль, принцесса или замаскированный единорог.
Другие, однако, могут чувствовать себя обескураженными, когда их рисунки не соответствуют образу в их уме. Так же, как взрослые, дети придерживаются разных стандартов, а некоторые - более жесткие критики, чем мы ожидаем.
Рисование - это сверхдержава для развития ребенка
Преимущества рисования для детей широко признаны и научно поддерживаются.
Взять, к примеру,работаизДоктор Ричард Джолли и доктор Сара Роуз, Эксперты по развитию детей из Университета Стаффордшир. Их исследование охватывает когнитивные, эстетические, образовательные и межкультурные перспективы. В одной из их опубликованных статей они пишут:
«Рисунок может помочь детям учиться. Исследования показывают, что использование рисунка в качестве преподавательской деятельности может повысить понимание детей в других областях, таких как наука».
«Рисование может также помочь улучшить память детей. Исследования показали, что дети дают больше информации о ранее опытном событии, когда их просят описать об этом, говоря об этом».
И эти результаты далеко не изолированы. Когда я изучал эту тему, я обнаружил множество аналогичных исследований, подтверждающих, что рисунок усиливает память, понимание, фокус и эмоциональное выражение у детей.
МОМЕНТИН ЛИТУБКА
Эти идеи вызвали идею в моей голове. Появился единственный, мощный вопрос:
Если рисунок является приятным и полезным - но часто разочаровывает детей - могу ли я сделать его более волшебным? Могу ли я мотивировать детей рисовать чаще и с большим удовлетворением?
Что если бы я мог помочь своему ребенку стать художникомнемедленно?
Это звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой. Но ответ - да, этоможетбыть сделанным.
Введите Generative AI: Magic с эскизом
С моим опытом в генеративных инструментах искусственного интеллекта, какДалл-э, Я понял кое -что почти мгновенно:
Модель должна быть в состоянии перевести простой набросок в высококачественное, реалистичное изображение, если руководствоваться с правильными инструкциями.
Почему?Потому что эти модели были обучены обширным наборам данных, которые научили их, как люди воспринимают формы и присваивали им значение.
Единственное, чего не хватало, была правильная инструкция (то есть правильная подсказка).
Мой первый эксперимент - солнечный день
Чтобы проверить свою идею, я создал быстрый набросок на своем iPad - хотя традиционный карандаш и бумага работали бы так же хорошо. Я сознательно держал это простым, но включил несколько различных элементов, чтобы оспорить интерпретирующую способность модели.
Эскиз был преднамеренно грубым, неполированным и бесцветным - очень в духе рисования ребенка. В то время как эта версия была нарисована мной в цифровом виде, она имитировала тот тип спонтанного, образного выхода, который вы могли бы увидеть от маленького ребенка.
Чтобы направлять модель, я использовал одну подсказку - та, которая оставалась бы последовательной на протяжении всего эксперимента:
«Создайте реалистичное изображение на основе этого эскиза, размещая каждый элемент, где он появляется на исходном рисунке».
Результаты были не чем иным, как удивительным.
Больше, чем копия
Давайте внимательно рассмотрим результат, чтобы понять, что делает его таким замечательным.
Каждый элемент из исходного эскиза присутствует не только в сгенерированном изображении, но и расположен с впечатляющей пространственной точностью.Так же, как и просилиПолем Модель не просто распознавала компоненты; Это уважало их размещение и размер, сохраняя композицию почти точно так же, как нарисовано.
Чтобы лучше проиллюстрировать это, я наложил сетку, которая подчеркивает выравнивание между эскизом и конечным результатом:
Но давайте пойдем еще глубже - потому что Далл -э не просто следовал инструкциям, этоУвеличених.
Теперь в доме есть окно и дверь - детали, которые я остановил, но совершенно естественные дополнения. Модель интуитивно понимала, что «дом» должен включать и заполнять в пробелах.
Он также представил голубое небо и зеленая трава - классический, логический выбор. На самом деле, все цвета имеют смысл: солнце желтое, облака белые, а радуга многоцветная, как мы и ожидали. Это не случайность - это результат глубокого, основанного на схеме обучения о том, как люди интерпретируют и ожидают визуальной информации.
То, с чем мы оказались не просто изображением, сгенерированным AI - это была красивая, последовательная картина, рожденная из грубого наброска.
Для ребенка произведение рисунка на этом уровне было бы невероятно сложно. И все же вот он - яркий, полный и да, Далл -и даже удается оставаться в пределах линий.
Наука, стоящая за магией
Dall-E может генерировать реалистичное изображение из грубого эскиза, потому что он был обучен обширным наборам данных, содержащим миллионы изображений и связанные с ними текстовые описания.
Благодаря этому обучению модель научилась распознавать закономерности - не только в том, как выглядят объекты, но и о том, как они обычно расположены и описываются людьми.
Таким образом, когда ему дается эскиз, даже грубый, Далл-э может сделать вывод, что представляют собой формы (квадрат с треугольником на вершине, вероятно, означает «дом») и использовать его ученые знания, чтобы заполнить визуальные детали в когерентном, контекстуально подходящем способе. Это не просто копирование; Он интерпретирует, улучшает и завершает картину на основе статистических моделей из созданного человеком контента.
(Для тех, кто интересуется тем, как работает Dall-E 3, я углубляюсь в механику модельного обучения вмоя предыдущая статья)
Давайте попробуем проиллюстрировать поток в генеративной модели ИИ, чтобы еще больше объяснить процесс:
В этот момент я был искренне взволнован - и стремился еще больше подтолкнуть модель.
Мой второй эксперимент - Морозный снеговик
Следующий эскиз был немного более сложным, так как он представил тонкую контекстуальную подсказку: снеговик. Этот единственный элемент предлагает определенный сезон - зима - который добавляет дополнительный слой интерпретации для модели.
Результат? Это не разочаровало.
Далл-е смогВывести время годаОт единой визуальной подсказки - снеговика - и ответил соответственно, добавив снег на сцену. Это логичный и контекстуально точный выбор, учитывая, что снег является фундаментальным требованием для построения снеговика.
Как и в предыдущем эскизе, модель сгенерировала дом с дверью, окном и рабочим дымоходом. Снеговик был воплощен в жизнь с двумя руками, шарфом, шляпой и морковным носом. Сосновое дерево, естественным образом засыпанное снегом, было также включено - еще одно вдумчивое и подходящее дополнение.
Даже были соблюдены более тонкие детали: изображение содержало точное количество облаков из исходного эскиза.
Для тех, кто обращал пристальное внимание, было одно неожиданное дополнение - цветок. Интересно, что этот цветок очень похож на нашего предыдущего творения, хотя и с изменением цвета от желтого до красного. Хотя это не было частью текущего эскиза, это не была случайной ошибкой. Это предполагает своего рода «утечку памяти» из предыдущего сеанса - интригующую причуду поведения модели.
Тем не менее, в грандиозной схеме, это был незначительный недостаток (или он был?) В остальном впечатляюще точном и творческом выходе.
Быстро появился интригующий вопрос:Что если бы я сгенерировал второе изображение в новом окне чата Dall -E -Эффективно сбросить контекст, то, как наш разум естественным образом делает при переключении фокуса?
Мой третий эксперимент - окончательный вызов
Теперь пришло время для Ultimate Challenge: использование реального рисунка ребенка.
К счастью, дочь моего лучшего друга, Наоми, была рада помочь - и быстро выпустила следующий набросок по моей просьбе.
Признаюсь, я был немного обеспокоен. Рисунок был абстрактным и открытым, с небольшим количеством конкретных форм или обычных форм. Это полностью произошло из -за воображения Наоми - этих персонажей не существует в реальном мире, поэтому модель не могла полагаться на знакомые закономерности, которые он видел на тренировках.Это была неизведанная территорияПолем
Тем не менее, я знал, что это был настоящий тест. Если бы Далл -э мог интерпретировать творение Наоми и воплотить в жизнь своих воображаемых персонажей, это было бы не что иное, как магический - момент, когда технология действительно отвечает творчеству детства. Это было бы, во всех смыслах сбылась мечта.
Результат Dall · E превысил все, что я мог себе представить:
Модель не только воспроизводила формы и особенности лица из эскиза Наоми - онатрансформировансмутные, абстрактные линии в ярких, выразительных персонажей.Это создало что -то из ничегоПолем
Это было истинное творение: визуальное проявление идеи, которая ранее существовала только в воображении Наоми. У этих персонажей не было ссылки, без прецедента - только искра творчества ребенка, теперь воплощенная в жизнь ИИ.
В мире генеративного ИИ, когда модель изобретает что -то, что явно не было предоставлено, мы часто называем это «галлюцинация. Термин несет отрицательную коннотацию - подразумевая ошибку, неправильное суждение или отклонение от намерения пользователя.
Возьмите, к примеру, неожиданный цветок, который появился в нашей сцене. Технически это может быть классифицировано как мягкая галлюцинация: небольшая, некачественная деталь, которая соскользнула из предыдущего контекста.
Но с рисунком Наоми Далл -и создал что -то действительно замечательное - искусство, которое было одновременно оригинальным и выразительным -галлюцинацияПолем Это не копировало, это не ссылалось; Это было воображало.
Это поднимает более глубокий вопрос:в правильном контексте, может ли то, что мы называем галлюцинацией, на самом деле быть чем -то более человечным - каквоображение?
Последнее отражение
То, что началось как простой тест, стало чем -то глубоким движущимся: момент, когда технология вступила в воображение ребенка - не для его замены, а чтобы почтить его.
Наблюдение за тем, как грубые линии Наоми превращаются в живые, дышащие персонажи, было больше, чем просто впечатляющим - это было волшебным.
В мире, где дети все еще учатся выражать то, что они видят и чувствуют, ИИ может служить мостом между воображением и реальностью, придавая форму мечтам, слишком большим для маленьких рук, чтобы нарисовать в одиночку. И, может быть, это самая красивая часть - понимая, что при использовании с осторожностью ИИ не усугубляет человеческое творчество; Это усиливает это, по одному наброску за раз.
Обо мне
Я - Мария Питерберг - эксперт по искусственному искусству, ведущий команду программного обеспечения для выполнения в Habana Labs (Intel) и полупрофессиональный художник, работающий на традиционных и цифровых средах. Я специализируюсь на крупномасштабных системах обучения искусственного интеллекта, включая библиотеки связи (HCCL) и оптимизацию времени выполнения. Бакалавр информатики.
Оригинал