في الماضي، إذا كنت ترغب في تصميم صورة مميزة، كان عليك إما أن تكون مصممًا محترفًا، أو أن تستعين بأحد المصممين، أما الآن، فقد أصبح الذكاء الاصطناعي يغير هذه المعادلة بالكامل، أصبح بإمكانك كتابة كلمات بسيطة وإنشاء صورة احترافية. في هذا المقال، ستتعلم كيفية إنشاء الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأفضل الأدوات المتاحة لذلك.
تعتمد هذه التقنية على نموذج ذكاء اصطناعي يتم تدريبه على مئات الملايين من الصور والنصوص التي تصف الصور.
ما هو إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي؟
إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي هو عملية استخدام خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتوليد صور جديدة تماماً من الصفر، أو لتعديل صور موجودة بناءً على أوصاف معينة، والتي غالباً ما تكون في شكل نصوص (Text-to-Image).
بمعنى أبسط أنت تقوم بإدخال وصف الصورة التي تريدها لأداة الذكاء الاصطناعي، والأداة تفهم وتحلل الوصف الذي أدخلته وتقوم بتحويله إلى صورة مرئية.
كيف تعمل تقنية إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي
تعتمد عملية إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي على نماذج تعلم عميق متطورة، أبرزها نوعان رئيسيان الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) ونماذج الانتشار (Diffusion Models).
الشبكات التوليدية التنافسية (GANs)
تُعد الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) بنية تعلم عميق تتكون من شبكتين عصبيتين تتنافسان ضد بعضهما البعض. هاتان الشبكتان هما:
المولد (Generator): تبدأ هذه الشبكة ببيانات عشوائية،روتنشئ بيانات اصطناعية جديدة، مثل الصور، بهدف محاكاة البيانات الحقيقية الموجودة في مجموعة التدريب. يحاول المولد إنتاج صور واقعية قدر الإمكان لخداع الشبكة الأخرى.
المميز (Discriminator): تتلقى هذه الشبكة كلاً من الصور الحقيقية من مجموعة البيانات الأصلية والصور الاصطناعية التي أنشأها المولد. مهمتها هي التمييز بين هذه الصور، وتحديد ما إذا كانت الصورة حقيقية أم مزيفة، وتقدم تقييمًا يتراوح بين 0 (مزيف) و1 (حقيقي).
من خلال هذا التدريب، يتعلم المولد باستمرار تحسين جودة الصور التي ينتجها. كلما أصبح المولد أفضل في إنشاء صور واقعية، زادت صعوبة مهمة المميز في التمييز بين الصور الحقيقية والمزيفة. تستمر هذه العملية حتى يصبح المميز غير قادر على التمييز بين الصور الحقيقية وتلك التي أنشأها المولد، مما يشير إلى أن المولد قد وصل إلى مستوى عالٍ من الواقعية في إنتاجه.
نماذج الانتشار (Diffusion Models)
تُعد نماذج الانتشار من أحدث وأبرز التقنيات في مجال إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي، وقد اكتسبت شهرة واسعة بفضل قدرتها الفائقة على إنتاج صور عالية الجودة والواقعية، تعمل هذه النماذج عن طريق عملية ثنائية الطور:
مرحلة الانتشار الأمامي: في هذه المرحلة يتم البدء بتغبيش الصور بصورة بسيطة ثم تزداد بشكل تدريجي على الصورة حتى تصبح الصورة الأصلية غير واضحة تماما.
مرحلة الانتشار العكسي: يتعلم النموذج بعد ذلك عكس هذه العملية. أي، يتم تدريب شبكة عصبية على إزالة الضوضاء تدريجياً من صورة مشوشة، خطوة بخطوة، لإعادة بناء الصورة الأصلية أو إنشاء صورة جديدة تماماً من الضوضاء.
تتميز نماذج الانتشار بأنها أكثر استقراراً وأسهل في التدريب من GANs، لا تتطلب هذه النماذج عملية التدريب التي تعتمد على مولدين، بل يتم تدريبها من البداية إلى النهاية باستخدام مولد واحد. هذا يجعلها قادرة على تحقيق نتائج جيدة بكمية أقل نسبياً من البيانات، مما يمثل تقدماً كبيراً في كفاءة التدريب.
أشهر أدوات إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي
شهدت أدوات إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي نمواً هائلاً، مع ظهور العديد من المنصات التي تقدم إمكانيات متقدمة لمساعدة المستخدمين على إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي بطريقة. فيما يلي استعراض لأبرز هذه الأدوات، مع التركيز على ميزاتها،وإيجابياتها، وسلبياتها،.
DALL-E (من OpenAI)
DALL-E، وخاصة الإصدار الأحدث DALL-E 3، هو برنامج ذكاء اصطناعي متقدم من OpenAI متخصص في توليد صور مفصلة ودقيقة من الأوصاف النصية. يتميز بقدرته على إنشاء صور عالية الدقة، ونتائج قابلة للتحرير، والتكيف مع أنماط فنية متنوعة، وواجهة سهلة الاستخدام، ومعالجة في الوقت الفعلي. كما أنه يخضع لاعتبارات أخلاقية لضمان احترام حقوق النشر وتجنب المحتوى غير المناسب.
الإيجابيات: يتمتع DALL-E بقدرة فائقة على توليد صور من الأوصاف النصية، ويقدم تنوعاً كبيراً في أنواع الصور التي يمكن إنشاؤها، مع تحسين ملحوظ في جودة الصور وزيادة في الإبداع التوليدي.
السلبيات: يواجه المستخدمون تحكماً محدوداً نسبياً في الصورة النهائية مقارنة بالأدوات التقليدية، وهناك احتمال لوجود تحيز في الصور الناتجة بسبب البيانات التدريبية. كما أن النموذج يتطلب تكلفة حاسوبية عالية للتدريب والتشغيل ، ويعتمد على اتصال إنترنت مستقر.
Midjourney
Midjourney هي أداة قوية لإنشاء الصور من المطالبات النصية، معروفة بقدرتها على توليد أعمال فنية مذهلة ومفصلة. توفر خيارات تخصيص واسعة للنتائج الفنية الفريدة، يتم الوصول إليها بشكل أساسي عبر منصة Discord.
الإيجابيات: تتميز Midjourney بسهولة الاستخدام البالغة، وتقدم نتائج دقيقة للغاية بجودة عالية، وتوفر ميزات ضبط دقيقة للفنانين.
السلبيات: جميع الميزات تتطلب اشتراكاً مدفوعاً، الصور المولدة في القنوات العامة تكون مرئية للمستخدمين الآخرين، مما يحد من استخدامها للتصاميم التجارية الخاصة، قد يواجه المستخدمون بعض الصعوبات مع خدمة العملاء.
كما أن Midjourney تدعم المثلين وهذه نقطة تحفظ لدينا كمسلمين ولكن تم ذكرها في مقال كيفية إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي للعلم بها فقط.
Stable Diffusion (من Stability AI)
Stable Diffusion هو نموذج ذكاء اصطناعي توليدي ينتج صوراً واقعية وفريدة من الأوامر النصية. يتميز بكونه متاحاً على نطاق واسع ويمكن استخدامه لتحويل النص إلى صورة، وإنشاء الرسومات الفنية، وتحرير الصور وحتى إنشاء مقاطع الفيديو القصيرة والرسوم المتحركة.
الإيجابيات: ينتج صوراً عالية الجودة ومفصلة وواقعية، ويوفر مرونة عالية في التحكم في المخرجات (مثل الأسلوب، مستوى التفاصيل، لوحة الألوان)، ويفتح آفاقاً جديدة للإبداع.
السلبيات: يتطلب متطلبات حاسوبية عالية (وحدات معالجة رسوميات قوية) لإنتاج صور عالية الجودة. يمكن أن يعكس التحيزات الموجودة في بيانات التدريب ، وقد يسيء في فهم المطلوب من النصوص المعقدة.
Adobe Firefly
Adobe Firefly هي أداة ذكاء اصطناعي توليدية مدمجة في نظام Adobe Creative Cloud، مصممة لإنشاء الصور ومقاطع الفيديو القصيرة من الأوامر النصية. بالإضافة إلى أنها تتميز بخيارات متعددة و مجموعة واسعة من الأنماط والتأثيرات، والقدرة على استخدام صورة كمرجع للأسلوب أو التكوين. يطبق Adobe بيانات تعريف على الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لتعزيز الشفافية.
الإيجابيات: تقدم مجموعة جيدة من الأنماط والتأثيرات المحددة مسبقاً، والقدرة على مطابقة أسلوب أو بنية الصور المحملة، وخيارات لنسب الأبعاد، وعدم استخدام محتوى المستخدم لتدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بـ Adobe.
السلبيات: قد تبدو الصور مشوهة أو لا تتطابق تماماً مع الطلب في بعض الأحيان، مقاطع الفيديو محدودة بخمس ثوانٍ، لا يوجد خيار للمطالبات السلبية لاستبعاد الكائنات، وتتطلب اشتراكاً لإزالة العلامة المائية.
كيف تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي لإنشاء الصور
للحصول على صور بالذكاء الاصطناعي، يتطلب الأمر أكثر من مجرد كتابة وصف بسيط. إنه فن وعلم يتطلب فهماً عميقاً لكيفية تفاعل النماذج مع الأوامر النصية وتطبيق استراتيجيات محددة.
- فن صياغة الأوامر النصية (Prompt Engineering): تُعد صياغة الأوامر الفعالة بمثابة مخطط تفصيلي دقيق يوجه الذكاء الاصطناعي لإنشاء ما يتخيله المستخدم بالضبط، لتحقيق نتائج واقعية ومتقنة، يجب الانتباه إلى التفاصيل التالية:
- صياغة الأوامر الوصفية والمفصلة: يجب البدء بوصف واضح ومحدد للموضوع الرئيسي للصورة، مع تحديد التفاصيل الدقيقة مثل العمر، نوع الملابس، التعبير، أو خصائص الكائن. على سبيل المثال، بدلاً من مطالبة عامة مثل “رجل”، يمكن استخدام وصف أكثر تفصيلاً مثل رجل في منتصف الثلاثينات بشعر بني مائل للحمرة بطول الكتفين يرتدي معطفاً بيج. هذا المستوى من التفصيل يساعد الذكاء الاصطناعي على فهم الرؤية بشكل أفضل.
- الأسلوب والجمالية: تحديد المزاج العام، مستوى الواقعية المطلوب، والاتجاه الفني. يمكن الإشارة إلى أنماط تصوير محددة، عصور فنية، أو حتى فنانين معينين. مصطلحات مثل “سينمائي”، “صحفي”، أو “أبيض وأسود ” تعبر بوضوح عن الرؤية الجمالية للمستخدم.
- الاختصار والوصفية: يجب أن تكون الأوامر النصية محددة ومفصلة، ولكن في الوقت نفسه موجزة. بعض الأدوات مثل Midjourney قد تتجاهل أي شيء بعد حوالي 40 كلمة.
- تجنب الغموض: استخدام لغة واضحة ومباشرة يضمن أن الذكاء الاصطناعي يفسر المطالبة بالطريقة المقصودة.
- التجريب: من الضروري التجريب المستمر بكلمات مفتاحية مختلفة ومعلمات متنوعة لفهم كيفية تفسير النموذج لها وتأثيرها على النتيجة النهائية.
خاتمة
بعد أن تعرفنا على كيفية إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي، يمكنك الأن البدء في استخدام هذه الصور للاستفادة منها تجاريا أو للربح بها من الإنترنت من خلال العمل كمستقل. فلقد أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة حقيقية في عالم إنشاء الصور، مقدماً إمكانيات غير مسبوقة للفنانين والمصممين والمسوقين على حد سواء.
