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जेनरेटिव AI कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का वह क्षेत्र है जो ऐसे सिस्टम पर केंद्रित होता है जो नई सामग्री—जैसे छवियां, पाठ और ऑडियो—उत्पन्न कर सकते हैं, जो मानवीय रचनात्मकता की नकल करती है। मशीन लर्निंग जैसे अन्य AI रूपों के विपरीत, जो मौजूदा डेटा का विश्लेषण करने और उसके आधार पर भविष्यवाणी करने पर केंद्रित होते हैं, जेनरेटिव AI शून्य से नई सामग्री बनाता है।
जेनरेटिव AI में इस्तेमाल होने वाले प्रमुख साधनों में से एक है न्यूरल नेटवर्क, जो मानव मस्तिष्क के कार्यों की नकल करने के लिए बनाया गया एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है। ये नेटवर्क कई आपस में जुड़े नोड्स से बने होते हैं जो जानकारी को प्रोसेस करने में सक्षम होते हैं, और कला, संगीत और साहित्य जैसे रचनात्मक क्षेत्रों में इनके कई रोमांचक उपयोग हैं।
जेनरेटिव AI के कुछ उदाहरण हैं डीपफेक वीडियो, जो किसी रिकॉर्डिंग को ऐसा दिखाते हैं मानो कोई व्यक्ति कुछ कर रहा हो या कह रहा हो जो उसने वास्तव में नहीं किया, या AI-जनित संगीत, जो पारंपरिक संरचनाओं से अलग जा सकता है।
समाज अभी भी यह तय कर रहा है कि इस तकनीक को कैसे एकीकृत किया जाए। तब तक, जेनरेटिव AI एक रोमांचक और तीव्र गति से विकसित होता क्षेत्र बना हुआ है, जिसमें हमारे सामग्री बनाने और उपभोग करने के तरीके को बदलने की क्षमता है। इस लेख में, हम देखेंगे कि ये टूल आपकी रचनात्मकता को किन तरीकों से बढ़ा सकते हैं।
जेनरेटिव AI के रचनात्मक उपयोग
जेनरेटिव AI कला, संगीत और पाठ—विभिन्न प्रकार की सामग्री बनाने के लिए कई तरीकों का उपयोग करता है।
इन अलग-अलग तकनीकों को समझकर, आप बेहतर प्रॉम्प्ट और परिणाम विकसित कर सकते हैं। यदि आप AI अनुप्रयोगों में बिल्कुल नए हैं, तो हमारा Introduction to ChatGPT कोर्स देखें।
AI और क्रिएटिव राइटिंग
कविता और साहित्य
नेचुरल लैंग्वेज जनरेशन (NLG) जेनरेटिव AI की एक तकनीक है जिसमें ऐसा पाठ उत्पन्न किया जाता है जो मानवीय भाषा की संरचना की नकल करता है। इस तकनीक का उपयोग नए साहित्यिक कार्यों और कविताओं के निर्माण में किया गया है।
मूल विचार यह है कि एक न्यूरल नेटवर्क को नियमों और संरचना को सीखने के लिए प्रशिक्षित किया जाए, ताकि वह नया पाठ उत्पन्न कर सके जो व्याकरण की दृष्टि से सही हो और मानवीय भाषा की शैली के अनुरूप हो।
लेखकों और कवियों ने NLG का उपयोग नए साहित्यिक कार्यों और कविताओं को बनाने के लिए किया है। अन्य माध्यमों की तरह, कोई लेखक NLG का उपयोग करके ऐसा उपन्यास बना सकता है जो मौजूदा कृतियों के तत्वों को शामिल करे, लेकिन कथानक और पात्र अद्वितीय हों। कोई कवि NLG का इस्तेमाल कर विभिन्न विषयों और शैलियों की नई कविताएं लिखवा सकता है।
Aum Golly कविता पुस्तकों की शृंखला 2021 और 2023 में फिनिश प्रकाशकों द्वारा निर्मित, मानवता पर AI की टिप्पणी है। पूर्णतः चित्रित और Amazon पर उपलब्ध, रचनाकारों ने कृतियां बनाने में लगे समय और लागत के बारे में पूरी पारदर्शिता रखी: पहली किस्त के मामले में “24 घंटे और $2.64”.
जहां कविता उन मशीनों के लिए कुछ अधिक सुलभ हो सकती है जो अभी अंग्रेजी व्याकरण की नकल करने की क्षमता पर काम कर रही हैं, उपन्यास और लंबा लेखन NLG के लिए चुनौती साबित हुए हैं। 2017 में, लेखक रॉस गुडविन ने जैक केरुआक के उपन्यास On the Road का AI संस्करण बनाने का प्रयास किया। गुडविन ने शोध उद्देश्यों के लिए परिणामी 1 the Road प्रकाशित की, भले ही वह टुकड़ों-टुकड़ों में बंटी और काफी हद तक अपठनीय थी।
साहित्य और कविता के अलावा, NLG का उपयोग अन्य रचनात्मक अनुप्रयोगों में भी किया गया है। उदाहरण के लिए, वेबसाइटों और ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म के लिए उत्पाद विवरण और मार्केटिंग कॉपी बनाने में।
चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट
चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट, मनुष्यों के साथ बातचीत का अनुकरण करने और विभिन्न कार्यों में सहायता प्रदान करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।
कला जगत में, चैटबॉट्स का उपयोग दीर्घाओं और संग्रहालयों में इंटरैक्टिव प्रदर्शनी के रूप में किया गया है। आगंतुक चैटबॉट से प्रदर्शनी या कलाकार के बारे में पूछ सकते हैं, जो अनुभव को अधिक रोचक और सहभागितापूर्ण बनाता है।
वर्चुअल असिस्टेंट, दूसरी ओर, विज्ञापन और मार्केटिंग जैसी रचनात्मक उद्योगों में उपयोग किए गए हैं। ये असिस्टेंट कंपनियों को उनके सोशल मीडिया खातों का निर्माण और प्रबंधन करने, कंटेंट आइडिया जनरेट करने और ग्राहकों से संवाद करने में मदद कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, सोशल मीडिया पर ग्राहक प्रश्नों का उत्तर देने के लिए वर्चुअल असिस्टेंट का उपयोग करना, तीव्र कार्यभार को संभालते हुए ग्राहकों के साथ अधिक संलग्न रिश्ता बनाने में मदद करता है।
कला और रचनात्मक उद्योगों के अलावा, चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट का उपयोग अन्य कई अनुप्रयोगों में भी किया गया है। उदाहरण के लिए, Woebot एक चैटबॉट है जो उपयोगकर्ताओं को मानसिक स्वास्थ्य प्रबंधन में मदद करने के लिए संज्ञानात्मक-व्यवहार चिकित्सा का उपयोग करता है।
सेंटिमेंट एनालिसिस और टेक्स्ट वर्गीकरण
सेंटिमेंट एनालिसिस और टेक्स्ट वर्गीकरण तकनीकें पाठ की भावना या श्रेणी को समझने के लिए उपयोग की जाती हैं। इन तकनीकों का उपयोग विभिन्न रचनात्मक अनुप्रयोगों में किया गया है, जिनमें नए साहित्यिक कार्य उत्पन्न करना और पाठ के भावनात्मक स्वर का निर्धारण शामिल है।
आप किसी न्यूरल नेटवर्क को इस तरह प्रशिक्षित कर सकते हैं कि वह यह पहचान सके कि कोई पाठ सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ स्वर का है। लेखक तब इसका उपयोग ऐसे नए साहित्यिक कार्य विकसित करने में कर सकते हैं जो एक विशेष भावनात्मक प्रतिक्रिया जगाएं।
दूसरी ओर, टेक्स्ट वर्गीकरण में पाठ को श्रेणियों में बांटना शामिल है। उदाहरण के लिए, आप किसी न्यूरल नेटवर्क को लेखों को राजनीति, खेल या मनोरंजन जैसे विभिन्न विषयों में वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं, जिसे फिर समान विषयों और थीमों का अन्वेषण करने वाले नए लेख उत्पन्न करने में इस्तेमाल किया जा सकता है।
कलाकारों और लेखकों ने विभिन्न भावनात्मक स्वरों और थीमों का अन्वेषण करने वाले नए साहित्यिक कार्य उत्पन्न करने के लिए सेंटिमेंट एनालिसिस और टेक्स्ट वर्गीकरण का उपयोग किया है।
AI और रचनात्मक लेखन के लिए टिप्स
यदि आप अपने लिखित सृजन में AI की मदद लेना चाहते हैं, तो ChatGPT और Google Bard जैसे टूल के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से परिचित हो जाएं। उच्च-गुणवत्ता के परिणाम पाने के लिए, आप विस्तृत निर्देश देकर जेनरेटिव AI मॉडलों को दिशा दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, GPT-3.5 के मामले में, आप इसे वसंत पर एक सॉनेट लिखने के लिए कह सकते हैं, या किसी विशेष लेखक की शैली में किसी विशिष्ट प्रॉम्प्ट का उपयोग करके कहानी आगे बढ़ाने के लिए कह सकते हैं।
सही प्रॉम्प्ट के उपयोग पर अधिक जानकारी के लिए हमारा ChatGPT चीट शीट देखें।
AI और कला: स्थिर छवियां और वीडियो
जेनरेटिव मॉडल स्थिर और रियल-टाइम दोनों प्रकार के डेटा स्वीकार कर सकते हैं, जैसे कलाकार राफाएल लोज़ानो-हेम्मर की स्थापना “Pulse Room,” जो प्रतिभागियों की दिल की धड़कनों के आधार पर एक अनोखा प्रकाश प्रदर्शन बनाने के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग करती है।
यह स्थापना सेंसरों का उपयोग करके प्रतिभागियों की दिल की धड़कनें पता लगाती है, और जेनरेटिव एल्गोरिदम उनकी धड़कनों के आधार पर रोशनी का एक अनूठा पैटर्न बनाते हैं। हम उन कई तकनीकों को कवर करेंगे जिन्हें आप डिजिटल मीडिया के लिए विभिन्न ओपन, जेनरेटिव AI टूल्स के साथ उपयोग कर सकते हैं।
स्टाइल ट्रांसफर
स्टाइल ट्रांसफर एक तकनीक है जो किसी कलाकार को एक विजुअल की शैली को दूसरे पर लागू करने की अनुमति देती है।
स्टाइल ट्रांसफर के पीछे मूल विचार यह है कि वांछित शैली वाली छवियों के बड़े डेटासेट से नेटवर्क को फीड करके किसी विशेष कलाकार की विशिष्ट शैली को पहचानने के लिए किसी न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित किया जाए। इसके बाद यह उन विशेषताओं की पहचान करना सीखता है जिन्हें अन्य छवियों पर लागू किया जा सकता है।
फिर नेटवर्क दो छवियों को इनपुट के रूप में लेता है: एक ‘कंटेंट’ छवि और एक ‘स्टाइल’ छवि। सीखी हुई शैली को कंटेंट छवि पर लागू करके, एक नई छवि उत्पन्न होती है जो मूल छवि की सामग्री को ‘स्टाइल’ छवि की शैली के साथ जोड़ती है।
कलाकारों ने स्टाइल ट्रांसफर का उपयोग ऐसे नए कार्य बनाने के लिए किया है जो विभिन्न कलाकारों की विशिष्ट शैलियों को मिलाते हैं। उदाहरण के लिए, कोई कलाकार किसी फोटोग्राफ की सामग्री के साथ पिकासो पेंटिंग की शैली को मिलाने के लिए स्टाइल ट्रांसफर का उपयोग कर सकता है। इससे ऐसी नई छवि प्राप्त होगी जिसमें पिकासो पेंटिंग और फोटोग्राफ—दोनों की विशिष्ट विशेषताएं होंगी।
पिकासो, वैन गॉग और मोने की शैलियों में मोना लिसा
इमेज-टू-इमेज ट्रांसलेशन
इमेज-टू-इमेज ट्रांसलेशन जेनरेटिव AI की एक तकनीक है जो किसी कलाकार को एक डोमेन से दूसरे में छवि का रूपांतरण करने देती है। उदाहरण के लिए, कोई कलाकार घोड़ों की छवियों को ज़ेब्रा की छवियों पर मैप करने के लिए किसी नेटवर्क को प्रशिक्षित कर सकता है। नेटवर्क प्रत्येक डोमेन की विशिष्ट विशेषताओं को ग्रहण करेगा और फिर इस जानकारी का उपयोग एक डोमेन से दूसरे में छवियों का अनुवाद करने के लिए कर सकेगा।
इस तकनीक का सबसे लोकप्रिय उदाहरण 2022 के अंत में सोशल मीडिया पर Lensa AI ऐप का क्रेज़ हो सकता है। यह ऐप मूल रूप से आपकी सेल्फियों को लेकर उन्हें विभिन्न कलात्मक शैलियों की नकल करने वाले डिजिटल अवतारों में बदल देता है।
इसी तरह के संस्करण पूरे इंटरनेट पर उभरे हैं। उदाहरण के लिए, Media.io आपको किसी भी सेल्फी पर लागू करने के लिए छवि शैली चुनने की सुविधा देकर और भी अधिक नियंत्रण देता है—Barbie से लेकर कॉमिक बुक और एनिमेटेड कैरिकेचर तक—यह ऐप स्पष्ट करता है कि इमेज-टू-इमेज ट्रांसलेशन कैसे काम करता है।
कला के अलावा, इमेज-टू-इमेज ट्रांसलेशन का उपयोग अन्य रचनात्मक अनुप्रयोगों में भी किया गया है। उदाहरण के लिए, वेबसाइटों और सोशल मीडिया के लिए नया दृश्य कंटेंट उत्पन्न करने में। एक डोमेन से दूसरे में छवियों का अनुवाद करके, कंपनियां व्यापक दर्शकों को आकर्षित करने वाली विविध दृश्य सामग्री बना सकती हैं।
इस प्रक्रिया के माध्यम से, जेनरेटर क्रमशः अधिक यथार्थवादी छवियां बनाना सीखता है। कलाकार GAN का उपयोग मौजूदा कलाकृतियों से प्रेरित नई छवियां बनाने या पूरी तरह से नई छवियां बनाने के लिए कर सकते हैं।
डेटा ऑग्मेंटेशन
डेटा ऑग्मेंटेशन एक तकनीक है जो मौजूदा कलात्मक सामग्री पर रूपांतरण लागू करती है। यह प्रक्रिया नए इनपुट बनाने में मदद करती है, जिन्हें फिर किसी न्यूरल नेटवर्क के आउटपुट को बेहतर बनाने के लिए उपयोग किया जा सकता है। मूल विचार नेटवर्क की शुद्धता और मजबूती में सुधार करना है, जिससे बेहतर परिणाम मिलें।
मौजूदा डेटा पर लागू किए जा सकने वाले कई प्रकार के रूपांतरण हैं: रोटेशन, ट्रांसलेशन, या रिफ्लेक्शन। छवि की ब्राइटनेस या कॉन्ट्रास्ट बदलना, फिल्टरों का उपयोग करना, इत्यादि—ये सभी विविधताएं एक मजबूत कलात्मक इनपुट सेट बना सकती हैं। रूपांतरण लागू होने के बाद, आप परिणामी छवियों का उपयोग किसी न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए कर सकते हैं। इसके बाद कलाकार ऐसे नए कार्य बना सकते हैं जो मौजूदा रचनाओं के तत्वों को अद्वितीय विविधताओं और रूपांतरणों के साथ शामिल करें।
कलाकारों ने डेटा ऑग्मेंटेशन का उपयोग ऐसे नए कला कार्य बनाने के लिए किया है जो शैलियों और तकनीकों की सीमाओं का अन्वेषण करते हैं। उदाहरण के लिए, कोई कलाकार किसी विशेष पेंटिंग शैली पर आधारित विविधताओं की एक शृंखला बनाने के लिए डेटा ऑग्मेंटेशन का उपयोग कर सकता है, जिसमें अलग-अलग रंग योजनाएं, ब्रश स्ट्रोक्स और कंपोजीशन की खोज की जाए।
एक उदाहरण है मारियो क्लिंगेमैन का संग्रह “Memories of Passerby I,” जो 17वीं से 19वीं सदी के पोर्ट्रेट्स के डेटासेट पर प्रशिक्षित है और इन्हीं छवियों के रूपांतरणों से ऑग्मेंट किया गया है।
AI और कला के लिए टिप्स
कला में AI टूल्स का उपयोग करते समय याद रखें कि ये आपकी रचनात्मकता को बढ़ाने के औजार हैं। अपने रचनात्मक विज़न के अनुरूप कलाकृति बनाने के लिए अलग-अलग इनपुट, पैरामीटर और शैलियों के साथ प्रयोग और पुनरावृत्ति करना आवश्यक है। अंततः, जो कला आप रचते हैं वह आपके विचारों और कल्पना की अभिव्यक्ति होनी चाहिए—AI उन विज़न को साकार करने के लिए एक शक्तिशाली साधन के रूप में काम करे।
AI और ऑडियो: ध्वनि एवं संगीत
संगीतकार भी नई धुनें बनाने के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, न्यूरल नेटवर्क मौजूदा गीतों को लेकर संगीत के पैटर्न और संरचना की पहचान कर सकते हैं और नई धुनें तथा कॉर्ड प्रोग्रेशन बना सकते हैं। यह तकनीक किसी भी गैर-संगीतकार को मौजूदा कृतियों से प्रेरित, फिर भी अनोखा संगीत बनाने की अनुमति दे सकती है।
एल्गोरिद्मिक संगीत रचना
संगीत में जेनरेटिव AI का एक अन्य उपयोग एल्गोरिद्मिक संगीत रचना है। जेनरेटिव संगीत को वास्तविक समय में ऐसे एल्गोरिदम की मदद से बनाया जा सकता है जिन्हें हर बार बजाए जाने पर अनूठा होने के लिए प्रोग्राम किया गया हो। ऐसा ही एक उदाहरण है Endel ऐप, जो उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं, स्थान और समय के आधार पर जेनरेटिव संगीत बनाता है।
अन्य उदाहरणों में ऐसी धुनों की शृंखला बनाना शामिल है जो सभी एक ही कॉर्ड प्रोग्रेशन या रिद्म का पालन करती हों। परिणामी संगीत किसी नई रचना के शुरुआती बिंदु के रूप में उपयोग किया जा सकता है, या अन्य तत्वों के साथ मिलाकर एक संपूर्ण रचना बनाई जा सकती है।
संगीत रचना के लिए कई एल्गोरिदम उपयोग किए जा सकते हैं, जिनमें से प्रत्येक की अपनी खूबियां और सीमाएं हैं। उदाहरण के लिए, कुछ एल्गोरिदम नियमों या पैटर्न के आधार पर संगीत बनाते हैं, जबकि अन्य मौजूदा रचनाओं से सीखने और नई रचनाएं बनाने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करते हैं।
उदाहरण के लिए, ट्रांसलेशन मॉडल किसी एल्गोरिदम को गैर-संगीत मीडिया (जैसे किसी छवि) से जानकारी एकत्र करने और उसे संगीत परिणाम में बदलने देते हैं। जिन टूल्स के साथ आप प्रयोग कर सकते हैं, उनमें से एक है CLIP Interrogator, जो आपके द्वारा अपलोड की गई एकल छवि के उत्तर में एक छोटा ट्रैक या लूप विकसित करता है।
संगीत शैली हस्तांतरण
अन्य माध्यमों की तरह, स्टाइल ट्रांसफर विभिन्न कलात्मक चर को अलग-अलग संगीत रचनाओं पर लागू करने की अनुमति देता है। इस तकनीक का उपयोग कई रचनात्मक अनुप्रयोगों में किया गया है, जिनमें नए संगीत कार्य विकसित करना और मौजूदा ट्रैकों का रीमिक्स बनाना शामिल है।
उदाहरण के लिए, कोई संगीतकार किसी नेटवर्क को शास्त्रीय संगीत को इलेक्ट्रॉनिक संगीत पर मैप करने के लिए प्रशिक्षित कर सकता है। नेटवर्क प्रत्येक शैली की विशिष्ट विशेषताओं की पहचान करेगा और फिर इस जानकारी का उपयोग एक संगीत रचना की शैली को दूसरी पर स्थानांतरित करने के लिए कर सकेगा।
संगीत के अलावा, स्टाइल ट्रांसफर का उपयोग अन्य ऑडियो अनुप्रयोगों में भी किया गया है, जैसे वाक् और रचना। एक सामग्री की शैली को दूसरी पर स्थानांतरित करके, रचनाकार स्वयं को व्यक्त करने के नए तरीके खोज सकते हैं और पारंपरिक मीडिया रूपों की सीमाओं को चुनौती दे सकते हैं।
साउंड इफेक्ट्स और एम्बियंस जनरेशन
AI का उपयोग करके ध्वनि निर्माण हाल के वर्षों में तेजी से बढ़ता क्षेत्र रहा है, जिसके संगीत, फिल्म और गेमिंग में अनुप्रयोग हैं। साउंड इफेक्ट्स के बड़े डेटासेट पर किसी नेटवर्क को प्रशिक्षित करके, यह शैली और टेक्सचर में समान नए ध्वनियां उत्पन्न करना सीख सकता है। यह तकनीक विभिन्न रचनात्मक उपयोगों में काम आ सकती है, जैसे वीडियो गेम के लिए साउंड इफेक्ट्स बनाना या फिल्म में परिवेशी ध्वनियां जोड़ना।
साउंड इफेक्ट्स और एम्बियंस उत्पन्न करने का एक अन्य तरीका प्रोसीजरल ऑडियो का उपयोग है। प्रोसीजरल ऑडियो एक तकनीक है जिसमें नियमों और पैरामीटरों के सेट के आधार पर वास्तविक समय में साउंड इफेक्ट्स उत्पन्न किए जाते हैं। यह अत्यधिक अनुकूलन योग्य और अनुकूली साउंड इफेक्ट्स की अनुमति देता है, जो प्रोजेक्ट के संदर्भ के अनुसार गतिशील रूप से बदल सकते हैं।
संगीत और AI के लिए टिप्स
ध्वनि और संगीत में AI का उपयोग व्यापक रचनात्मक संभावनाएं खोलता है। अलग-अलग शैलियों और मूड को मिलाते हुए मौलिक रचनाएं बनाने से लेकर ऑडियो स्टाइल ट्रांसफर की संभावनाओं और डूब immersive, व्यक्तिगत परिवेशी साउंडस्केप्स तक—AI अनगिनत संभावनाएं प्रस्तुत करता है।
यह उच्च-गुणवत्ता वाले परिणामों के लिए स्वचालित मिक्सिंग और मास्टरिंग तक अपनी क्षमता का विस्तार करता है, और एक विशिष्ट सॉनिक पहचान स्थापित करने के लिए अनोखे साउंड इफेक्ट्स उत्पन्न करता है। गीत-लेखन में एक डिजिटल प्रेरणास्रोत के रूप में, AI धुनों और हार्मोनी के लिए विपुल विचार दे सकता है। ध्यान रखें, ये औजार आपकी रचनात्मकता को समृद्ध करने के लिए हैं, उसे प्रतिस्थापित करने के लिए नहीं।
अंतिम विचार और संसाधन
रचनात्मक प्रक्रिया कभी-कभी कठिन हो सकती है। हालांकि, जेनरेटिव AI के साथ, कोई भी अपने प्रोजेक्ट्स के लिए प्रेरणा पा सकता है। इसी तरह, यहां बताई गई तकनीकों और टूल्स का उपयोग करके, स्थापित कलाकार भी बड़े पैमाने पर अपना काम विस्तार दे सकते हैं।
जबकि समाज अभी भी यह खोज रहा है कि यह तकनीक संस्कृति को कैसे प्रभावित करेगी और हमारे भविष्य पर क्या असर डालेगी, यह इन टूल्स को समझने और अपनी स्वयं की राय विकसित करने का बढ़िया समय है।
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