DALL-E 是由 OpenAI 开发的生成式 AI 模型，旨在根据文本描述提示生成图像。其独特之处在于能够结合语言与视觉处理。简单来说，您提供对一张图像的文字描述，DALL-E 就会生成它，即便这张图描绘的是现实世界中不存在的概念。这种创新方法为创意领域、沟通、教育等带来了新的可能。
DALL-E 解读
DALL-E 首次发布于 2021 年 1 月，是基于 GPT-3 的语言处理模型的一个变体，GPT-3 同样是 OpenAI 的重要成果。DALL-E 中的 "DALL" 向超现实主义艺术家萨尔瓦多·达利（Salvador Dalí）致敬，而 "E" 则指的是皮克斯的动画机器人 Wall-E。其后续版本 DALL-E 2 于 2022 年 4 月发布，能够以更高分辨率生成更具照片感的图像。
2023 年 9 月，OpenAI 宣布了 DALL-E 3，相较前代有重大升级。DALL-E 3 在理解细微差别与更准确地遵循复杂提示方面具备更强能力。该模型可以生成更连贯、更加精确的图像，用户无需太多提示工程即可获得更佳结果。DALL-E 3 还直接集成到 ChatGPT 中，用户可以轻松优化提示并调整图像，把 ChatGPT 视为图像生成的“创意伙伴”。
从本质上讲，DALL-E 利用Transformer 神经网络，最初基于 GPT-3 架构，如今又受益于 GPT-4o 的进步而进一步增强。该模型在海量图文配对数据上训练，并通过优化过程微调其参数。这个优化过程本质上是一个反馈回路：模型预测输出，与真实输出比较，计算误差，并调整模型参数以最小化误差。这一过程通过称为反向传播的方法以及如随机梯度下降之类的优化算法来完成。
包括最新版本在内的 DALL-E 模型，会学习文本描述与视觉元素之间的模式和关联。例如，DALL-E 通过反复看到“dog”一词与狗的图像并列，来学习将“dog”与其视觉概念关联起来。这种能力也扩展到更复杂的关联，例如在 DALL-E 3 中以较高的准确度与细节生成“一座形状像鞋子的两层粉色房子”的图像。
随着时间推移，DALL-E 已经发展出令人印象深刻的能力，能够创造全新的图像，哪怕是超现实或前所未见的概念。文本与图像数据的结合，使 DALL-E 能够“想象”并产出在语境上相关、在创意上具有原创性的图像，类似人类艺术家对文字描述的诠释。
DALL-E 3 在精确性、易用性以及强化的安全措施方面的侧重——例如防止生成露骨或带有歧视性的内容——拓展了其在各行各业的适用性。此外，它避免生成与公众人物相似或与在世艺术家的独特风格高度相似的图像，从而回应了围绕知识产权的法律与伦理关切。
当前 DALL-E 的应用涵盖从生成独特艺术作品到增强视觉沟通等多种场景。借助 DALL-E 3，教育者可以为抽象概念创建细致的视觉教具，市场人员能为活动设计定制图像，设计师也能根据特定描述轻松生成独特视觉效果，相比以往版本所需的人工干预更少。
DALL-E 的真实世界用例示例
以下是一些展示 DALL-E 在各行业潜力的真实用例：
- 教育。 在教授抽象概念时，DALL-E 可能带来突破。它可以生成视觉教具，帮助学生理解复杂理论或历史事件，比如可视化“滑铁卢战役”。
- 设计。 设计师可以根据特定描述使用 DALL-E 生成定制艺术作品或初稿，大幅加快创作流程。例如，作者可通过提供具体场景的描述来为其书籍生成插图。
- 营销。 DALL-E 可根据创意简报为广告活动创建独特的定制图像。营销团队可输入有关产品、氛围、配色方案等的具体描述，在不依赖素材图片或大量平面设计工作的情况下获得定制图形。
DALL-E 的优势是什么？
- 高效。 DALL-E 能够快速高效地从文本描述生成图像，与传统的图像创作方式（如手工平面设计或摄影）相比，节省时间、成本与资源。
- 创意。 DALL-E 能够理解并可视化抽象或复杂概念，这些概念对人类艺术家而言可能难以或耗时才能呈现。这有潜力拓展创意与艺术的边界。
- 定制化。 它可以根据特定输入描述创建高度定制的视觉效果。这在广告、游戏和设计等需要独特、定制化视觉的领域尤为有用。
- 可及性。 DALL-E 有望让定制平面设计的获取更加民主化，使小型企业、独立创作者等无法负担专业设计服务的人群，也能创建独特的视觉内容。
DALL-E 面临哪些挑战？
与其他生成式 AI 技术一样，DALL-E 也存在挑战与顾虑，例如：
- 不可预测性。 尽管 DALL-E 可以根据描述生成图像，但具体输出不可精确预测或完全可控，这对需要精度与一致性的应用来说可能是个难题。
- 知识产权担忧。 由于 DALL-E 基于其训练数据生成图像，而训练数据包含来自互联网的大量图像，如果生成结果与受版权保护的作品过于相似，可能引发版权侵权方面的担忧。
- 内容审核。 若缺乏适当的审核，DALL-E 可能被用于生成不当、冒犯或有害的图像。如何管控与审查其生成的内容以避免此类滥用，是一大挑战。
- 就业替代。 内容创作的自动化可能会对平面设计、插画等领域的岗位造成替代效应。不过，它也可能催生新的角色，用于监督和管理这些 AI 系统。
DALL-E 的替代方案
尽管 DALL-E 仍是最受欢迎的 AI 图像生成器之一，但如今也有多种被广泛使用的替代工具。其中最突出的两个是 Midjourney 和 Stable Diffusion。
Midjourney 由总部位于旧金山的独立研究团队开发。它以高质量、结构良好、细节丰富的输出而著称。要使用 Midjourney，您需要一个 Discord 账号和有效订阅。只需加入 Midjourney 的 Discord 服务器，选择方案，然后在某个机器人频道使用 /imagine 命令即可开始生成图像。Midjourney 生成图像需要付费。
开源且最初在 23 亿张图像上训练的 Stable Diffusion 由慕尼黑大学 CompVis 团队、StabilityAI 和 RunwayML 的研究人员开发。Stable Diffusion 人气不断上升，并拥有活跃的社区参与其持续演进。它同时提供免费与付费版本。请参阅我们的Stable Diffusion 运行教程以开始使用。
下面是基于 2024 年最新特性与性能，对 DALL-E 3 及其主要竞争者 Midjourney v6 和 Stable Diffusion XL 的对比表。
| 功能/方面 | DALL-E 3 | Midjourney v6 | Stable Diffusion XL |
|---|
| 易用性 | 与 ChatGPT 集成，上手友好。受 ChatGPT 过滤限制，细调能力有限。 | 需配置 Discord、提示更复杂、学习曲线更陡。 | 开源但需要技术配置或云端访问，更适合专家用户。 |
| 提示遵从度 | 对复杂提示跟随出色，适合多角色场景。 | 对简单提示表现良好，但在多主体上有困难。 | 处理复杂提示良好，但对繁复、超现实元素的可靠性较低。 |
| 照片真实感 | 能生成逼真图像，但有时过于“磨皮”。 | 照片真实感最佳，细节极为丰富。 | 照片真实感强，但对高度创意或超现实元素较吃力。 |
| 艺术风格 | 可处理多种风格，但不擅长模拟特定艺术家。 | 艺术创作更灵活，能产出令人印象深刻的艺术演绎。 | 自定义风格最佳，支持用户训练模型及 ControlNet 等工具实现精细控制。 |
| 定制化 | 定制化有限，依赖 ChatGPT 的过滤。 | 可通过高级提示与参数进行高度定制。 | 借助第三方工具与开源社区实现极高可定制性，尤其适合专家。 |
| 文本融合 | 文本融入能力佳，能在图中生成清晰可读的文字。 | 在准确渲染文本方面存在困难。 | 文本表现同样不错，但可能需要微调。 |
| 安全特性 | 内容审核严格，过滤有害或露骨图像。 | 对生成内容更宽松，包括名人面孔。 | 因开源属性，内置审核最小化。 |
| 获取与定价 | 可通过 Bing 和 ChatGPT 免费使用（有额度限制），或以 20 美元/月订阅 ChatGPT Plus。 | 基于订阅，Discord 起价 10 美元/月。 | 本地运行免费；云端如 DreamStudio 采用按量计费。 |
| 最佳用例 | 适合需要精准遵从提示且追求快速结果的用户。 | 适合追求创作自由与高照片真实感的用户。 | 适合希望对输出与风格拥有完全控制的技术型用户。 |
如何高效使用 DALL-E
我一直在使用由 DALL-E 提供支持的 Bing Image Creator。我发现这并非只要把想要的内容打出来就行，您需要理解提示，并学习一些技巧，才能生成理想的图像。
要最大化利用 Dall-E，请遵循以下建议：
提供更多细节并保持具体
务必清晰、详细地描述您的需求，这有助于 Dall-E 更好地理解要生成的内容。使用具体的描述，例如“一个动画电影场景：某人俯瞰峡谷上空漂浮的五彩热气球景观”。
多做尝试
尝试多种文本描述，发掘 Dall-E 能生成的多样化图像。不要犹豫，通过调整颜色、亮度和其他设置来微调图像，直到与您的设想一致。
注重用词
向 Dall-E 请求图像时，请务必使用清晰、准确的语言来表述您的需求。由于 Dall-E 在多样化图像上训练，使用恰当的词汇与表述对获得最佳结果至关重要。
图像质量
在撰写提示时，可考虑使用“高度细节的图像”或“高质量图像”等短语，以确保生成的图像细节丰富、质量良好。
风格化
您可以将图像设定为矢量、绘画、数字艺术等风格。此外，还可尝试灯光、效果、景深与背景，以生成高度逼真的图像。
社区
与他人合作，探索他们使用 DALL-E 的创作。分享经验与成果有助于向他人学习，并获取新的灵感，从而用该模型生成更有影响力的图像。建议加入 Discord 社群向艺术家学习，例如这个。
结语
您是否知道，生成式 AI 模型已经演进为图形设计工具？现在，您只需使用选区工具与提示，就能轻松替换图像背景、添加物体、进行编辑并随意玩转图像。过去还得四处找平面设计师为公司做 logo 或为您设计帖子，如今这种情况已成为过去。基于 Dall-E 的这些新工具正在重塑创作者生态。
现在正是投入时间学习提示原理并成为一名优秀提示工程师的好时机。
想要进一步了解 AI与机器学习？请查看以下资源：
DALL-E 是由 OpenAI 开发的生成式 AI 模型，旨在根据文本描述提示生成图像。其独特之处在于能够结合语言与视觉处理。简单来说，您提供对一张图像的文字描述，DALL-E 就会生成它，即便这张图描绘的是现实世界中不存在的概念。这种创新方法为创意领域、沟通、教育等带来了新的可能。
DALL-E 解读
DALL-E 首次发布于 2021 年 1 月，是基于 GPT-3 的语言处理模型的一个变体，GPT-3 同样是 OpenAI 的重要成果。DALL-E 中的 "DALL" 向超现实主义艺术家萨尔瓦多·达利（Salvador Dalí）致敬，而 "E" 则指的是皮克斯的动画机器人 Wall-E。其后续版本 DALL-E 2 于 2022 年 4 月发布，能够以更高分辨率生成更具照片感的图像。
2023 年 9 月，OpenAI 宣布了 DALL-E 3，相较前代有重大升级。DALL-E 3 在理解细微差别与更准确地遵循复杂提示方面具备更强能力。该模型可以生成更连贯、更加精确的图像，用户无需太多提示工程即可获得更佳结果。DALL-E 3 还直接集成到 ChatGPT 中，用户可以轻松优化提示并调整图像，把 ChatGPT 视为图像生成的“创意伙伴”。
从本质上讲，DALL-E 利用Transformer 神经网络，最初基于 GPT-3 架构，如今又受益于 GPT-4o 的进步而进一步增强。该模型在海量图文配对数据上训练，并通过优化过程微调其参数。这个优化过程本质上是一个反馈回路：模型预测输出，与真实输出比较，计算误差，并调整模型参数以最小化误差。这一过程通过称为反向传播的方法以及如随机梯度下降之类的优化算法来完成。
包括最新版本在内的 DALL-E 模型，会学习文本描述与视觉元素之间的模式和关联。例如，DALL-E 通过反复看到“dog”一词与狗的图像并列，来学习将“dog”与其视觉概念关联起来。这种能力也扩展到更复杂的关联，例如在 DALL-E 3 中以较高的准确度与细节生成“一座形状像鞋子的两层粉色房子”的图像。
随着时间推移，DALL-E 已经发展出令人印象深刻的能力，能够创造全新的图像，哪怕是超现实或前所未见的概念。文本与图像数据的结合，使 DALL-E 能够“想象”并产出在语境上相关、在创意上具有原创性的图像，类似人类艺术家对文字描述的诠释。
DALL-E 3 在精确性、易用性以及强化的安全措施方面的侧重——例如防止生成露骨或带有歧视性的内容——拓展了其在各行各业的适用性。此外，它避免生成与公众人物相似或与在世艺术家的独特风格高度相似的图像，从而回应了围绕知识产权的法律与伦理关切。
当前 DALL-E 的应用涵盖从生成独特艺术作品到增强视觉沟通等多种场景。借助 DALL-E 3，教育者可以为抽象概念创建细致的视觉教具，市场人员能为活动设计定制图像，设计师也能根据特定描述轻松生成独特视觉效果，相比以往版本所需的人工干预更少。
DALL-E 的真实世界用例示例
以下是一些展示 DALL-E 在各行业潜力的真实用例：
DALL-E 的优势是什么？
DALL-E 面临哪些挑战？
与其他生成式 AI 技术一样，DALL-E 也存在挑战与顾虑，例如：
DALL-E 的替代方案
尽管 DALL-E 仍是最受欢迎的 AI 图像生成器之一，但如今也有多种被广泛使用的替代工具。其中最突出的两个是 Midjourney 和 Stable Diffusion。
Midjourney 由总部位于旧金山的独立研究团队开发。它以高质量、结构良好、细节丰富的输出而著称。要使用 Midjourney，您需要一个 Discord 账号和有效订阅。只需加入 Midjourney 的 Discord 服务器，选择方案，然后在某个机器人频道使用
/imagine命令即可开始生成图像。Midjourney 生成图像需要付费。开源且最初在 23 亿张图像上训练的 Stable Diffusion 由慕尼黑大学 CompVis 团队、StabilityAI 和 RunwayML 的研究人员开发。Stable Diffusion 人气不断上升，并拥有活跃的社区参与其持续演进。它同时提供免费与付费版本。请参阅我们的Stable Diffusion 运行教程以开始使用。
下面是基于 2024 年最新特性与性能，对 DALL-E 3 及其主要竞争者 Midjourney v6 和 Stable Diffusion XL 的对比表。
如何高效使用 DALL-E
我一直在使用由 DALL-E 提供支持的 Bing Image Creator。我发现这并非只要把想要的内容打出来就行，您需要理解提示，并学习一些技巧，才能生成理想的图像。
要最大化利用 Dall-E，请遵循以下建议：
提供更多细节并保持具体
务必清晰、详细地描述您的需求，这有助于 Dall-E 更好地理解要生成的内容。使用具体的描述，例如“一个动画电影场景：某人俯瞰峡谷上空漂浮的五彩热气球景观”。
多做尝试
尝试多种文本描述，发掘 Dall-E 能生成的多样化图像。不要犹豫，通过调整颜色、亮度和其他设置来微调图像，直到与您的设想一致。
注重用词
向 Dall-E 请求图像时，请务必使用清晰、准确的语言来表述您的需求。由于 Dall-E 在多样化图像上训练，使用恰当的词汇与表述对获得最佳结果至关重要。
图像质量
在撰写提示时，可考虑使用“高度细节的图像”或“高质量图像”等短语，以确保生成的图像细节丰富、质量良好。
风格化
您可以将图像设定为矢量、绘画、数字艺术等风格。此外，还可尝试灯光、效果、景深与背景，以生成高度逼真的图像。
社区
与他人合作，探索他们使用 DALL-E 的创作。分享经验与成果有助于向他人学习，并获取新的灵感，从而用该模型生成更有影响力的图像。建议加入 Discord 社群向艺术家学习，例如这个。
结语
您是否知道，生成式 AI 模型已经演进为图形设计工具？现在，您只需使用选区工具与提示，就能轻松替换图像背景、添加物体、进行编辑并随意玩转图像。过去还得四处找平面设计师为公司做 logo 或为您设计帖子，如今这种情况已成为过去。基于 Dall-E 的这些新工具正在重塑创作者生态。
现在正是投入时间学习提示原理并成为一名优秀提示工程师的好时机。
想要进一步了解 AI与机器学习？请查看以下资源：