Ingin Memanfaatkan Kekuatan AI tanpa Pembatasan?
Ingin Menghasilkan Gambar AI tanpa Perlindungan?
Maka, Anda tidak boleh melewatkan Anakin AI! Mari kita lepaskan kekuatan AI untuk semua orang!
Pertanyaan tentang berapa lama ChatGPT (atau lebih tepatnya, model AI yang dapat diakses melalui platform seperti ChatGPT) untuk membuat gambar adalah sedikit salah kaprah. ChatGPT sendiri adalah model bahasa dan tidak langsung menghasilkan gambar. Sebaliknya, antarmuka seperti ChatGPT dapat berinteraksi dengan model AI lain yang secara khusus dirancang untuk generasi gambar. Ini sering disebut sebagai model teks-ke-gambar. Anggap saja ChatGPT sebagai dirigen orkestra, memberi tahu alat generasi gambar (orkestra) apa yang harus dibuat. Pembuatan gambar yang sebenarnya ditangani oleh AI terpisah, seperti DALL-E 3, Midjourney, Stable Diffusion, atau lainnya. Oleh karena itu, ketika membahas kerangka waktu, kita terutama peduli dengan kecepatan AI generasi gambar, bukan waktu pemrosesan ChatGPT. Kontribusinya terbatas pada mengubah petunjuk teks menjadi bentuk yang diperlukan agar antarmuka lain dapat membuat gambar yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Proses ini mirip dengan permintaan mendetail yang dirumuskan oleh seorang manajer proyek dan diteruskan ke tim untuk dieksekusi.
Kecepatan di mana sebuah gambar dihasilkan tergantung pada banyak faktor, mulai dari kompleksitas gambar yang diminta hingga daya komputasi yang tersedia untuk model. Petunjuk sederhana seperti "sebuah apel merah" tentunya akan memerlukan waktu pemrosesan lebih sedikit dibandingkan dengan adegan kompleks yang melibatkan beberapa karakter, kondisi pencahayaan tertentu, gaya artistik, dan detail rumit seperti "pemandangan kota cyberpunk di malam hari, diterangi oleh lampu neon, dengan sosok sendirian mengenakan mantel hujan berjalan di jalan yang licin oleh hujan, dirender dengan gaya Syd Mead." Beban komputasi yang dibutuhkan bisa meningkat secara eksponensial ketika kita berbicara tentang gambar yang rumit dengan detail mendetail karena ini membutuhkan waktu yang cukup untuk dirender. Faktor lain yang berkontribusi pada waktu generasi adalah beban pada server yang menjalankan model-model ini. Lebih banyak pengguna berarti kinerja umum dari AI menjadi lebih lambat.
Beberapa elemen penting secara langsung mempengaruhi seberapa cepat AI dapat menciptakan gambar dari petunjuk teks. Memahami faktor-faktor ini membantu pengguna mengelola harapan mereka dan berpotensi mengoptimalkan petunjuk mereka untuk hasil yang lebih cepat. Faktor-faktor ini sebagian besar bersifat internal pada model generasi gambar dan infrastrukturnya tetapi juga melibatkan kompleksitas permintaan petunjuk pengguna. Perbandingan yang khas dapat dibuat antara pembuatan sketsa pensil dan lukisan minyak detail yang menggabungkan bayangan dan sapuan kuas dari gambar hiperrealistik dari cangkir teh antik yang duduk di atas doily renda dengan cahaya yang membiaskan melalui kristal, yang tentunya akan memakan waktu jauh lebih lama untuk dibuat dibandingkan dengan sketsa sederhana.
Daya pemrosesan perangkat keras yang menjalankan model AI dapat dikatakan merupakan penentu terbesar kecepatan generasi gambar. Model-model ini sangat membutuhkan komputasi, memerlukan GPU (Unit Pemrosesan Grafis) yang kuat dan RAM yang substansial. Anggap saja seperti mobil sport berkinerja tinggi dibandingkan sedan standar. Mobil sport, dengan mesin dan penanganan yang lebih baik, akan secara alami sampai ke tujuan jauh lebih cepat. Begitu juga, model AI yang berjalan di server yang dilengkapi dengan beberapa GPU kelas atas akan menghasilkan gambar secara signifikan lebih cepat daripada yang berjalan di perangkat keras yang kurang kuat. GPU yang paling maju dapat memproses jumlah data yang sangat besar secara paralel, mempercepat perhitungan kompleks yang diperlukan untuk sintesis gambar. Misalnya, Stable Diffusion, ketika dijalankan di mesin lokal dengan GPU yang kuat, dapat menghasilkan gambar dalam hitungan detik, sedangkan di CPU, tugas yang sama bisa memakan waktu menit atau bahkan jam.
Arsitektur model AI itu sendiri juga memainkan peran penting. Beberapa model secara inheren lebih efisien daripada yang lain. Sebuah analogi sederhana adalah memikirkan tentang berbagai rute menuju tujuan yang sama. Satu rute mungkin lebih pendek dan lurus, sementara yang lain bisa lebih panjang dan berliku. Dengan cara yang sama, beberapa arsitektur AI dirancang untuk kecepatan, mengoptimalkan algoritma mereka untuk meminimalkan waktu pemrosesan. Misalnya, model yang didasarkan pada arsitektur yang lebih sederhana mungkin lebih cepat tetapi menghasilkan gambar yang kurang detail, sementara model yang lebih kompleks dapat menghasilkan gambar yang sangat realistis tetapi memerlukan waktu lebih lama. Pertukaran antara kecepatan dan kualitas adalah pertimbangan penting dalam desain model generasi gambar. Beberapa model secara khusus dirancang untuk menawarkan hasil yang lebih cepat dan telah disederhanakan untuk meningkatkan efisiensi kinerja.
Tingkat detail dan kompleksitas yang ditentukan dalam petunjuk teks secara langsung mempengaruhi waktu generasi. Sebuah petunjuk yang meminta gambar sederhana dan abstrak tentunya akan diproses lebih cepat daripada petunjuk yang meminta adegan fotorealistik dengan banyak objek, pencahayaan rumit, dan gaya artistik tertentu. AI perlu menginterpretasikan petunjuk, memahami hubungan antara berbagai elemen, dan menghasilkan gambar yang dengan akurat mencerminkan maksud pengguna. Misalnya, meminta "sebuah kucing" sangat berbeda dari "sebuah kucing Persia berbulu duduk di atas bantal beludru di ruangan yang diterangi sinar matahari, dengan efek bokeh di latar belakang, dirender dalam gaya hiperrealistik." Yang terakhir memerlukan daya pemrosesan dan waktu yang jauh lebih besar untuk dieksekusi. Namun, teknik merancang dan mengoptimalkan petunjuk dapat mengurangi waktu generasi secara keseluruhan.
Seperti jalan raya di jam sibuk, beban pada server model AI dapat berdampak signifikan pada kecepatan generasi gambar. Ketika banyak pengguna meminta gambar secara bersamaan, server dapat menjadi kelebihan beban, menyebabkan waktu respons lebih lambat. Ini terutama terlihat selama periode penggunaan puncak atau ketika model AI baru dan populer diluncurkan. Peningkatan permintaan dapat membebani infrastruktur server, mengakibatkan waktu tunggu yang lebih lama untuk generasi gambar. Fenomena ini mirip dengan bagaimana sebuah situs web dapat dimuat dengan lambat ketika mengalami lonjakan lalu lintas. Penyedia layanan AI sering menerapkan strategi untuk mengelola beban server, seperti mengantri permintaan atau meningkatkan infrastruktur mereka selama periode sibuk.
Sementara waktu yang tepat dapat berfluktuasi, memberikan beberapa contoh tolok ukur membantu menggambarkan kecepatan generasi gambar yang khas dari berbagai model AI. Harap dicatat bahwa ini adalah perkiraan dan dapat bervariasi berdasarkan faktor spesifik yang telah dibahas di atas.
DALL-E 3, yang terintegrasi dengan ChatGPT di platform OpenAI, umumnya menghasilkan gambar dalam waktu kurang dari satu menit, sering kali dalam 20-40 detik, untuk petunjuk dengan kompleksitas sedang. Petunjuk kompleks yang memerlukan beberapa objek, pencahayaan yang tepat, dan gaya artistik tertentu dapat memakan waktu sedikit lebih lama, kadang-kadang melebihi satu menit. Kecepatan ini merupakan hasil dari platform yang dijalankan dengan perangkat keras yang sangat kuat. DALL-E 3 unggul dalam menciptakan gambar yang detail dan artistik, menjadikannya pilihan populer di kalangan pengguna yang menginginkan hasil berkualitas tinggi, dan dengan demikian, kelebihan beban server dapat secara drastis meningkatkan waktu generasi gambar. Untuk rendering yang lebih cepat, pengguna dapat mencoba petunjuk yang disederhanakan.
Midjourney, diakses melalui Discord, sering memakan waktu sedikit lebih lama daripada DALL-E 3, biasanya berkisar antara 1 hingga 3 menit per gambar tergantung pada petunjuk dan beban server saat ini. Meskipun mungkin memakan waktu, estetika dari Midjourney lebih menarik secara visual bagi penggunanya. Midjourney dikenal karena gambar artistik dan visual yang menakjubkan, yang sering membutuhkan lebih banyak usaha komputasi untuk dicapai. Selain itu, karena Midjourney menggunakan server Discord, kelebihan beban dapat menyebabkan model menunggu di antrean sebelum menghasilkan gambar untuk mengurangi kemacetan. Meskipun memiliki kualitas yang sangat baik, kelemahannya adalah bisa memakan waktu lebih lama jika pengguna tidak menggunakan fitur pemrosesan "cepat".
Stable Diffusion, yang dikenal karena sifatnya yang sumber terbuka dan dapat disesuaikan, dapat bervariasi secara signifikan dalam kecepatan generasi tergantung pada perangkat keras yang digunakan. Pada mesin lokal yang kuat dengan GPU kelas atas, ia dapat menghasilkan gambar dalam hitungan detik. Ketika dijalankan di CPU atau perangkat keras yang kurang kuat, ia bisa memakan waktu beberapa menit. Ini tergantung pada mesin kuat yang digunakan, memori besarnya, dan kemampuannya untuk memproses informasi. Kustomisasi luar biasa dari Stable Diffusion dan sifat modularnya membuatnya sangat menarik bagi pengguna yang memiliki pengalaman signifikan dengan pembuatan gambar yang dihasilkan oleh AI. Namun, meskipun itu gratis, ia juga memerlukan build komputer yang kuat yang bisa mahal.
Model lain, seperti DeepAI, Craiyon, dan berbagai layanan berbasis cloud, menawarkan kecepatan dan tingkat kualitas yang bervariasi. Beberapa dirancang untuk generasi gambar cepat dengan resolusi rendah, sementara yang lain memprioritaskan kualitas dan detail. Waktu generasi bisa berkisar dari beberapa detik hingga beberapa menit, tergantung pada model dan kompleksitas petunjuk. Model alternatif ini berguna untuk menguji iterasi berbeda dari model bagi pengguna yang kurang berpengalaman tetapi mungkin kurang dalam kualitas dibandingkan pesaingnya.
Meskipun Anda tidak dapat mengontrol daya komputasi atau arsitektur model secara langsung, mengoptimalkan permintaan Anda dapat berdampak signifikan pada kecepatan generasi gambar. Berikut adalah beberapa strategi efektif:
Hindari jargon yang tidak perlu dan struktur kalimat yang kompleks. Sebuah permintaan yang jelas dan ringkas memungkinkan AI untuk memahami permintaan Anda lebih efisien, mengurangi waktu pemrosesan. Alih-alih menggunakan deskripsi panjang, coba ringkas pesan menjadi permintaan sederhana. Jika Anda memerlukan detail tambahan, ini sebaiknya ditambahkan secara bertahap setelah gambar awal dihasilkan.
Jika Anda memiliki gambar kompleks dalam pikiran, coba pecah menjadi permintaan yang lebih sederhana. Hasilkan elemen dasar terlebih dahulu, lalu tambahkan detail dan penyempurnaan dalam permintaan berikutnya. Misalnya, jika Anda ingin gambar kesatria menunggang naga, pertama hasilkan naga, kemudian kesatria, dan akhirnya gabungkan keduanya menjadi satu adegan.
Gunakan kata kunci khusus untuk membimbing AI menuju hasil yang diinginkan. Alih-alih mengatakan "seseorang yang bahagia," spesifikasikan "wanita tersenyum dengan rambut pirang." Semakin tepat kata kunci Anda, semakin sedikit ambiguitas yang perlu diatasi oleh AI, menghasilkan waktu generasi yang lebih cepat. Misalnya, jika gambar harus fotorealistik, tambahkan kata "fotorealistik" dalam permintaan agar generator gambar fokus pada aspek realisme tersebut.
Gaya artistik yang berbeda memerlukan sejumlah daya pemrosesan yang bervariasi. Eksperimen dengan berbagai gaya untuk menemukan yang dapat dihasilkan dengan cepat tanpa mengorbankan estetika yang diinginkan. Semakin niche atau semakin sederhana gaya yang diminta, semakin singkat waktu produksinya. Misalnya, permintaan yang meminta desain bergaya kartun memerlukan daya pemrosesan yang jauh lebih sedikit dibandingkan dengan gambar realistis yang lebih deskriptif.
Jangan mengharapkan kesempurnaan pada upaya pertama. Hasilkan gambar dasar, lalu perbaiki secara iterasi dengan permintaan tambahan. Pendekatan ini memungkinkan Anda membangun gambar secara progresif menuju hasil yang diinginkan, menghemat waktu dan sumber daya komputasi. Pengguna kemudian dapat secara bertahap menambahkan lebih banyak detail untuk mencapai gambar yang sempurna dalam proses iteratif.
Bidang generasi gambar AI berkembang pesat, dengan kemajuan yang terus-menerus dalam algoritma, perangkat keras, dan perangkat lunak. Generasi gambar telah meningkat drastis dan akan terus berlanjut. Berikut adalah beberapa tren masa depan yang mungkin:
Sebagai kesimpulan, kecepatan di mana AI menghasilkan gambar tergantung pada banyak faktor, dengan kemajuan di setiap aspek yang terus mendorong batasan. Dengan memahami variabel-variabel ini dan mengadopsi teknik merancang permintaan yang strategis, pengguna dapat memaksimalkan efisiensi mereka dalam memproduksi gambar.
