Bạn có muốn khai thác sức mạnh của AI mà không có bất kỳ giới hạn nào không?
Bạn có muốn tạo hình ảnh AI mà không có bất kỳ biện pháp bảo vệ nào không?
Vậy thì, bạn không thể bỏ lỡ Anakin AI! Hãy cùng giải phóng sức mạnh của AI cho mọi người!
Câu hỏi về thời gian mà ChatGPT (hoặc chính xác hơn, các mô hình AI có sẵn thông qua các nền tảng như ChatGPT) mất để tạo một hình ảnh có phần sai lệch. ChatGPT tự nó là một mô hình ngôn ngữ và không tạo ra hình ảnh trực tiếp. Thay vào đó, các giao diện như ChatGPT có thể tương tác với các mô hình AI khác được thiết kế đặc biệt cho việc tạo hình ảnh. Những mô hình này thường được gọi là mô hình chuyển đổi văn bản thành hình ảnh. Hãy tưởng tượng ChatGPT như là nhạc trưởng của một dàn nhạc, chỉ dẫn công cụ tạo hình ảnh (dàn nhạc) những gì cần tạo ra. Việc tạo hình ảnh thực tế được xử lý bởi một AI riêng biệt, như DALL-E 3, Midjourney, Stable Diffusion, hoặc những mô hình khác. Do đó, khi thảo luận về thời gian, chúng ta chủ yếu quan tâm đến tốc độ của AI tạo hình ảnh, không phải thời gian xử lý của ChatGPT. Đóng góp của nó chỉ giới hạn ở việc chuyển đổi các yêu cầu bằng văn bản thành định dạng cần thiết để các giao diện khác tạo ra hình ảnh phù hợp với nhu cầu của người dùng. Quá trình này giống như việc một quản lý dự án đưa ra một yêu cầu chi tiết và chuyển giao cho nhóm thực hiện.
Tốc độ mà một hình ảnh được tạo ra phụ thuộc vào nhiều yếu tố, từ độ phức tạp của hình ảnh yêu cầu đến sức mạnh tính toán mà mô hình có. Một yêu cầu đơn giản như "một quả táo đỏ" dĩ nhiên sẽ cần ít thời gian xử lý hơn so với một cảnh phức tạp có nhiều nhân vật, điều kiện ánh sáng cụ thể, phong cách nghệ thuật, và các chi tiết phức tạp như "một đường chân trời thành phố cyberpunk vào ban đêm, được chiếu sáng bởi đèn neon, với một nhân vật cô đơn trong áo mưa đi bộ trên một con phố ướt mưa, được thực hiện theo phong cách của Syd Mead." Tải tính toán cần thiết có thể gia tăng theo cấp số nhân khi chúng ta nói về những hình ảnh phức tạp với nhiều chi tiết tinh vi vì chúng mất một khoảng thời gian đáng kể để dựng hình. Một yếu tố khác góp phần vào thời gian tạo hình là tải trọng trên các máy chủ đang chạy các mô hình này. Nhiều người dùng có nghĩa là hiệu suất chung của AI sẽ chậm lại.
Nhiều yếu tố quan trọng trực tiếp ảnh hưởng đến tốc độ mà một AI có thể conjure một hình ảnh từ một yêu cầu văn bản. Việc hiểu biết các yếu tố này giúp người dùng quản lý kỳ vọng của họ và có thể tối ưu hóa yêu cầu của họ để có kết quả nhanh hơn. Những yếu tố này chủ yếu nằm trong mô hình tạo hình ảnh và cơ sở hạ tầng của nó, nhưng cũng liên quan đến độ phức tạp của yêu cầu của người dùng. Một so sánh điển hình có thể được thực hiện giữa việc tạo một bức phác thảo bằng bút chì và một bức tranh dầu chi tiết mà tích hợp các bóng đổ và nét cọ từ một hình ảnh siêu thực của một chiếc tách trà cổ nằm trên một chiếc khăn ren với ánh sáng khúc xạ qua pha lê mà dĩ nhiên sẽ mất nhiều thời gian để tạo ra hơn là phác thảo đơn giản.
Sức mạnh xử lý của phần cứng đang chạy mô hình AI có thể được coi là yếu tố quyết định quan trọng nhất đến tốc độ tạo hình ảnh. Những mô hình này đòi hỏi tính toán cao, cần các GPU (Bộ xử lý đồ họa) mạnh mẽ và RAM đáng kể. Hãy nghĩ rằng nó giống như một chiếc xe thể thao hiệu suất cao so với một chiếc xe sedan tiêu chuẩn. Chiếc xe thể thao, với động cơ và khả năng xử lý vượt trội, sẽ tự nhiên đến điểm đến nhanh hơn nhiều. Tương tự, một mô hình AI chạy trên máy chủ được trang bị nhiều GPU cao cấp sẽ tạo ra hình ảnh nhanh hơn nhiều so với một mô hình chạy trên phần cứng kém mạnh mẽ hơn. Những GPU tiên tiến nhất có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu một cách song song, tăng tốc các tính toán phức tạp cần thiết cho việc tổng hợp hình ảnh. Ví dụ, Stable Diffusion, khi chạy trên một máy tính địa phương với một GPU mạnh, có thể tạo ra hình ảnh trong vài giây, trong khi trên CPU, cùng một tác vụ có thể mất vài phút hoặc thậm chí hàng giờ.
Kiến trúc của mô hình AI cũng đóng một vai trò quan trọng. Một số mô hình tự nhiên hiệu quả hơn những mô hình khác. Một phép ẩn dụ đơn giản là suy nghĩ về những con đường khác nhau dẫn đến cùng một điểm đến. Một con đường có thể ngắn hơn và thẳng hơn, trong khi con đường khác có thể dài hơn và quanh co hơn. Tương tự, một số kiến trúc AI được thiết kế để đạt tốc độ, tối ưu hóa các thuật toán của chúng để giảm thiểu thời gian xử lý. Ví dụ, một mô hình dựa trên kiến trúc đơn giản hơn có thể nhanh hơn nhưng tạo ra hình ảnh ít chi tiết hơn, trong khi một mô hình phức tạp hơn có thể tạo ra hình ảnh cực kỳ thực tế nhưng tốn nhiều thời gian hơn. Sự đánh đổi giữa tốc độ và chất lượng là một cân nhắc quan trọng trong thiết kế của các mô hình tạo hình ảnh. Một số mô hình được thiết kế đặc biệt để cung cấp kết quả nhanh hơn và đã được tối ưu hóa để cải thiện hiệu quả hoạt động.
Mức độ chi tiết và độ phức tạp được chỉ định trong yêu cầu văn bản ảnh hưởng trực tiếp đến thời gian tạo. Một yêu cầu yêu cầu hình ảnh trừu tượng đơn giản sẽ tự nhiên được xử lý nhanh hơn so với một yêu cầu yêu cầu một cảnh chân thực với nhiều vật thể, ánh sáng tinh vi, và phong cách nghệ thuật cụ thể. AI cần phải diễn giải yêu cầu, hiểu các mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau, và tạo ra một hình ảnh phản ánh chính xác ý định của người dùng. Ví dụ, yêu cầu "một con mèo" hoàn toàn khác so với "một con mèo Ba Tư mềm mại ngồi trên một chiếc gối nhung trong một căn phòng ánh sáng mặt trời, với hiệu ứng bokeh ở phông nền, được thể hiện theo phong cách siêu thực." Cái sau yêu cầu nhiều sức mạnh xử lý và thời gian thực hiện hơn đáng kể. Tuy nhiên, việc hoạch định và tối ưu hóa yêu cầu cẩn thận có thể giảm thời gian tạo tổng thể.
Giống như một con đường cao tốc vào giờ cao điểm, tải trên máy chủ mô hình AI có thể ảnh hưởng đáng kể đến tốc độ tạo hình ảnh. Khi nhiều người dùng yêu cầu hình ảnh cùng một lúc, máy chủ có thể trở nên quá tải, dẫn đến thời gian phản hồi chậm. Điều này đặc biệt rõ rệt trong các thời gian sử dụng cao điểm hoặc khi một mô hình AI mới, phổ biến được phát hành. Nhu cầu gia tăng có thể làm căng thẳng cơ sở hạ tầng máy chủ, dẫn đến thời gian chờ đợi lâu hơn cho việc tạo hình ảnh. Hiện tượng này tương tự như cách mà một trang web có thể tải chậm khi nó trải qua sự gia tăng lưu lượng.
Mặc dù thời gian chính xác có thể dao động, nhưng việc cung cấp một số ví dụ chuẩn giúp minh họa tốc độ tạo hình ảnh điển hình của các mô hình AI khác nhau. Vui lòng lưu ý rằng chúng là ước lượng và có thể thay đổi dựa trên các yếu tố cụ thể đã thảo luận ở trên.
DALL-E 3, được tích hợp với ChatGPT trên nền tảng OpenAI, thường tạo ra hình ảnh trong chưa đầy một phút, thường trong khoảng 20-40 giây, cho các yêu cầu có độ phức tạp trung bình. Những yêu cầu phức tạp cần nhiều vật thể, ánh sáng chính xác, và phong cách nghệ thuật cụ thể có thể mất một chút thời gian hơn, đôi khi vượt quá một phút. Tốc độ này là kết quả của nền tảng chạy với phần cứng rất mạnh. DALL-E 3 xuất sắc trong việc tạo ra những hình ảnh chi tiết và nghệ thuật, khiến nó trở thành sự lựa chọn phổ biến trong số những người dùng muốn có kết quả chất lượng cao, và do đó, quá tải máy chủ có thể tăng đáng kể thời gian tạo hình ảnh. Để có phép dựng nhanh hơn, người dùng có thể thử yêu cầu đơn giản hóa.
Midjourney, truy cập qua Discord, thường mất nhiều thời gian hơn một chút so với DALL-E 3, thường dao động từ 1 đến 3 phút cho mỗi hình ảnh tùy thuộc vào yêu cầu và tải trọng máy chủ hiện tại. Mặc dù nó có thể tốn thời gian, nhưng thẩm mỹ của nó lại hấp dẫn hơn đối với người dùng. Midjourney đặc biệt nổi tiếng với những hình ảnh nghệ thuật và tuyệt đẹp, thường yêu cầu nỗ lực tính toán nhiều hơn để đạt được. Ngoài ra, vì Midjourney sử dụng máy chủ Discord, quá tải có thể khiến mô hình phải chờ trong hàng đợi trước khi tạo hình ảnh để giảm tắc nghẽn. Trong khi nó có chất lượng xuất sắc, nhược điểm là nó có thể mất nhiều thời gian hơn nếu người dùng không sử dụng tính năng xử lý "nhanh".
Stable Diffusion, được biết đến với tính chất mã nguồn mở và khả năng tùy chỉnh, có thể thay đổi đáng kể về tốc độ tạo hình ảnh tùy thuộc vào phần cứng được sử dụng. Trên một máy tính địa phương mạnh mẽ với GPU cao cấp, nó có thể tạo ra hình ảnh trong ít nhất vài giây. Khi chạy trên CPU hoặc phần cứng kém mạnh hơn, nó có thể mất vài phút. Điều này phụ thuộc vào sức mạnh của máy tính được sử dụng, bộ nhớ lớn của nó và khả năng xử lý thông tin. Sự tùy chỉnh và tính chất mô-đun tuyệt vời của Stable Diffusion khiến nó hấp dẫn với những người dùng có kinh nghiệm đáng kể trong việc tạo hình ảnh bằng AI. Tuy nhiên, mặc dù nó miễn phí, nó cũng đòi hỏi một máy tính mạnh mẽ, điều này có thể tốn kém.
Các mô hình khác, chẳng hạn như DeepAI, Craiyon, và nhiều dịch vụ dựa trên đám mây, cung cấp tốc độ và mức chất lượng khác nhau. Một số được thiết kế cho việc tạo hình ảnh nhanh chóng, độ phân giải thấp, trong khi những cái khác ưu tiên chất lượng và chi tiết. Thời gian tạo có thể dao động từ vài giây đến vài phút, tùy thuộc vào mô hình và độ phức tạp của yêu cầu. Những mô hình thay thế này có ích trong việc thử nghiệm các biến thể khác nhau của mô hình cho những người dùng ít kinh nghiệm hơn nhưng có thể thiếu chất lượng so với những đối thủ của chúng.
Khi bạn không thể kiểm soát trực tiếp sức mạnh tính toán hoặc kiến trúc mô hình, việc tối ưu hóa các yêu cầu của bạn có thể ảnh hưởng đáng kể đến tốc độ tạo hình ảnh. Dưới đây là một số chiến lược hiệu quả:
Tránh những thuật ngữ không cần thiết và cấu trúc câu phức tạp. Một yêu cầu rõ ràng, ngắn gọn cho phép AI hiểu yêu cầu của bạn một cách hiệu quả hơn, giảm thời gian xử lý. Thay vì sử dụng một mô tả dài, hãy thử rút gọn thông điệp thành những yêu cầu đơn giản. Nếu bạn cần thêm chi tiết, những yêu cầu này nên được thêm vào một cách từng bước sau khi hình ảnh ban đầu đã được tạo ra.
Nếu bạn có một hình ảnh phức tạp trong đầu, hãy cố gắng chia nhỏ nó thành những yêu cầu đơn giản hơn. Tạo ra các yếu tố cơ bản trước, sau đó thêm chi tiết và điều chỉnh trong các yêu cầu tiếp theo. Ví dụ, nếu bạn muốn một hình ảnh của một hiệp sĩ cưỡi rồng, trước tiên hãy tạo ra con rồng, sau đó là hiệp sĩ, và cuối cùng kết hợp chúng thành một cảnh duy nhất.
Sử dụng từ khóa cụ thể để hướng dẫn AI đến kết quả mong muốn. Thay vì nói "một người vui vẻ", hãy xác định "một người phụ nữ mỉm cười với mái tóc vàng." Càng chính xác các từ khóa của bạn, càng ít sự mơ hồ mà AI cần giải quyết, dẫn đến thời gian tạo nhanh hơn. Ví dụ, nếu hình ảnh cần trở nên chân thực, hãy thêm từ "chân thực" vào yêu cầu để cho phép công cụ tạo hình ảnh tập trung vào khía cạnh thực tế đó.
Các phong cách nghệ thuật khác nhau yêu cầu mức độ tính toán khác nhau. Thử nghiệm với các phong cách khác nhau để tìm những phong cách tạo ra nhanh chóng mà không làm mất đi thẩm mỹ mong muốn. Càng ngách hoặc càng đơn giản phong cách được yêu cầu, thời gian tạo sẽ càng ngắn. Ví dụ, các yêu cầu yêu cầu thiết kế kiểu hoạt hình mất ít sức mạnh xử lý hơn đáng kể so với những hình ảnh thực tế mô tả chi tiết hơn.
Đừng đặt mục tiêu hoàn hảo ngay từ lần thử đầu tiên. Tạo ra một hình ảnh cơ bản, sau đó lặp lại và tinh chỉnh nó bằng các yêu cầu bổ sung. Cách tiếp cận này cho phép bạn từ từ xây dựng hình ảnh theo hướng mong muốn, tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán. Người dùng có thể từ từ thêm nhiều chi tiết để đạt được hình ảnh hoàn hảo trong một quy trình lặp đi lặp lại.
Lĩnh vực tạo hình ảnh AI đang phát triển nhanh chóng, với những tiến bộ liên tục trong thuật toán, phần cứng và phần mềm. Tạo hình ảnh đã cải thiện đáng kể và sẽ tiếp tục như vậy. Dưới đây là một số xu hướng tương lai tiềm năng:
Tóm lại, tốc độ mà một AI tạo ra hình ảnh phụ thuộc vào nhiều yếu tố, với những tiến bộ trong từng khía cạnh thường xuyên đẩy giới hạn. Bằng cách hiểu các biến số này và áp dụng kỹ thuật tạo yêu cầu chiến lược, người dùng có thể tối đa hóa hiệu quả trong việc sản xuất hình ảnh.
