Ingin Memanfaatkan Kekuatan AI tanpa Pembatasan?
Ingin Menghasilkan Gambar AI tanpa Jaminan Keamanan?
Jika begitu, Anda tidak boleh melewatkan Anakin AI! Mari kita bebaskan kekuatan AI untuk semua orang!
Persepsi bahwa ChatGPT secara langsung menciptakan gambar bisa menyesatkan. ChatGPT, pada dasarnya, adalah model bahasa besar (LLM) yang dirancang untuk memahami dan menghasilkan teks yang mirip dengan manusia. Ia tidak memiliki kemampuan inheren untuk merender gambar secara visual dari awal. Namun, ia dapat berinteraksi dengan dan memanfaatkan model AI lainnya, khususnya model pembuatan gambar seperti DALL-E 3 (yang terintegrasi di dalam versi berbayar ChatGPT), Midjourney, Stable Diffusion, atau lainnya, untuk menyelesaikan tugas ini. Waktu yang dibutuhkan untuk “membuat gambar” dengan ChatGPT, oleh karena itu, sebagian besar ditentukan oleh kecepatan dan kinerja dari model pembuatan gambar yang mendasarinya yang dipanggil dan berbagai faktor eksternal yang mempengaruhi efisiensi interaksi ini. Faktor-faktor ini berkisar dari kompleksitas prompt teks awal hingga beban server di sisi model pembuatan gambar. Oleh karena itu, kita perlu mempertimbangkan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi waktu yang dibutuhkan untuk membuat gambar menggunakan ChatGPT.
Ketika Anda meminta ChatGPT (khususnya versi Plus atau Enterprise yang memanfaatkan DALL-E 3) untuk membuat gambar, prosesnya melibatkan prompt teks yang dikirim ke DALL-E 3. DALL-E 3 menginterpretasikan nuansa dari teks ini, menerjemahkannya menjadi elemen visual, dan kemudian menghasilkan gambar yang diminta. Waktu yang dibutuhkan bervariasi. Prompt sederhana yang meminta "sebuah apel merah di atas meja" umumnya akan menghasilkan hasil yang lebih cepat daripada prompt kompleks yang meminta "sebuah pemandangan fotorealistik dari kota cyberpunk di malam hari, dengan kendaraan terbang, papan neon, dan kerumunan beragam orang yang mengenakan pakaian futuristik." Yang terakhir memerlukan DALL-E 3 untuk memproses informasi yang jauh lebih banyak, memahami hubungan yang rumit, dan merender pemandangan dengan detail yang jauh lebih banyak, yang berdampak langsung pada waktu pembuatan gambar. Pada dasarnya, semakin banyak detail yang ada dalam gambar, semakin lambat pembuatan gambar tersebut. Penting juga untuk dicatat bahwa DALL-E 3 sering kali mampu menghasilkan gambar dengan resolusi yang cukup tinggi, menambah daya komputasi dan waktu yang diperlukan.
Ada beberapa faktor yang mempengaruhi kecepatan pembuatan gambar. Salah satu faktor utama adalah kompleksitas, baik dalam hal detail yang diminta maupun kompleksitas hubungan antar objek, dalam prompt teks Anda. Sebuah prompt yang meminta gaya artistik khusus, kondisi pencahayaan tertentu, atau memerlukan integrasi banyak objek dalam pengaturan ruang yang tepat pasti akan menyebabkan waktu pembuatan yang lebih lama. Sumber daya komputasi yang tersedia untuk model pembuatan gambar juga mempengaruhi kecepatan pembuatan gambar. Pembuatan gambar membutuhkan banyak daya komputasi karena modelnya mengandung miliaran parameter. Jadi, semakin cepat daya komputasi, semakin cepat pula kecepatan pembuatan gambar. Selain itu, beban server saat ini di platform model pembuatan gambar memainkan peran penting. Saat jam sibuk, antrean pemrosesan secara alami lebih panjang, yang dapat menyebabkan penundaan yang signifikan. Algoritma yang menggerakkan AI juga mempengaruhi efisiensi pembuatan. Algoritma baru dapat memproses gambar lebih cepat.
Seperti yang disebutkan di atas, kompleksitas prompt teks Anda adalah penentu signifikan waktu pembuatan gambar. Pertimbangkan contoh-contoh kontras berikut:
Meski prompt Anda cukup sederhana, beban server pada API pembuatan gambar dapat secara signifikan mempengaruhi waktu pemrosesan. Bayangkan situasi di mana ribuan pengguna secara bersamaan mengajukan permintaan pembuatan gambar. Permintaan yang meningkat ini membebani server, menciptakan antrean, dan berpotensi menyebabkan waktu tunggu yang lebih lama. Sama seperti kecepatan internet dapat melambat selama jam sibuk, pembuatan gambar AI juga dapat mengalami kemacetan serupa. Anda mungkin memperhatikan waktu pembuatan yang lebih cepat selama jam tidak sibuk (pagi-pagi atau larut malam) karena persaingan sumber daya yang lebih sedikit. Lokasi pengguna relatif terhadap server juga mungkin mempengaruhi, karena permintaan harus dikirim melalui internet.
Algoritma dasar yang digunakan oleh model pembuatan gambar juga terus berkembang. Model-model baru, yang sering kali dicapai melalui optimasi model, dioptimalkan untuk kecepatan dan efisiensi. Misalnya, DALL-E 3 umumnya dianggap lebih cepat dan lebih efisien daripada pendahulunya, DALL-E 2. Selain itu, terobosan algoritma mungkin memungkinkan untuk mengurangi daya komputasi dan data yang diperlukan untuk menghasilkan gambar tertentu, sehingga mempercepat prosesnya. Ini dicapai melalui teknik seperti penyempurnaan mekanisme perhatian, pemangkasan, kuantisasi, dan teknik lainnya. Algoritma itu sendiri menentukan dengan cara dan urutan apa berbagai aspek gambar dibuat. Semakin cerdas algoritma, semakin cepat algoritma tersebut.
Sulit untuk memberikan jawaban yang tepat tentang "seberapa lama". Waktu dapat berfluktuasi berdasarkan beberapa faktor yang telah ditunjukkan di atas. Namun, berikut adalah estimasi yang wajar berdasarkan pengamatan umum:
Anggaplah ini sebagai perkiraan yang sangat kasar. Kinerja di dunia nyata dapat bervariasi tergantung pada faktor-faktor spesifik yang diuraikan di atas.
Sangat menarik untuk membandingkan ChatGPT/DALL-E 3 dengan alat pembuatan gambar populer lainnya seperti Midjourney dan Stable Diffusion. Midjourney, yang sering diakses melalui Discord, telah mendapatkan popularitas karena hasil gambar artistik dan surreal. Stable Diffusion, yang dikenal karena sifat sumber terbukanya dan dapat disesuaikan, menjadi favorit bagi pengguna yang menginginkan kontrol lebih atas proses penyesuaian. Platform-platform ini memiliki metode pemrosesan yang berbeda dan mungkin memiliki rata-rata waktu pembuatan yang berbeda. Misalnya, Midjourney sering memungkinkan Anda untuk menghasilkan beberapa variasi gambar secara bersamaan dalam satu permintaan, sementara Stable Diffusion, tergantung pada perangkat keras tempat diterapkan, dapat memiliki waktu pembuatan yang sangat bervariasi. DALL-E 3, karena integrasinya dalam ChatGPT, menyediakan pengalaman pengguna yang lebih mulus dan percakapan, yang mungkin secara inheren menambah sedikit beban dibandingkan platform yang langsung dioptimalkan untuk pembuatan gambar.
Midjourney beroperasi pada sistem berbasis kredit. Ketika Anda mengajukan permintaan ke Midjourney, Anda ditempatkan di server dengan banyak pengguna lainnya. Server mencoba menyelesaikan tujuan semua orang. Namun, terkadang prosesnya lebih cepat dan terkadang lebih lambat. Semakin kuat server, semakin cepat pembuatan gambar. Jadi, waktu pembuatan tergantung pada beban server. Midjourney juga memungkinkan Anda menggunakan "jam GPU cepat" yang memungkinkan Anda menghasilkan gambar lebih cepat.
Stable Diffusion sepenuhnya bersifat sumber terbuka. Ini berarti bahwa ia gratis digunakan, asalkan Anda memiliki perangkat keras untuk menjalankan model. Stable Diffusion dapat dijalankan di komputer lokal, memungkinkan kontrol langsung atas proses pembuatan gambar. Waktu yang diperlukan untuk memproduksi gambar tergantung pada kartu grafis yang tersedia. Kartu grafis modern dan kuat mampu menghasilkan gambar dengan cepat, sementara kartu grafis yang lebih lambat dan lebih tua akan memakan lebih banyak waktu. Anda dapat menyesuaikan model agar lebih sesuai dengan kebutuhan pengguna tertentu, yang juga dapat mempengaruhi kecepatan pembuatan gambar.
Sementara kecepatan inheren dari model AI yang mendasarinya dan faktor eksternal sebagian besar berada di luar kendali Anda, Anda dapat mengoptimalkan prompt teks Anda untuk secara potensial mengurangi waktu pembuatan. Kejelasan sangat penting. Semakin tepat dan tegas instruksi Anda, semakin cepat model dapat menginterpretasikan dan mengeksekusi permintaan Anda. Hindari kata-kata yang terlalu rumit atau deskripsi yang samar. Kedua, bagi permintaan kompleks menjadi yang lebih sederhana (jika memungkinkan). Alih-alih meminta satu gambar dengan banyak elemen, pertimbangkan untuk menghasilkan elemen individu secara terpisah dan kemudian menggabungkannya menggunakan perangkat lunak pengedit gambar. Akhirnya, bereksperimenlah dengan berbagai tingkat detail. Jika Anda tidak sama sekali memerlukan fotorealisme atau detail ekstrem, memilih gaya yang kurang menuntut dapat secara signifikan mengurangi waktu pemrosesan. Pada dasarnya, berpikirlah dengan jelas dan sederhana ketika merumuskan permintaan Anda. Semakin banyak detail yang diminta, semakin banyak yang harus dipahami oleh model.
Ambiguitas dapat menyebabkan model menghabiskan waktu ekstra untuk mencoba mengklarifikasi niat Anda. Sebagai gantinya, jadilah langsung dan tegas. Misalnya, alih-alih menulis: "Sebuah rumah cantik yang terlihat tua", tulislah: "Sebuah rumah bergaya Victoria dengan atap yang bobrok di sebuah ladang hijau subur di bawah langit mendung dengan rumput panjang". Yang pertama mengharuskan model untuk menginterpretasikan jenis “tua” yang Anda maksud, sedangkan yang terakhir memungkinkan langsung mengetahui. Kejelasan ini akan membantu model mempersempit ruang kreatif mereka sehingga mereka dapat lebih cepat menciptakan gambar Anda.
Anda dapat mengoptimalkan untuk menciptakan detail secara iteratif. Misalnya, buat prompt yang sangat sederhana dan buat gambarnya. Kemudian, jika Anda ingin beberapa detail, Anda bisa menambahkannya. Seiring waktu, Anda bisa menentukan detail apa yang ingin Anda tambahkan. Dengan menciptakan gambar secara iteratif, ini mungkin lebih cepat daripada meminta gambar panjang yang detail yang memakan waktu lama untuk diproduksi.
Bidang pembuatan gambar AI terus berkembang. Kita dapat mengantisipasi perbaikan yang berkelanjutan dalam efisiensi model, kemajuan algoritmik, dan percepatan perangkat keras, semuanya berkontribusi pada waktu pembuatan yang lebih cepat. Teknik seperti distilasi model, di mana model yang lebih kecil dan lebih cepat dilatih untuk meniru perilaku model yang lebih besar, memiliki potensi besar. Selain itu, pengembangan chip AI khusus yang dioptimalkan untuk tuntutan komputasi pembuatan gambar diperkirakan akan merevolusi bidang ini. Seiring dengan munculnya kemajuan ini, kita dapat mengharapkan waktu yang dibutuhkan untuk menciptakan gambar dengan AI berkurang secara dramatis, berpotensi mencapai kecepatan pembuatan gambar yang mendekati instan.
Masa depan pembuatan gambar AI sangat terkait dengan pengembangan perangkat keras AI khusus. CPU tradisional dirancang untuk komputasi umum, sementara GPU modern (Unit Pemroses Grafis) lebih cocok untuk pemrosesan paralel yang diperlukan oleh tugas AI. Namun, generasi berikutnya dari perangkat keras AI kemungkinan akan melibatkan chip yang dirancang khusus, seperti TPU (Unit Pemroses Tensor), yang secara khusus dirancang untuk mempercepat perkalian matriks dan komputasi lain yang mendasar untuk pembelajaran mendalam. Chip khusus ini dapat menawarkan peningkatan kinerja yang signifikan, yang mengarah pada pembuatan gambar yang lebih cepat dan pengurangan konsumsi energi.
Distilasi Model adalah teknik optimasi yang melibatkan pelatihan model yang lebih kecil dan lebih efisien untuk meniru perilaku model yang lebih besar dan lebih kompleks. Model siswa yang lebih kecil ini dapat mencapai kinerja yang mirip dengan model guru yang lebih besar, tetapi dengan kebutuhan komputasi yang jauh lebih rendah. Dalam konteks pembuatan gambar, distilasi model dapat digunakan untuk membuat model pembuatan gambar yang lebih cepat dan lebih efisien yang dapat diterapkan pada perangkat dengan sumber daya terbatas.
