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A percepção de que o ChatGPT cria imagens diretamente pode ser enganosa. O ChatGPT, em sua essência, é um grande modelo de linguagem (LLM) projetado para entender e gerar texto semelhante ao humano. Ele não possui a capacidade inerente de renderizar imagens visualmente a partir do zero. No entanto, ele pode interagir e aproveitar outros modelos de IA, especificamente modelos de geração de imagens como o DALL-E 3 (integrado na versão paga do ChatGPT), Midjourney, Stable Diffusion, ou outros, para realizar essa tarefa. O tempo que leva para “fazer uma imagem” usando o ChatGPT é, portanto, amplamente ditado pela velocidade e desempenho do modelo subjacente de geração de imagens que está sendo utilizado e por uma variedade de fatores externos que influenciam a eficiência dessa interação. Esses fatores variam desde a complexidade do prompt de texto inicial até a carga do servidor no final do modelo de geração de imagens. Portanto, precisamos considerar quais são esses fatores que influenciam o tempo necessário para fazer uma imagem usando o ChatGPT.
Quando você instrui o ChatGPT (especificamente as versões Plus ou Enterprise que utilizam DALL-E 3) a criar uma imagem, o processo envolve um prompt de texto sendo enviado ao DALL-E 3. O DALL-E 3 interpreta as nuances desse texto, traduz para elementos visuais e, em seguida, gera a imagem solicitada. O tempo que isso leva é variável. Um prompt simples solicitando "uma maçã vermelha em uma mesa" geralmente produzirá um resultado mais rápido do que um prompt complexo pedindo "uma cena fotorealista de uma cidade cyberpunk à noite, com veículos voadores, letreiros de néon e uma multidão diversificada de pessoas vestindo roupas futuristas." Este último requer que o DALL-E 3 processe significativamente mais informações, entenda relacionamentos intrincados e renderize uma cena com consideravelmente mais detalhes, o que tem implicações diretas no tempo de geração de imagens. Essencialmente, quanto mais detalhes houver na imagem, mais lento será o processo de geração de imagens. É importante observar também que o DALL-E 3 é frequentemente capaz de gerar imagens de alta resolução, o que aumenta o poder computacional e o tempo necessário.
Há múltiplos fatores que influenciam a velocidade da geração de imagens. Um dos principais fatores é a complexidade, tanto em termos de detalhes solicitados quanto na complexidade das relações entre os objetos, dentro do seu prompt de texto. Um prompt pedindo um estilo artístico específico, condições de iluminação particulares, ou exigindo a integração de numerosos objetos dentro de um arranjo espacial preciso levará, inevitavelmente, a tempos de geração mais longos. Os recursos computacionais disponíveis para o modelo de geração de imagens também impactam a velocidade da geração de imagens. A geração de imagens requer uma grande quantidade de poder computacional porque os modelos contêm bilhões de parâmetros. Assim, quanto mais rápido for o poder computacional, mais rápida será a velocidade de geração de imagens. Além disso, a atual carga do servidor na plataforma do modelo de geração de imagens desempenha um papel crucial. Durante horários de pico, as filas de processamento são naturalmente mais longas, o que pode resultar em atrasos perceptíveis. O algoritmo que potencializa a IA também impacta a eficiência da geração. Novos algoritmos podem processar a imagem mais rapidamente.
Como mencionado acima, a complexidade do seu prompt de texto é um determinante significativo do tempo de geração de imagens. Considere estes exemplos contrastantes:
Mesmo que seu prompt seja bastante direto, a carga do servidor na API de geração de imagens pode impactar significativamente o tempo de processamento. Imagine uma situação em que milhares de usuários estão simultaneamente enviando solicitações de geração de imagens. Essa demanda aumentada sobrecarrega os servidores, criando filas e potencialmente levando a tempos de espera mais longos. Assim como as velocidades da internet podem desacelerar durante horários de pico, a geração de imagens por IA pode enfrentar gargalos semelhantes. Você pode observar tempos de geração mais rápidos durante horários de menor movimento (de manhã cedo ou à noite) devido à menor concorrência por recursos. A localização do usuário em relação ao servidor também pode desempenhar um papel, uma vez que a solicitação deve ser enviada pela internet.
Os algoritmos subjacentes usados pelos modelos de geração de imagens também estão em constante evolução. Modelos mais novos, muitas vezes alcançados por meio da otimização do modelo, são otimizados para velocidade e eficiência. Por exemplo, o DALL-E 3 é geralmente considerado mais rápido e eficiente do que seu predecessor, o DALL-E 2. Além disso, avanços em algoritmos podem permitir a redução do poder computacional e dos dados necessários para gerar uma imagem específica, acelerando assim o processo. Isso é alcançado por meio de técnicas como refinamento de mecanismo de atenção, poda, quantização e outras técnicas. O próprio algoritmo decide de que maneira e ordem os vários aspectos da imagem são criados. Quanto mais inteligente for o algoritmo, mais rápido ele será.
É difícil fornecer uma resposta precisa de "quanto tempo". O tempo pode flutuar com base em vários dos fatores mencionados acima. No entanto, aqui está uma estimativa razoável baseada em observações típicas:
Considere essas como estimativas muito aproximadas. O desempenho no mundo real pode variar dependendo dos fatores específicos descritos acima.
É interessante comparar o ChatGPT/DALL-E 3 com outras ferramentas populares de geração de imagens, como Midjourney e Stable Diffusion. O Midjourney, frequentemente acessado via Discord, ganhou popularidade por suas saídas de imagem artísticas e surreais. O Stable Diffusion, conhecido por sua natureza de código aberto e personalizabilidade, é favorecido por usuários que buscam maior controle sobre o processo de ajuste fino. Essas plataformas têm diferentes métodos de processamento e podem ter diferentes tempos de geração médios. Por exemplo, o Midjourney geralmente permite que você gere várias variações de imagem simultaneamente em uma única solicitação, enquanto o Stable Diffusion, dependendo do hardware em que está implantado, pode ter um tempo de geração altamente variável. O DALL-E 3, por sua natureza de integração com o ChatGPT, oferece uma experiência de usuário mais fluida e conversacional, o que pode inherentemente adicionar uma leve sobrecarga em comparação com plataformas diretamente otimizadas para a geração de imagens.
O Midjourney opera em um sistema baseado em créditos. Quando você envia uma solicitação para o Midjourney, você é colocado em um servidor com muitos outros usuários. O servidor tenta atender aos objetivos de todos. No entanto, às vezes é mais rápido e outras vezes é mais lento. Quanto mais poderoso for o servidor, mais rápida será a renderização da imagem. Assim, o tempo de geração depende da carga do servidor. O Midjourney também permite que você utilize uma "hora de GPU rápida", que permite gerar imagens mais rapidamente.
O Stable Diffusion é completamente de código aberto. Isso significa que é gratuito para usar, desde que você tenha o hardware para executar o modelo. O Stable Diffusion pode ser executado em computadores locais, permitindo controle direto sobre o processo de geração de imagens. O tempo que leva para a imagem ser produzida depende da placa gráfica disponível. Placas gráficas modernas e potentes são capazes de produzir imagens rapidamente, enquanto placas gráficas mais lentas e antigas levarão mais tempo. Você pode ajustar o modelo para se adequar melhor às necessidades de um usuário específico, o que também pode impactar a velocidade de geração de imagens.
Embora a velocidade inerente do modelo de IA subjacente e fatores externos estejam amplamente fora do seu controle, você pode otimizar seus prompts de texto para potencialmente reduzir o tempo de geração. A clareza é fundamental. Quanto mais precisas e inequívocas forem suas instruções, mais rápido o modelo pode interpretar e executar sua solicitação. Evite formulários excessivamente complicados ou descrições vagas. Em segundo lugar, divida solicitações complexas em solicitações mais simples (se possível). Em vez de pedir uma única imagem com vários elementos, considere gerar elementos individuais separadamente e depois combiná-los usando software de edição de imagens. Finalmente, experimente diferentes níveis de detalhe. Se você não absolutamente precisa de fotorealismo ou detalhes extremos, optar por um estilo menos exigente pode reduzir significativamente o tempo de processamento. Essencialmente, pense de forma clara e simples ao formular seus pedidos. Quanto mais detalhes forem solicitados, mais o modelo terá que entender.
A ambiguidade pode fazer com que o modelo gaste tempo extra tentando esclarecer suas intenções. Em vez de ser vago, seja direto e explícito. Por exemplo, em vez de escrever: "Uma linda casa que parece antiga", escreva: "Uma casa de estilo vitoriano com um telhado em ruínas em um campo verde exuberante sob um céu nublado com grama alta". A primeira requer que o modelo interprete que tipo de "antigo" você está se referindo, enquanto a última permite que ele saiba instantaneamente. Essa clareza ajudará os modelos a restringir seu espaço criativo, permitindo que criem sua imagem mais rapidamente.
Você pode otimizar a criação de detalhes iterativamente. Por exemplo, faça um prompt muito simples e crie a imagem. Depois, se quiser adicionar alguns detalhes, você pode fazê-lo. Com o tempo, você pode especificar quais detalhes deseja adicionar. Ao criar a imagem de uma maneira iterativa, isso pode ser mais rápido do que solicitar uma imagem longa e detalhada que leva muito tempo para ser produzida.
O campo da geração de imagens por IA está constantemente progredindo. Podemos antecipar melhorias contínuas na eficiência do modelo, avanços algorítmicos e aceleração de hardware, todos contribuindo para tempos de geração mais rápidos. Técnicas como destilação de modelos, onde modelos menores e mais rápidos são treinados para imitar o comportamento de modelos maiores, têm imenso potencial. Além disso, o desenvolvimento de chips de IA especializados, otimizados para as demandas computacionais da geração de imagens, está prestes a revolucionar o campo. À medida que esses avanços se materializam, podemos esperar que o tempo necessário para criar imagens com IA diminua drasticamente, potencialmente alcançando velocidades de geração quase instantâneas.
O futuro da geração de imagens por IA está profundamente entrelaçado com o desenvolvimento de hardware de IA especializado. CPUs tradicionais foram projetadas para computação de propósito geral, enquanto GPUs modernas (Unidades de Processamento Gráfico) são mais adequadas para o processamento paralelo exigido por tarefas de IA. No entanto, a próxima geração de hardware de IA provavelmente envolverá chips projetados sob medida, como TPUs (Unidades de Processamento Tensor), especificamente arquitetados para acelerar as multiplicações de matrizes e outros cálculos fundamentais para o aprendizado profundo. Esses chips especializados podem oferecer ganhos significativos de desempenho, levando a uma geração de imagens mais rápida e reduzindo o consumo de energia.
Destilação de Modelos é uma técnica de otimização que envolve treinar um modelo menor e mais eficiente para imitar o comportamento de um modelo maior e mais complexo. Este modelo estudante menor pode alcançar desempenho semelhante ao do modelo professor maior, mas com requisitos computacionais significativamente reduzidos. No contexto da geração de imagens, a destilação de modelos pode ser usada para criar modelos de geração de imagens mais rápidos e eficientes que podem ser implantados em dispositivos com recursos limitados.
