ต้องการใช้พลังของ AI โดยไม่มีข้อจำกัดใด ๆ หรือไม่?
ต้องการสร้างภาพ AI โดยไม่มีการป้องกันใด ๆ หรือไม่?
ถ้าอย่างนั้น คุณไม่ควรพลาด Anakin AI! มาปลดปล่อยพลังของ AI ให้กับทุกคนกันเถอะ!
ความเข้าใจที่ว่า ChatGPT สร้างภาพได้โดยตรงอาจทำให้เข้าใจผิด ChatGPT ในแก่นแท้เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ออกแบบมาเพื่อเข้าใจและสร้างข้อความที่คล้ายคลึงกับมนุษย์ มันไม่มีความสามารถที่สามารถสร้างภาพขึ้นจากศูนย์ได้ แต่สามารถโต้ตอบและใช้โมเดล AI อื่น ๆ โดยเฉพาะโมเดลการสร้างภาพเช่น DALL-E 3 (ที่รวมอยู่ในเวอร์ชันที่ต้องชำระเงินของ ChatGPT), Midjourney, Stable Diffusion หรืออื่น ๆ เพื่อทำงานนี้ เวลาในการ "สร้างภาพ" โดยใช้ ChatGPT จึงถูกกำหนดโดยความเร็วและประสิทธิภาพของ โมเดลการสร้างภาพที่อยู่เบื้องหลัง ที่ถูกเรียกใช้และปัจจัยภายนอกหลายประการที่มีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพของการโต้ตอบนี้ ปัจจัยเหล่านี้มีตั้งแต่ความซับซ้อนของคำสั่งข้อความเริ่มต้นไปจนถึงภาระงานของเซิร์ฟเวอร์บนด้านโมเดลการสร้างภาพ ดังนั้นเราจึงต้องพิจารณาว่าปัจจัยเหล่านั้นมีอะไรบ้างที่ส่งผลต่อเวลาที่ใช้ในการสร้างภาพโดยใช้ ChatGPT
เมื่อคุณสั่งให้ ChatGPT (โดยเฉพาะเวอร์ชัน Plus หรือ Enterprise ที่ใช้ DALL-E 3) สร้างภาพ กระบวนการจะเกี่ยวข้องกับการส่งคำสั่งข้อความไปยัง DALL-E 3 DALL-E 3 จะแปลความหมายของข้อความนี้ แปลมันเป็นองค์ประกอบทางภาพ และจากนั้นสร้างภาพที่ร้องขอ เวลาในการทำเช่นนี้เป็นเรื่องแปรผัน คำสั่งที่เรียกร้อง "แอปเปิ้ลแดงบนโต๊ะ" มักจะให้ผลลัพธ์ที่เร็วกว่าในขณะที่คำสั่งที่ซับซ้อนกว่าเช่น "ภาพถ่ายจริงของเมืองไซเบอร์พังค์ในคืนที่มียานพาหนะบินได้ ป้ายไฟนีออนและกลุ่มคนที่สวมเสื้อผ้าของอนาคต" ต้องใช้ DALL-E 3 ในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเข้าใจความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและสร้างฉากด้วยรายละเอียดที่มากกว่า ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อเวลาในการสร้างภาพ โดยพื้นฐานแล้ว ยิ่งรายละเอียดในภาพมีมากเท่าใด การสร้างภาพก็จะยิ่งช้าลง มันยังเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องทราบว่า DALL-E 3 มักจะสามารถสร้างภาพที่มีความละเอียดสูงมาก ทำให้ต้องใช้พลังการคำนวณและเวลามากขึ้น
มีปัจจัยหลายอย่างที่ส่งผลต่อความเร็วในการสร้างภาพ หนึ่งในปัจจัยหลักคือ ความซับซ้อน ทั้งในแง่ของรายละเอียดที่ร้องขอและความซับซ้อนของความสัมพันธ์ระหว่างวัตถุในคำสั่งข้อความของคุณ คำสั่งที่ร้องขอสไตล์ศิลปะที่เฉพาะเจาะจง เงื่อนไขการจัดแสงที่เฉพาะเจาะจง หรือการรวมวัตถุหลายชิ้นในลำดับที่แม่นยำจะทำให้เวลาการสร้างภาพนานขึ้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ แหล่งทรัพยากรการประมวลผลที่มีอยู่สำหรับโมเดลการสร้างภาพก็มีผลต่อความเร็วของการสร้างภาพด้วย การสร้างภาพต้องการพลังการประมวลผลมากเพราะโมเดลประกอบด้วยพารามิเตอร์หลายพันล้าน ดังนั้นพลังการประมวลผลที่เร็วขึ้นจะทำให้ความเร็วในการสร้างภาพนั้นเร็วขึ้นเช่นกัน นอกจากนี้ ภาระของเซิร์ฟเวอร์ บนแพลตฟอร์มโมเดลการสร้างภาพก็มีบทบาทสำคัญ ในช่วงเวลาที่มีการใช้งานสูง คิวประมวลผลย่อมยาวขึ้น ซึ่งอาจส่งผลให้มีการรอคอยที่เห็นได้ชัด อัลกอริธึมที่ขับเคลื่อน AI ก็มีผลต่อประสิทธิภาพในการสร้างด้วย อัลกอริธึมใหม่สามารถประมวลผลภาพได้เร็วขึ้น
ดังที่ได้กล่าวไปแล้ว ความซับซ้อนของคำสั่งข้อความของคุณเป็นตัวกำหนดเวลาการสร้างภาพที่สำคัญ พิจารณาตัวอย่างที่แตกต่างกันเหล่านี้:
แม้ว่าคำสั่งของคุณจะค่อนข้างตรงไปตรงมา ภาระของเซิร์ฟเวอร์ บน API การสร้างภาพอาจส่งผลต่อเวลาการประมวลผลอย่างมาก ลองนึกภาพสถานการณ์ที่ผู้ใช้หลายพันคนกำลังส่งคำขอการสร้างภาพพร้อมกัน ความต้องการที่เพิ่มขึ้นนี้ทำให้เซิร์ฟเวอร์ต้องทำงานหนักขึ้น สร้างคิวและอาจนำไปสู่เวลารอที่ยาวนานขึ้น เช่นเดียวกับความเร็วอินเทอร์เน็ตอาจช้าลงในช่วงเวลาที่มีการใช้งานสูง การสร้างภาพ AI อาจพบอุปสรรคที่คล้ายกัน คุณอาจสังเกตเห็นเวลาการสร้างที่เร็วขึ้นในช่วงนอกเวลาเร่งด่วน (เช่นช่วงเช้าหรือช่วงดึก) เนื่องจากมีการแข่งขันสำหรับทรัพยากรน้อยลง ตำแหน่งของผู้ใช้เทียบกับเซิร์ฟเวอร์อาจมีส่วนเกี่ยวข้องด้วย เนื่องจากคำขอต้องส่งผ่านทางอินเทอร์เน็ต
อัลกอริธึมที่อยู่เบื้องหลังที่ใช้โดยโมเดลการสร้างภาพยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โมเดลใหม่ ๆ มักจะเกิดจากการควบคุมโมเดลให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นและทำให้รวดเร็วขึ้น ตัวอย่างเช่น DALL-E 3 จะถูกมองว่ามีความเร็วและประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นก่อน DALL-E 2 ยิ่งไปกว่านั้น การค้นพบทางอัลกอริธึมอาจช่วยลดพลังการประมวลผลและข้อมูลที่ต้องใช้ในการสร้างภาพโดยเฉพาะจึงทำให้กระบวนการนี้เร็วขึ้น เทคนิคเช่นการปรับกลไกความสนใจ การตัดแต่ง การควบคุม และเทคนิคอื่น ๆ ทำให้เกิดการปรับอัลกอริธึม ในการที่จะตัดสินใจว่าในลักษณะใดและลำดับใดที่ส่วนต่าง ๆ ของภาพจะถูกสร้าง ขึ้นอยู่กับว่าความฉลาดของอัลกอริธึมนั้นเป็นอย่างไร เหมือนกัน อัลกอริธึมจะทำให้แน่ใจว่าดีที่สุดจะให้ความเร็วที่ดีกว่า
ยากที่จะให้คำตอบที่ชัดเจนว่า "ใช้เวลานานเท่าไหร่" เวลานี้อาจผันผวนตามปัจจัยหลายอย่างที่กล่าวถึงข้างต้น อย่างไรก็ตาม นี่คือการประมาณที่สมเหตุสมผลจากการสังเกตทั่วไป:
ให้ถือว่าเป็น การประมาณอย่างหยาบ ผลการทำงานในโลกจริงอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับปัจจัยเฉพาะที่กล่าวถึงข้างต้น
เป็นการมีคุณค่าในการเปรียบเทียบ ChatGPT/DALL-E 3 กับเครื่องมือการสร้างภาพยอดนิยมอื่น ๆ เช่น Midjourney และ Stable Diffusion Midjourney มักเข้าถึงได้ผ่าน Discord ได้รับความนิยมเนื่องจากผลลัพธ์ที่สวยงามและแปลกตาทางศิลปะ Stable Diffusion ซึ่งเป็นที่รู้จักในเรื่องลักษณะโอเพ่นซอร์สและความสามารถในการปรับแต่ง ได้รับความชื่นชอบจากผู้ใช้ที่ต้องการควบคุมกระบวนการปรับจูนให้มากขึ้น แพลตฟอร์มเหล่านี้มีวิธีการประมวลผลที่แตกต่างกันและอาจมีเวลาในการสร้างเฉลี่ยที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น Midjourney มักอนุญาตให้คุณสร้างภาพหลายแบบพร้อมกันในหนึ่งคำขอ ในขณะที่ Stable Diffusion ขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์ที่ติดตั้ง อาจมีเวลาในการสร้างที่แตกต่างกันมาก DALL-E 3 เป็นการรวมกันภายใน ChatGPT มอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่นและสนทนา ซึ่งอาจเพิ่มระยะเวลาเล็กน้อยเมื่อเปรียบเทียบกับแพลตฟอร์มที่ถูกปรับแต่งโดยตรงสำหรับการสร้างภาพ
Midjourney ทำงานบนระบบที่ใช้เครดิต เมื่อคุณส่งคำขอไปยัง Midjourney คุณจะถูกวางในเซิร์ฟเวอร์ร่วมกับผู้ใช้คนอื่น ๆ เซิร์ฟเวอร์จะพยายามทำให้ได้ตามเป้าหมายของทุกคน อย่างไรก็ตาม บางครั้งก็เร็วกว่าบางครั้งก็ช้ากว่า ขึ้นอยู่กับความสามารถของเซิร์ฟเวอร์ โดยทั่วไปเซิร์ฟเวอร์ที่มีพลังงานสูงจะทำให้การสร้างภาพเสร็จรวดเร็วขึ้น ดังนั้น เวลาในการสร้างขึ้นอยู่กับภาระงานของเซิร์ฟเวอร์ Midjourney ยังอนุญาตให้คุณใช้ "ชั่วโมง GPU เร็ว" ซึ่งช่วยให้คุณสร้างภาพได้เร็วขึ้น
Stable Diffusion เป็นโอเพนซอร์สอย่างสมบูรณ์ หมายความว่าสามารถใช้ได้ฟรีโดยมีอุปกรณ์ที่รองรับในการรันโมเดล Stable Diffusion สามารถรันได้บนคอมพิวเตอร์ภายใน ซึ่งอนุญาตให้ควบคุมกระบวนการสร้างภาพโดยตรง เวลาที่ใช้ในการสร้างภาพขึ้นอยู่กับกราฟิกการ์ดที่มีอยู่ การ์ดกราฟิกที่ทันสมัยและมีประสิทธิภาพสามารถผลิตภาพได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่กราฟิกการ์ดที่ช้ากว่าและเก่ากว่าจะใช้เวลานานกว่า คุณสามารถปรับโมเดลให้เหมาะกับความต้องการของผู้ใช้แต่ละคนซึ่งอาจมีผลต่อความเร็วในการสร้างภาพด้วย
ในขณะที่ความเร็วที่แท้จริงของโมเดล AI และปัจจัยภายนอกส่วนใหญ่เกินกว่าที่คุณจะควบคุมได้ คุณ สามารถปรับคำสั่งข้อความของคุณเพื่อช่วยลดเวลาในการสร้าง นี่คือคำที่ชัดเจนที่สุด ยิ่งคุณระบุรายละเอียดได้ชัดเจนและตรงไปตรงมายิ่งขึ้น โมเดลยิ่งสามารถตีความและดำเนินการคำขอของคุณได้เร็วขึ้น หลีกเลี่ยงการใช้ถ้อยคำที่ซับซ้อนเกินไปหรือคำบรรยายที่คลุมเครือ ประการที่สอง แบ่งคำขอที่ซับซ้อนออกเป็นคำขอที่ง่ายกว่า (หากเป็นไปได้) แทนที่จะขอให้สร้างภาพเดียวที่มีหลายองค์ประกอบ พิจารณาสร้างองค์ประกอบแต่ละชิ้นแยกกันแล้วรวมเข้าด้วยกันโดยใช้ซอฟต์แวร์แก้ไขภาพ สุดท้าย ลองเล่นกับระดับรายละเอียดที่แตกต่างกัน ถ้าคุณไม่ต้องการ แน่นอน ให้อยู่ในระดับความจริงหรือรายละเอียดที่รุนแรง ตัวเลือกสไตล์ที่ต้องการน้อยกว่าความต้องการสามารถลดเวลาในการประมวลผลได้โดยมาก โดยทั่วไปให้คิดอย่างชัดเจนและง่ายขณะระบุคำขอของคุณ ยิ่งมีรายละเอียดมากเท่าไหร่ โมเดลยิ่งต้องใช้เวลามากขึ้นในการตีความ
ความคลุมเครืออาจทำให้โมเดลใช้เวลามากขึ้นในการพยายามตีความเจตนาของคุณ แทนที่จะคลุมเครือควรพูดตรงๆ และชัดเจน ตัวอย่างเช่น แทนที่จะเขียนว่า: "บ้านที่สวยงามที่ดูเก่า" ให้เขียนว่า: "บ้านสไตล์วิกตอเรียนที่มีหลังคาเสื่อมโทรมในทุ่งหญ้าสีเขียวที่ปกคลุมด้วยท้องฟ้าที่มีเมฆพรางตาและหญ้าที่ยาว" ตัวแรกจำเป็นต้องให้โมเดลตีความว่า "เก่า" ที่คุณหมายถึงในทำนองใดในขณะที่ประโยคหลังจะทำให้โมเดลทราบได้ทันที สิ่งนี้จะช่วยให้โมเดลแคบลงถึงพื้นที่สร้างสรรค์ของพวกเขา ดังนั้นพวกเขาจะสามารถสร้างภาพของคุณได้อย่างรวดเร็วมากขึ้น
คุณสามารถปรับแต่งเพื่อสร้างรายละเอียดในลักษณะของการทำซ้ำ ตัวอย่างเช่น ให้เริ่มต้นคำสั่งที่ง่ายมากและสร้างภาพนั้นขึ้นมา จากนั้นหากคุณต้องการรายละเอียดเพิ่มเติมสามารถเพิ่มลงไปในภายหลัง ในช่วงระยะเวลานี้คุณสามารถระบุรายละเอียดที่ต้องการได้ การสร้างภาพในลักษณะนี้อาจจะเร็วกว่าการขอภาพที่ยาวและซับซ้อนซึ่งใช้เวลานานในการสร้าง
ด้านการสร้างภาพ AI กำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เราสามารถคาดหวังว่าจะมีการพัฒนาทางด้านประสิทธิภาพของโมเดล ความก้าวหน้าทางอัลกอริธึม และการเร่งความเร็วของฮาร์ดแวร์ ทั้งหมดมีส่วนในการเพิ่มความเร็วในการสร้างภาพ เทคนิคเช่น การกลั่นโมเดล ซึ่งโมเดลที่มีขนาดเล็กกว่าจะถูกฝึกให้เลียนแบบพฤติกรรมของโมเดลที่ใหญ่กว่าใหญ่นั้นซึ่งมีความหวังสูง นอกจากนี้ การพัฒนาชิป AI ที่ปรับให้เหมาะสมกับความต้องการในการคำนวณสำหรับการสร้างภาพกำลังเตรียมตัวในการปฏิวัติด้านนี้ เมื่อความก้าวหน้าเหล่านี้เกิดขึ้น เราสามารถคาดหวังว่าเวลาในการสร้างภาพด้วย AI จะลดลงอย่างมาก จนสามารถเข้าถึงความเร็วในการสร้างภาพที่แทบจะทันทีได้
อนาคตของการสร้างภาพ AI มีความเกี่ยวข้องอย่างลึกซึ้งกับการพัฒนาฮาร์ดแวร์ AI ที่มีความเฉพาะเจาะจง CPU แบบดั้งเดิมถูกออกแบบมาสำหรับการประมวลผลทั่วไป ในขณะที่ GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) สมัยใหม่ถูกออกแบบมาเพื่อการประมวลผลแบบขนานที่จำเป็นต่อภารกิจ AI อย่างไรก็ตาม ฮาร์ดแวร์ AI รุ่นถัดไปอาจเกี่ยวข้องกับชิปที่ออกแบบมาเฉพาะ เช่น TPU (หน่วยประมวลผลเทนเซอร์) ซึ่งถูกสร้างขึ้นโดยเฉพาะเพื่อเร่งการคูณเมทริกซ์และการคำนวณอื่น ๆ ที่เป็นพื้นฐานของการเรียนรู้เชิงลึก ชิปที่มีความเฉพาะเจาะจงนี้สามารถนำเสนอการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมากนำไปสู่ความเร็วในการสร้างภาพที่เร็วขึ้นและลดการใช้พลังงาน
การกลั่นโมเดล เป็นเทคนิคการปรับให้เหมาะสมที่เกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลขนาดเล็กที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นให้เลียนแบบพฤติกรรมของโมเดลที่ใหญ่กว่าและซับซ้อนมากกว่า โมเดลนักเรียนขนาดเล็กนี้สามารถบรรลุประสิทธิภาพที่คล้ายคลึงกับโมเดลอาจารย์ขนาดใหญ่ แต่มีความต้องการการคำนวณที่ลดลงอย่างมาก ในบริบทของการสร้างภาพ การกลั่นโมเดลสามารถใช้เพื่อสร้างโมเดลการสร้างภาพที่เร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งสามารถใช้งานบนอุปกรณ์ที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากรได้
