Bạn muốn khai thác sức mạnh của AI mà không có bất kỳ giới hạn nào?
Bạn muốn tạo ra hình ảnh AI mà không có bất kỳ biện pháp bảo vệ nào?
Vậy thì, bạn không thể bỏ lỡ Anakin AI! Hãy giải phóng sức mạnh của AI cho tất cả mọi người!
Cảm nhận rằng ChatGPT tạo ra hình ảnh một cách trực tiếp có thể gây hiểu lầm. ChatGPT, ở cốt lõi của nó, là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được thiết kế để hiểu và sinh ra văn bản giống con người. Nó không có khả năng vốn có để tạo ra hình ảnh từ con số 0. Tuy nhiên, nó có thể tương tác và tận dụng các mô hình AI khác, đặc biệt là các mô hình tạo hình ảnh như DALL-E 3 (được tích hợp trong phiên bản trả phí của ChatGPT), Midjourney, Stable Diffusion, hoặc các mô hình khác, để hoàn thành nhiệm vụ này. Thời gian để “tạo ra một hình ảnh” bằng cách sử dụng ChatGPT, do đó, chủ yếu bị quyết định bởi tốc độ và hiệu suất của mô hình tạo hình ảnh nền tảng đang được sử dụng và một loạt các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến hiệu quả của sự tương tác này. Những yếu tố này dao động từ độ phức tạp của yêu cầu văn bản ban đầu cho đến tải máy chủ trên đầu ra của mô hình tạo hình ảnh. Do đó, chúng ta cần xem xét những yếu tố nào ảnh hưởng đến thời gian tạo ra một hình ảnh bằng ChatGPT.
Khi bạn hướng dẫn ChatGPT (cụ thể là các phiên bản Plus hoặc Enterprise sử dụng DALL-E 3) để tạo ra một hình ảnh, quy trình liên quan đến một yêu cầu văn bản được gửi đến DALL-E 3. DALL-E 3 diễn giải những sắc thái của văn bản này, chuyển đổi nó thành các yếu tố hình ảnh, và sau đó tạo ra hình ảnh được yêu cầu. Thời gian mà quy trình này mất là biến thiên. Một yêu cầu đơn giản yêu cầu "một quả táo đỏ trên một bàn" sẽ thường tạo ra một kết quả nhanh hơn so với một yêu cầu phức tạp yêu cầu "một cảnh hiện thực về một thành phố cyberpunk vào ban đêm, với các phương tiện bay, biển hiệu neon và một đám đông đa dạng người mặc quần áo tương lai." Cái sau yêu cầu DALL-E 3 xử lý nhiều thông tin hơn, hiểu các mối quan hệ phức tạp và render một cảnh với nhiều chi tiết hơn, điều này có ảnh hưởng trực tiếp đến thời gian tạo hình ảnh. Về cơ bản, càng nhiều chi tiết trong hình ảnh, thời gian tạo hình ảnh sẽ càng chậm lại. Cũng cần lưu ý rằng DALL-E 3 thường có khả năng tạo ra hình ảnh có độ phân giải khá cao, điều này làm tăng thêm yêu cầu về sức mạnh tính toán và thời gian cần thiết.
Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tốc độ tạo hình ảnh. Một trong những yếu tố chính là độ phức tạp, cả về số lượng chi tiết được yêu cầu và sự phức tạp trong mối quan hệ giữa các đối tượng, trong yêu cầu văn bản của bạn. Một yêu cầu yêu cầu một phong cách nghệ thuật cụ thể, điều kiện ánh sáng nhất định hoặc yêu cầu tích hợp nhiều đối tượng trong một bố cục không gian chính xác chắc chắn sẽ dẫn đến thời gian tạo ra lâu hơn. Tài nguyên tính toán có sẵn cho mô hình tạo hình ảnh cũng tác động đến tốc độ tạo hình ảnh. Tạo hình ảnh yêu cầu rất nhiều sức mạnh tính toán vì các mô hình chứa hàng tỷ tham số. Vì vậy, sức mạnh tính toán càng nhanh, tốc độ tạo hình ảnh càng nhanh. Hơn nữa, tải máy chủ hiện tại trên nền tảng mô hình tạo hình ảnh cũng đóng một vai trò quan trọng. Trong giờ cao điểm, hàng đợi xử lý tự nhiên sẽ dài hơn, điều này có thể dẫn đến sự chậm trễ đáng kể. Thuật toán điều khiển AI cũng ảnh hưởng đến hiệu quả tạo hình. Các thuật toán mới có thể xử lý hình ảnh nhanh hơn.
Như đã đề cập ở trên, độ phức tạp của yêu cầu văn bản của bạn là một yếu tố quan trọng quyết định thời gian tạo hình ảnh. Hãy xem xét những ví dụ trái ngược này:
Ngay cả khi yêu cầu của bạn khá rõ ràng, tải máy chủ trên API tạo hình ảnh có thể ảnh hưởng đáng kể đến thời gian xử lý. Hãy tưởng tượng một tình huống mà hàng ngàn người dùng đang đồng thời gửi yêu cầu tạo hình ảnh. Nhu cầu tăng lên này gây áp lực lên các máy chủ, tạo ra hàng đợi và có thể dẫn đến thời gian chờ lâu hơn. Giống như tốc độ internet có thể chậm lại trong giờ cao điểm, việc tạo hình ảnh AI cũng có thể trải qua các tắc nghẽn tương tự. Bạn có thể nhận thấy thời gian tạo hình ảnh nhanh hơn trong giờ thấp điểm (sáng sớm hoặc đêm muộn) do có ít cạnh tranh hơn cho tài nguyên. Vị trí của người dùng so với máy chủ cũng có thể đóng vai trò quan trọng, vì yêu cầu cần được gửi qua internet.
Các thuật toán cơ bản được sử dụng bởi các mô hình tạo hình ảnh cũng đang liên tục tiến hóa. Các mô hình mới hơn, thường đạt được thông qua việc tối ưu hóa mô hình, được tối ưu hóa cho tốc độ và hiệu quả. Ví dụ, DALL-E 3 thường được coi là nhanh hơn và hiệu quả hơn so với người tiền nhiệm của nó, DALL-E 2. Hơn nữa, các đột phá trong thuật toán có thể cho phép giảm sức mạnh tính toán và dữ liệu cần thiết để tạo ra một hình ảnh cụ thể, do đó, rút ngắn thời gian. Điều này đạt được thông qua các kỹ thuật như tinh chỉnh cơ chế chú ý, cắt tỉa, định lượng và các kỹ thuật khác. Chính thuật toán quyết định cách thức và thứ tự mà các khía cạnh khác nhau của hình ảnh được tạo ra. Thuật toán càng thông minh, thì tốc độ của thuật toán sẽ càng nhanh.
Thật khó để cung cấp một câu trả lời chính xác về "bao lâu". Thời gian có thể dao động dựa trên nhiều yếu tố đã được nêu ở trên. Tuy nhiên, đây là một ước lượng hợp lý dựa trên các quan sát điển hình:
Hãy xem những điều này như là những ước lượng rất thô. Hiệu suất thực tế có thể thay đổi tùy thuộc vào các yếu tố cụ thể đã được nêu ở trên.
Thật thú vị khi so sánh ChatGPT/DALL-E 3 với các công cụ tạo hình ảnh phổ biến khác như Midjourney và Stable Diffusion. Midjourney, thường được truy cập thông qua Discord, đã trở nên phổ biến vì các đầu ra hình ảnh nghệ thuật và siêu thực. Stable Diffusion, được biết đến với tính chất mã nguồn mở và khả năng tùy chỉnh, được ưa chuộng bởi những người dùng muốn kiểm soát nhiều hơn trong quy trình tinh chỉnh. Những nền tảng này có phương pháp xử lý khác nhau và có thể có thời gian tạo khác nhau. Ví dụ, Midjourney thường cho phép bạn tạo ra nhiều biến thể hình ảnh đồng thời trong một yêu cầu, trong khi Stable Diffusion, tùy thuộc vào phần cứng mà nó được triển khai, có thể có thời gian tạo rất khác nhau. DALL-E 3, nhờ vào việc tích hợp trong ChatGPT, cung cấp trải nghiệm người dùng liền mạch và trò chuyện hơn, điều này có thể thêm một chút chi phí so với các nền tảng được tối ưu hóa trực tiếp cho việc tạo hình ảnh.
Midjourney hoạt động dựa trên một hệ thống tín dụng. Khi bạn gửi yêu cầu đến Midjourney, bạn sẽ được đặt trên một máy chủ cùng với nhiều người dùng khác. Máy chủ cố gắng thực hiện mục tiêu của mọi người. Tuy nhiên, đôi khi nó nhanh hơn và đôi khi lại chậm hơn. Máy chủ càng mạnh, thời gian tạo hình càng nhanh. Vì vậy, thời gian tạo hình phụ thuộc vào tải máy chủ. Midjourney cũng cho phép bạn sử dụng "giờ GPU nhanh" để tạo ra hình ảnh nhanh hơn.
Stable Diffusion hoàn toàn là mã nguồn mở. Điều này có nghĩa là nó miễn phí để sử dụng, miễn là bạn có phần cứng để chạy mô hình. Stable Diffusion có thể chạy trên các máy tính cục bộ, cho phép kiểm soát trực tiếp quy trình tạo hình ảnh. Thời gian cần thiết để hình ảnh được tạo ra phụ thuộc vào card đồ họa có sẵn. Card đồ họa hiện đại và mạnh mẽ có khả năng tạo ra hình ảnh nhanh chóng, trong khi card đồ họa cũ và chậm hơn sẽ mất nhiều thời gian hơn. Bạn có thể điều chỉnh mô hình để phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng cụ thể, điều này cũng có thể ảnh hưởng đến tốc độ tạo hình ảnh.
Mặc dù tốc độ vốn có của mô hình AI nền tảng và các yếu tố bên ngoài phần lớn nằm ngoài tầm kiểm soát của bạn, bạn có thể tối ưu hóa yêu cầu văn bản của mình để có thể giảm thời gian tạo hình. Sự rõ ràng là rất quan trọng. Càng rõ ràng và không mơ hồ thì mô hình càng nhanh chóng diễn giải và thực hiện yêu cầu của bạn. Tránh các diễn đạt quá phức tạp hoặc mô tả mơ hồ. Thứ hai, chia nhỏ các yêu cầu phức tạp thành những yêu cầu đơn giản hơn (nếu có thể). Thay vì yêu cầu một hình ảnh duy nhất với nhiều yếu tố, hãy xem xét việc tạo ra từng yếu tố riêng lẻ và sau đó kết hợp chúng lại bằng phần mềm chỉnh sửa hình ảnh. Cuối cùng, hãy thử nghiệm với các mức độ chi tiết khác nhau. Nếu bạn không hoàn toàn cần hiện thực hóa hoặc chi tiết cực kỳ, việc chọn phong cách ít yêu cầu hơn có thể giảm đáng kể thời gian xử lý. Về cơ bản, hãy suy nghĩ rõ ràng và đơn giản khi diễn đạt yêu cầu của bạn. Càng nhiều chi tiết được yêu cầu, mô hình càng phải tìm hiểu nhiều hơn.
Sự mơ hồ có thể dẫn đến việc mô hình mất thêm thời gian để cố gắng làm rõ ý định của bạn. Thay vì mơ hồ, hãy thẳng thắn và rõ ràng. Ví dụ, thay vì viết: "Một ngôi nhà đẹp trông cũ", hãy viết: "Một ngôi nhà theo phong cách Victorian với mái nhà đổ nát trong một cánh đồng xanh tươi dưới bầu trời nhiều mây với cỏ dài". Cái đầu tiên yêu cầu mô hình phải diễn giải xem loại cũ mà bạn đang đề cập đến, trong khi cái sau cho phép nó biết ngay. Sự rõ ràng này sẽ giúp các mô hình thu hẹp không gian sáng tạo của họ để họ có thể tạo ra hình ảnh của bạn nhanh hơn.
Bạn có thể tối ưu hóa để tạo ra các chi tiết theo từng bước. Ví dụ, hãy tạo một yêu cầu rất đơn giản và tạo ra hình ảnh. Sau đó, nếu bạn muốn một số chi tiết, bạn có thể thêm vào. Theo thời gian, bạn có thể chỉ định những chi tiết mà bạn muốn thêm vào. Bằng cách tạo ra hình ảnh một cách lặp lại, điều này có thể nhanh hơn so với việc yêu cầu một hình ảnh dài và chi tiết mà mất nhiều thời gian để sản xuất.
Lĩnh vực tạo hình ảnh AI đang tiến triển không ngừng. Chúng ta có thể mong đợi những cải tiến liên tục trong hiệu suất mô hình, những tiến bộ thuật toán và tăng tốc phần cứng, tất cả đều góp phần giảm thời gian tạo hình. Các kỹ thuật như tinh chế mô hình, trong đó các mô hình nhỏ hơn, nhanh hơn được đào tạo để bắt chước hành vi của các mô hình lớn hơn, hứa hẹn rất nhiều tiềm năng. Hơn nữa, sự phát triển của các chip AI chuyên dụng, được tối ưu hóa cho các yêu cầu tính toán của việc tạo hình ảnh, đang chuẩn bị cách mạng hóa lĩnh vực này. Khi những bước tiến này được thực hiện, chúng ta có thể mong đợi thời gian để tạo ra hình ảnh bằng AI sẽ giảm đi đáng kể, có thể đạt đến tốc độ tạo hình gần như tức thì.
Tương lai của việc tạo hình ảnh AI gắn bó chặt chẽ với việc phát triển phần cứng AI chuyên dụng. Các CPU truyền thống được thiết kế cho tính toán đa mục đích, trong khi các GPU (Đơn vị xử lý đồ họa) hiện đại thì phù hợp hơn cho việc xử lý song song mà các tác vụ AI yêu cầu. Tuy nhiên, thế hệ phần cứng AI tiếp theo sẽ có thể涉及 các chip được thiết kế tùy chỉnh, chẳng hạn như TPU (Đơn vị xử lý Tensor), được thiết kế đặc biệt để tăng tốc độ các phép nhân ma trận và các phép tính khác là cơ sở cho học sâu. Những chip chuyên dụng này có thể cung cấp những cải tiến hiệu suất đáng kể, dẫn đến việc tạo hình ảnh nhanh hơn và giảm tiêu thụ năng lượng.
Tinh chế mô hình là một kỹ thuật tối ưu hóa liên quan đến việc đào tạo một mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn để bắt chước hành vi của một mô hình lớn hơn, phức tạp hơn. Mô hình sinh viên nhỏ hơn này có thể đạt được hiệu suất tương tự như mô hình giáo viên lớn hơn, nhưng với yêu cầu tính toán giảm đáng kể. Trong bối cảnh tạo hình ảnh, tinh chế mô hình có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình tạo hình ảnh nhanh hơn và hiệu quả hơn mà có thể được triển khai trên các thiết bị có giới hạn tài nguyên.
