اجتاحت مجموعة من الصور التي "تختبر بشكل متكرر الحدود بين الفاحشة والمعقولة" جميع المنصات الرئيسية. وقد تلقت الصورة الأكثر شهرة 𝕏 ما يقرب من 7 ملايين مشاهدة و168000 إعجاب، ويطالب الناس في كل مكان ببرامج تعليمية.
بالإضافة إلى أسلوب رقعة الشطرنج، هناك أيضًا نمط حلزوني يحظى أيضًا بشعبية كبيرة.
حتى بول جراهام، مؤسس Y Combinator، وهي مؤسسة استثمارية معروفة، جاء ليشاهد:
في هذه اللحظة، اجتاز الفن الناتج عن الذكاء الاصطناعي اختبار تورينج الخاص بي.
حتى أن العديد من مستخدمي الإنترنت ذكروا في المناقشة: إن أعمال الذكاء الاصطناعي هذه تمنح الناس شعوراً بـ Escher، سيد رسومات الوهم البصري.
كما أنه يثبت أيضًا أن إيشر، الذي عاش في القرن الماضي، كان قادرًا على رسم هذا التأثير دون الاعتماد على الذكاء الاصطناعي، وهو يستحق أن يكون سيدًا حقيقيًا.
ومع ذلك، فإن ميزة الذكاء الاصطناعي هي أنه لا يمكنه رسم الصور الثابتة فحسب، بل يمكنه أيضًا استخدام هذا النمط على مقاطع الفيديو لزيادة تأثير الوهم إلى أقصى حد.
(عنوان النسخة التجريبية عبر الإنترنت والبرنامج التعليمي للعملية موجودان في النهاية)
كل شيء يمكن أن يكون وهماً
هذا النمط من رقعة الشطرنج والرياح الحلزونية جاء من موقع Reddit، وكان في الأصل عبارة عن خريطة حلزونية لمدينة من العصور الوسطى نشرها أحد مستخدمي الإنترنت يُدعى MrUgleh.
ثم أعاد إصدار مجموعة مؤلفات من نفس الفترة بتاريخ 𝕏:
صُدم مستخدمو الإنترنت على الفور بعد قراءته، وارتفعت أفكارهم على الفور، مما أدى إلى ظهور عدد كبير من "مشتقات اللوحات الشهيرة".
تتوفر المشاهد اليونانية القديمة والانطباعية واللوحات الزيتية والغواش وأنماط سيزان.
سواء كانت المباني أو المناطق الريفية أو الجبال أو الأنهار، فإن الصور التي يرسمها الذكاء الاصطناعي كلها فريدة من نوعها.
كانت الرياح الحلزونية تشعر بالدوار، ثم جاء أسلوب كانغكانغ للشطرنج والبطاقة، والذي كان يحتوي أيضًا على شبكات مكونة من تسعة مربعات وستة عشر مربعًا.
بالإضافة إلى هذا النوع من صور الشطرنج والبطاقات التي يمكن أن ترى الهيكل بوضوح، هناك أيضًا أعمال لمستخدمي الإنترنت، للوهلة الأولى، لا يوجد أي أثر تقريبًا للشطرنج والبطاقات:
يذكّر هذا الأسلوب مستخدمي الإنترنت بصورة جبل جليدي التقطها المصور الكندي ديفيد بورديني في القارة القطبية الجنوبية عام 2007:
** △ ** تصوير ديفيد بورديني
بالإضافة إلى صور المناظر الطبيعية، يعد إنشاء صور الشخصيات أمرًا سهلاً أيضًا:
لم ينته الأمر بعد، فقد استخدم أحد مستخدمي الإنترنت المسمى "شارليساي" نفس الأداة لإنشاء "نظرة فنية" استنادًا إلى الإلهام من لعبة الشطرنج والبطاقات واللوالب:
ودعا مستخدمو الإنترنت:
الدوامة هي مجرد البداية.
إنها في الواقع مجرد البداية، وقد توصل بعض مستخدمي الإنترنت ذوي الخيال الكبير إلى حيل جديدة. تحدث فقط عن استخدام ChatGPT لإنشاء تعليمات برمجية لإنشاء ألغاز الصور المقطوعة، ومن أيضًا:
بعد الانتهاء من استكشاف الصور، لا يمكنك تفويت مقاطع الفيديو. حسنًا، فلنتعرف أكثر على الطابق السفلي المهجور:
هل يمكن استخدام فيديو البيتزا أدناه مباشرةً كإعلان؟
هناك أيضًا عمليات لا غنى عنها لتحويل الصور ثنائية الأبعاد إلى ثلاثية الأبعاد:
يستغرق إنشاء صورة أكثر من عشر ثوانٍ، ويمكنك التعرف عليها في لمح البصر
إذا كنت تريد أيضًا تجربة هذا النوع من اللعب، فقد قام بعض مستخدمي الإنترنت المتحمسين بالفعل بإنشاء عرض توضيحي على Hugging Face.
فقط افتحه في متصفحك والعب.
المبدأ بسيط جدًا، إنه المصدر المفتوح AI Wenshengtu Stable Diffusion المدمج مع ControlNet (نعم، Controlnet قدمت مساهمة مرة أخرى).
حتى أنها استخدمت أحد النماذج نفسها لآخر رمز QR إبداعي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي QR Code Monster.
إذا كنت تريد نشره محليًا، فما عليك سوى تنزيل هذا.
قام العرض التوضيحي عبر الإنترنت بإعداد ثلاثة قوالب لخرائط الأساس مسبقًا: رقعة شطرنج ذات أربعة مربعات، ورقعة شطرنج ذات 9 مربعات، ولوحة شطرنج حلزونية.
بعد ذلك، أدخل كلمة المطالبة، واضبط شدة الصورة الأساسية، وقم بإنشائها مباشرة.
وفقًا للقياسات الفعلية، فإن القوة الافتراضية 0.8 لـ خريطة الأساس الحلزونية كافية. يجب رفع خريطة أساس رقعة الشطرنج قليلاً، و1.5-2 أكثر ملاءمة .
يمكن للاعبين الأكثر تقدمًا أيضًا النقر فوق الخيارات المتقدمة لضبط معلمات أكثر تفصيلاً.
وحتى وقت كتابة المقالة، فإن عدد الأشخاص المصطفين ليس كبيرًا، ويمكن نشر الصورة في ثوانٍ قليلة لأكثر من عشر ثوانٍ.
استخدم الخريطة الأساسية لرقعة الشطرنج، شدة 1.6، ولا تقم بتعديل المعلمات الأخرى، ويكون التأثير كما يلي:
لوحة رومانسية لسفينة تبحر في بحر عاصف، مع إضاءة دراماتيكية وأمواج قوية
إذا كنت تريد نمطًا جديدًا، فيمكنك أيضًا إنشاء الخريطة الأساسية بالأبيض والأسود وتحميلها.
تمامًا مثل نموذج شخصية الضوء والظل الذي كان شائعًا لفترة من الوقت، يمكن للشخصية الصينية المعقدة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أيضًا أن تجد طريقة لرسمها لك ~
المحاكمة عبر الإنترنت:
تنزيل نموذج QR Code Monster:
الروابط المرجعية:
[1]
[2]
[3]
[4]
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
يلعب الذكاء الاصطناعي فنًا جديدًا جدًا، ويشاهده 7 ملايين من مستخدمي الإنترنت عبر الإنترنت، وقد قدمت ControlNet مساهمة أخرى
المصدر: كيوبتس
يلعب الذكاء الاصطناعي فنًا جديدًا جدًا مرة أخرى.
اجتاحت مجموعة من الصور التي "تختبر بشكل متكرر الحدود بين الفاحشة والمعقولة" جميع المنصات الرئيسية. وقد تلقت الصورة الأكثر شهرة 𝕏 ما يقرب من 7 ملايين مشاهدة و168000 إعجاب، ويطالب الناس في كل مكان ببرامج تعليمية.
كل شيء يمكن أن يكون وهماً
هذا النمط من رقعة الشطرنج والرياح الحلزونية جاء من موقع Reddit، وكان في الأصل عبارة عن خريطة حلزونية لمدينة من العصور الوسطى نشرها أحد مستخدمي الإنترنت يُدعى MrUgleh.
ثم أعاد إصدار مجموعة مؤلفات من نفس الفترة بتاريخ 𝕏:
تتوفر المشاهد اليونانية القديمة والانطباعية واللوحات الزيتية والغواش وأنماط سيزان.
بالإضافة إلى صور المناظر الطبيعية، يعد إنشاء صور الشخصيات أمرًا سهلاً أيضًا:
يستغرق إنشاء صورة أكثر من عشر ثوانٍ، ويمكنك التعرف عليها في لمح البصر
إذا كنت تريد أيضًا تجربة هذا النوع من اللعب، فقد قام بعض مستخدمي الإنترنت المتحمسين بالفعل بإنشاء عرض توضيحي على Hugging Face.
فقط افتحه في متصفحك والعب.
حتى أنها استخدمت أحد النماذج نفسها لآخر رمز QR إبداعي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي QR Code Monster.
إذا كنت تريد نشره محليًا، فما عليك سوى تنزيل هذا.
بعد ذلك، أدخل كلمة المطالبة، واضبط شدة الصورة الأساسية، وقم بإنشائها مباشرة.
وفقًا للقياسات الفعلية، فإن القوة الافتراضية 0.8 لـ خريطة الأساس الحلزونية كافية. يجب رفع خريطة أساس رقعة الشطرنج قليلاً، و1.5-2 أكثر ملاءمة .
تمامًا مثل نموذج شخصية الضوء والظل الذي كان شائعًا لفترة من الوقت، يمكن للشخصية الصينية المعقدة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أيضًا أن تجد طريقة لرسمها لك ~
تنزيل نموذج QR Code Monster:
الروابط المرجعية: [1] [2] [3] [4]