آموزش ساخت عکس و تصویرسازی با هوش مصنوعی براساس تصاویر دلخواه

ترفند اول: بازسازی عکس دلخواه با استفاده از تصویر مرجع

فرض کنید عکسی با نورپردازی سینمایی، زاویه دوربین خاص یا پس‌زمینه‌ای جذاب پیدا کرده‌اید و می‌خواهید تصویری از خودتان با همان ویژگی‌ها بسازید.

برای شروع، وارد ChatGPT شوید و تصویر مرجع را بارگذاری کنید. سپس از هوش مصنوعی بخواهید ویژگی‌های بصری تصویر را تحلیل کند و آن‌ها را در قالب JSON بنویسد.

برای این کار می‌توانید از پرامپت ساده زیر استفاده کنید:

کد JSON تصویر ضمیمه‌شده رو بهم بده

اگر می‌خواهید نتیجه دقیق‌تری بگیرید، بهتر است درخواست خود را واضح‌تر مطرح کنید:

این تصویر را دقیق تحلیل کن و یک پرامپت JSON برای بازسازی دوباره‌ی این صحنه بنویس

هوش مصنوعی با بررسی عکس می‌تواند اطلاعاتی مانند زاویه دوربین، فاصله سوژه، نوع نورپردازی، رنگ‌های غالب، محیط و سبک عکاسی را استخراج کند.

در مرحله بعد، کافی است JSON تولیدشده را همراه با عکس خودتان در یک گفت‌وگو برای ChatGPT بفرستید و درخواست کنید تصویر جدید را براساس آن تنظیمات بسازد.

برای مثال، اگر تصویر مرجع پرتره‌ای در فضای شهری و با نور غروب باشد، می‌توانید از هوش مصنوعی بخواهید چهره شما را جایگزین سوژه اصلی کند و تا جای ممکن نور، زاویه و فضای عکس مرجع را حفظ کند.

چت‌جی‌پی‌تی از بارگذاری تصاویر موجود و ویرایش آن‌ها براساس دستورهای متنی پشتیبانی می‌کند. بنابراین می‌توان تصویر مرجع و تصویر شخصی را برای تولید خروجی جدید در اختیار آن قرار داد.

ترفند دوم: استفاده از سبک یک تصویرسازی برای ساخت تصاویر جدید

روش دوم بیشتر به کار طراحان گرافیک، تولیدکنندگان محتوا و افرادی می‌آید که می‌خواهند چند تصویر با ظاهری هماهنگ بسازند.

فرض کنید تصویرسازی جذابی از یک گربه کارتونی پیدا کرده‌اید. رنگ‌ها، بافت، ضخامت خطوط و فرم طراحی آن را دوست دارید؛ اما می‌خواهید به‌جای گربه، یک ربات، خودرو یا شخصیت دیگر با همان سبک داشته باشید.

برای این کار، تصویرسازی مرجع را در ChatGPT یا Google Gemini بارگذاری کنید و از هوش مصنوعی بخواهید یک قالب JSON قابل‌استفاده مجدد برای سبک آن بسازد.

می‌توانید از دستور انگلیسی زیر استفاده کنید:

Create a reusable JSON template that captures this illustration style and can be used to generate any object in the same style.

نسخه فارسی و دقیق‌تر این دستور نیز به‌شکل زیر است:

یک قالب JSON قابل‌استفاده مجدد بساز که تمام ویژگی‌های بصری و مشخصه‌های این سبک تصویرسازی را ثبت کند، به‌طوری‌که بتوانم فقط بخش سوژه را تغییر دهم و هر سوژه‌ای را با همین سبک، ظاهر و ویژگی‌های بصری تولید کنم

پس از اجرای دستور، هوش مصنوعی می‌تواند یک ساختار JSON شامل ویژگی‌های مختلف تصویرسازی تولید کند. برای مثال، یک قالب ساده ممکن است به‌شکل زیر باشد:

{ "subject": "a cute cat", "style": "minimalist vector illustration", "color_palette": "soft pastel colors", "line_style": "clean, rounded outlines", "shading": "flat colors, subtle shadows", "background": "simple cream background", "composition": "centered subject" }

حالا کافی است مقدار بخش subject را تغییر دهید. مثلاً به‌جای a cute cat عبارت a small robot را قرار دهید.

با این تغییر، به هوش مصنوعی می‌گویید که سوژه تصویر جدید یک ربات کوچک باشد، درحالی‌که سایر ویژگی‌های بصری مانند پالت رنگی، نوع خطوط و پس‌زمینه تا حد امکان ثابت بمانند.

این روش برای ساخت مجموعه‌ای از آیکون‌ها، شخصیت‌های کارتونی، استیکرها، تصاویر اسلایدی اینستاگرام و عناصر گرافیکی با طراحی هماهنگ کاربرد دارد.

آیا استفاده از JSON باعث می‌شود تصویر دقیقاً مشابه نمونه اصلی باشد؟

نکته مهم این است که JSON به‌خودی‌خود ابزار ویژه‌ای برای کپی‌کردن تصاویر نیست. این قالب صرفاً روشی ساختاریافته برای توصیف ویژگی‌های تصویر و انتقال دستورها به هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

وقتی از ChatGPT یا جمنای درخواست استخراج JSON می‌کنید، مدل در واقع تصویر را تحلیل می‌کند و توصیفی از ویژگی‌های قابل‌مشاهده آن می‌نویسد؛ نه اینکه کد اصلی یا تنظیمات واقعی ساخت عکس را بازیابی کرده باشد.

همچنین تغییر بخش subject تضمین نمی‌کند که باقی اجزای تصویر کاملاً یکسان بمانند. مدل‌های تولید تصویر ممکن است در هر بار تولید، جزئیاتی مانند ترکیب‌بندی، نورپردازی یا فرم عناصر را تغییر دهند.

برای رسیدن به نتیجه‌ای نزدیک‌تر به تصویر مرجع، بهتر است خود تصویر را نیز همراه با پرامپت ارائه دهید و مشخص کنید کدام ویژگی‌ها باید حفظ شوند. گاهی چند بار اصلاح دستور برای رسیدن به خروجی مطلوب ضروری است.

مشاهده بیشتر

نوشته های مشابه

دکمه بازگشت به بالا