הפעם נעשה השוואה בין שתי שיטות שונות ליצירת תמונות: GPT Vs. Diffusion modle, נסביר איך כל אחד מהמודלים פועלים ומה ההבדלים ביניהם, נסקור את היתרונות והסחרונות של כל אחד ונסביר למה כל אחד מהם משמש.
איך מודלים של יצירת תמונות עבדו עד עכשיו?
רוב המודלים ליצירת תמונות שהכרנו עד היום כמו Midjourney לדוגמא עובדים בשיטה שנקראת Diffusion (מודל דיפוזיה). הם מתחילים ליצור תמונה מרעש מוחלט (“בלגן” של פיקסלים אקראיים בתמונה), ולאט לאט המודל “מנקה” את הרעש בשלבים, עד שהוא יוצר תמונה ברורה.(בהדגמה אפשר לראות איך התמונה מתחילה כבלגן לאט לאט מתבהרת 👉)
✅ יתרונות של מודלי דיפוזיה
שליטה על התוצאה אפשר לכוון את המודל לפי טקסט, תמונה התחלתית, צבעים ועוד.
איכות התמונות גבוהה נראות ממש מציאותיות, עם המון פרטים קטנים.
⚠️ חסרונות שחשוב להכיר
יצירת התמונה לוקחת זמן, כי היא נבנית בשלבים רבים מרעש לתמונה.
מתקשה לכתוב טקסטים בתוך תמונות (למשל שלט עם כיתוב ברור).
מה חדש במודל יצירת התמונות של GPT-4o?
GPT-4o עושה שימוש במודל אוטורגרסיביים (Autoregressive) שיוצר את התמונה ברצף, פיקסל אחר פיקסל, כאשר כל חלק חדש שנוצר בתמונה תלוי בחלקים קודמים שנוצרו. (בהדגמה ממש אפשר לראות איך התמונה נוצרת מלמעלה למטה שלב אחר שלב 👈).
✅ יתרונות של המודל
מאפשרים יצירת קשרים מורכבים בין אובייקטים בתמונה – כל שלב תלוי בשלבים הקודמים, ולכן הם “מבינים” את הרצף.
מאפשרים לשלב טקסט בתמונה – במיוחד כשהטקסט צריך להרגיש טבעי ומדויק.
⚠️ חסרונות שחשוב להכיר
איכות התמונה נמוכה יותר בהשוואה למודל דיפוזיה במיוחד בתמונות מורכבות
מודלים כאלה מתקשים ביצירת תמונות ׳פוטו-ריאליסטיות׳.
לסיכום
הבחירה במודל תלויה בצרכים שלכם. מודל התמונות של GPT−4o הוא בחירה מצוינת עבור משימות הדורשות דיוק, ביצוע הוראות ספציפיות, רינדור של טקסט. לעומת זאת, Midjourney הוא הכלי המועדף כאשר המטרה היא יצירת תמונות אומנותיות או תמונות פוטוריאליסטיות עם פרטים רבים, ושליטה מדויקת באמצעות פרמטרים, גם במחיר של גמישות מסוימת בביצוע ההנחיה המילולית בפרומפט. תחום יצירת התמונות ממשיך להתפתח במהירות, ושתי הפלטפורמות צפויות להמשיך ולהשתפר.