تحديث جديد لـ"تشات جي بي تي" لتحويل الصور الثابتة إلى متحركة بالذكاء الاصطناعي

المعلومة/ متابعة..
لم تعد الصور الثابتة هي الخيار الوحيد المتاح للمستخدمين عبر تشات جي بي تي، إذ أضافت شركة OpenAI دعماً لإنشاء الصور المتحركة بصيغة GIF من خلال تحديثها الجديد Images 2.6، الذي يشمل تشات جي بي تي وCodex وواجهة برمجة التطبيقات (API)، ما يتيح تحويل الصور والتصميمات إلى رسوم متحركة قصيرة قابلة للتكرار.
وقالت "OpenAI" إن المستخدمين ينشئون نحو 4 مليارات صورة أسبوعياً عبر هذه المنصات، أي ما يزيد على نصف مليار صورة يومياً.
ومع هذا الحجم الكبير من الصور التي يجري إنتاجها، يمثل إدخال الحركة إليها خطوة جديدة لتوسيع قدرات أدوات إنشاء المحتوى بالذكاء الاصطناعي، بحسب تقرير نشره موقع "digitaltrends" ، وتُعد ميزة إنشاء صور GIF أبرز إضافات التحديث الجديد، إذ تتيح للمسوقين تحريك الشخصيات والرموز الخاصة بالعلامات التجارية لاستخدامها في الحملات الإعلانية، كما يمكن للبائعين عبر الإنترنت تحويل صور المنتجات إلى عروض متحركة تتكرر تلقائياً.
وتمنح الميزة مستخدمي منصات التواصل الاجتماعي إمكانية إنشاء صور GIF تعبيرية وميمات خاصة بهم، بدلاً من الاكتفاء باستخدام الصور المتحركة الجاهزة. كما يمكن للرسامين ومصممي الرسوم المتحركة الاستفادة منها في تخطيط حركة الشخصيات عبر لوحات قصصية متحركة، قبل البدء في تصوير مقاطع الفيديو أو تنفيذ المشروعات النهائية.
ولا يشترط أن يمتلك المستخدم تصميماً مكتملاً للبدء، إذ يمكن أن يكون الرسم الأولي البسيط كافياً لتحويله إلى شخصية متحركة يمكن استخدامها في مقاطع الفيديو أو الألعاب. بحسب "OpenAI"، يستطيع نموذج Images 2.6 إنشاء الصور بسرعة أكبر بنسبة 50% مقارنة بالإصدار السابق، كما يحافظ على اتساق مظهر الشخصيات والمنتجات والعناصر المرتبطة بالعلامات التجارية عبر عمليات التعديل المتعددة.
وتعالج هذه الميزة إحدى المشكلات الشائعة في أدوات توليد الصور بالذكاء الاصطناعي، إذ قد يتغير شكل الشخصية أو ملامحها عند إجراء تعديلات بسيطة على الصورة، ما يجعل الحفاظ على تصميم موحد أمراً صعباً. وأتاحت الشركة للمطورين الاختيار بين نموذجين جديدين، هما GPT-Image-2.6 Flare وGPT-Image-2.6 Sunburst.
ويركز نموذج Flare على السرعة، إذ يمكنه إنشاء صورة خلال 6 ثوانٍ فقط عند استخدام إعداد الجودة المنخفضة، كما يوفر تنظيماً أفضل للعناصر داخل الملصقات الإعلانية وصور المنتجات. أما نموذج Sunburst، فيركز على التفاصيل وجودة الصورة، ويقدم صوراً أكثر وضوحاً ودقة، مع الحفاظ على اتساق العناصر عبر التعديلات المتكررة عند استخدام إعدادات الجودة المتوسطة أو المرتفعة.
حصلت واجهة برمجة التطبيقات (API) أيضاً على دعم لميزة تحديد أجزاء الصور (Image Markup)، التي تتيح للمطورين الإشارة بدقة إلى المنطقة التي يريدون تعديلها، بدلاً من إجراء تغييرات عامة على الصورة بأكملها. كما أضافت "OpenAI" إمكانية تصدير الصور بصيغة SVG، ما يسمح باستخدامها في المواقع الإلكترونية والتطبيقات والمواد المطبوعة، ويتضمن التحديث كذلك إعداداً جديداً للتحكم في مستوى التعقيد، يحدد مقدار التخطيط الذي ينفذه النموذج قبل إنشاء الصورة، مع إمكانية اختيار مستويات منخفضة تناسب التعديلات البسيطة التي لا تحتاج إلى معالجة معقدة. انتهى 25