A Inteligência Artificial DALL-E 2, criada pela empresa OpenAI, é um sistema que transforma imagens e textos em novas imagens sintetizando 12 bilhões de parâmetros herdados pelo GPT-3. O modelo é treinado usando conjunto de dados de pares texto-imagem. O DALL-E 2 é a segunda versão dessa IA, e está sendo desenvolvido a partir da primeira versão DALL-E, lançada em Janeiro de 2021, sendo disruptiva, mas ainda com diversas limitações e necessidades de treinamentos. Agora, na segunda versão, consegue-se gerar imagens com maior correspondência em 71,7% das vezes em relação à legenda disposta pela pessoa usuária e resolução de imagens até quatro vezes maior do que com a versão original.
O uso dessa IA nas aplicações em Design irá trazer inúmeras possibilidades de aplicação. Ele tem o intuito de auxiliar e capacitar as pessoas a expressarem a criatividade, afetando assim diversas áreas do Design.
Banco de imagens em Design Gráfico
A utilização do DALL-E 2 como recurso de banco de imagens é uma alternativa futura favorável para empresas e agências de Design e Publicidade. Isso ocorre devido à capacidade extraordinária do sistema de replicar, transformar e sintetizar imagens, assim como incluir e excluir elementos de acordo com as necessidades apresentadas pela pessoa usuária. Entretanto, ainda se espera o consentimento para que a utilização das imagens no mercado, visto que, por estar em desenvolvimento e em processo experimental, só se permite o seu uso individual e para fins não comerciais.
Design de Produtos e Ambientes
É rica a contribuição do sistema para diversas áreas do Design de Produtos e até mesmo de Ambientes. A utilização por parte de profissionais para a criação de MoodBoards e geração de novas ideias pode ser uma alternativa de otimização de processos. Ainda assim, as possibilidades de imagens surrealistas podem causar confusão por parte de não profissionais, acreditando em situações que não correspondem à realidade de aplicação.
Políticas e Licenças de Uso
Como um sistema capaz de gerar uma enorme diversidade de imagens realistas, a OpenAI reforça o seu compromisso de criar uma IA para o bem da sociedade, trabalhando na nova versão já em testes para retirar alguns conteúdos dos treinamentos, limitando o DALL-E 2 para que não gere conteúdos adultos, de ódio ou violência, entre outras categorias. Além disso, evita-se a capacidade de reproduções realistas de indivíduos reais, incluindo figuras públicas.
Enquanto uma Inteligência Artificial ainda em testes e pesquisas, não se sabe ao certo as possibilidades de licenças de uso das imagens geradas com DALL-E 2.
Conclusão
Conforme apresentado, o DALL-E 2 possui diversos indicativos para melhorias e implicações quando utilizado no Design. Ele poderá ser usado como uma excelente ferramenta para profissionais, instituições de ensino e até mesmo empresas de modo geral. Embora as expectativas sejam grandes e otimistas sobre o uso e futuro do sistema, ainda é incerto como ele poderá ser explorado.
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Referências
https://thehardcopy.co/what-does-dall-e-mean-for-the-future-of-design/
https://openai.com/blog/dall-e/
https://www.showmetech.com.br/inteligencia-artificial-cria-imagens/
https://labs.openai.com/policies/content-policy
Quem é a Aquarela Analytics?
A Aquarela Analytics é vencedora do Prêmio CNI de Inovação e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial Corporativa na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vorteris, da metodologia DCM e o Canvas Analítico (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania, Mercedes-Benz, Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (varejo alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Auren, SPIC Brasil (energia), Telefônica Vivo (telecomunicações), dentre outros.
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Autores
UX Designer e Scrum Master na Aquarela Advanced Analytics. Especialista em Usabilidade e Metodologias Ágeis e cursando Pós-Graduação em Arquitetura de Soluções, sou apaixonada pelas áreas de tecnologia, inovação, organização e comportamento. Mãe de 3 vira-latas adotados com muito amor.
Cursando Mestrado em Informática na Puc Minas com foco em Machine Learning, pesquisador acadêmico no grupo de pesquisa IMScience, formado em Engenharia de Computação pela Puc Minas e premiado com Destaque Acadêmico pela Sociedade Brasileira de Computação. Possui experiência na área de Machine Learning, Deep Learning, Multi-Agent Learning e Data Science, assim como Python e SQL. Realizou intercâmbio para a França cursando Engenharia de Software, participou do grupo de pesquisa LICAP (Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada). Sempre buscando ampliar conhecimento com cursos externos para poder aprender e aplicar na área em que atua. Possui facilidade de trabalhar em grupo, e espírito de liderança.
