¡ALUCINANTE! El futuro de Photoshop... ¡EN CHATGPT! 🤯 Ya disponible
TLDROpenAI ha actualizado Chat GPT con una función multimodal que permite interpretar y generar imágenes de manera nativa junto con texto. Ahora se pueden crear y modificar imágenes con instrucciones de texto, como insertar un frutero con planetas en una habitación o cambiar elementos en una imagen existente. El modelo también puede generar infografías, tiras cómicas y renderizar imágenes con texto. Aunque tiene limitaciones, como problemas con el renderizado de texto en otros idiomas o alucinaciones visuales, el potencial es sorprendente y puede ser una herramienta poderosa para la creatividad.
Takeaways
- 🤯 OpenAI ha lanzado una actualización importante de ChatGPT con capacidad multimodal que integra texto e imágenes, lo que permite crear y modificar imágenes de manera eficiente.
- 🌍 Ahora ChatGPT puede generar imágenes a partir de instrucciones textuales y también modificar imágenes existentes, manteniendo la coherencia del contexto.
- 🎨 El modelo puede realizar tareas complejas como generar un frutero con planetas dentro, reemplazar elementos en imágenes, y hacer ajustes de manera precisa.
- 🔄 La capacidad de iterar sobre imágenes es impresionante, permitiendo modificar y ajustar escenas de manera fluida dentro de una conversación.
- 💥 El modelo también es capaz de generar infografías detalladas, como el experimento del prisma de Newton, sin necesidad de especificar cada elemento textual.
- 🖼️ Puedes crear personajes consistentes y generar imágenes a partir de sketches o renders básicos, facilitando la creación de contenido visual en diversas etapas.
- 🌟 ChatGPT es eficiente en el manejo de imágenes fotorrealistas, así como en la creación de escenas fantásticas con gran nivel de detalle y coherencia.
- ⚙️ Las imágenes generadas pueden ser fácilmente combinadas o modificadas en otras escenas, manteniendo una sorprendente consistencia visual.
- 📚 Aunque aún presenta limitaciones con textos en otros idiomas, como errores en renderizado de texto en español, las imágenes se generan con alta coherencia en inglés.
- 🔒 OpenAI ha implementado medidas de seguridad para evitar el mal uso de las imágenes generadas, como identificadores para rastrear el origen de las imágenes.
Q & A
¿Qué novedad ha introducido OpenAI en su modelo multimodal con GPT-4?
-OpenAI ha integrado la capacidad multimodal en su modelo GPT-4, lo que significa que ahora puede interpretar y generar imágenes además de texto, permitiendo realizar tareas como editar imágenes basadas en instrucciones textuales y trabajar con imágenes proporcionadas por el usuario.
¿Qué es lo que hace que la nueva función de GPT-4 sea tan impresionante en comparación con otros modelos?
-Lo impresionante de la nueva función de GPT-4 es su capacidad para generar imágenes coherentes y detalladas a partir de descripciones textuales, además de integrar y modificar imágenes previamente proporcionadas, respetando el contexto y la coherencia de la imagen original.
¿Cómo puede GPT-4 modificar una imagen a partir de una instrucción textual?
-GPT-4 puede modificar imágenes a partir de instrucciones textuales, por ejemplo, cambiando elementos específicos como el color o la posición de objetos, y también puede realizar ajustes como la sustitución de un objeto dentro de una imagen con otro que ha generado previamente.
¿Qué capacidades de edición de imágenes tiene GPT-4?
-GPT-4 puede realizar diversas ediciones, como la sustitución de objetos en una imagen, ajustar el estilo visual, cambiar elementos como texturas o colores, y generar fondos transparentes. También puede seguir instrucciones detalladas sobre la disposición de objetos dentro de la imagen.
¿Es posible generar imágenes con texto usando GPT-4? ¿Cómo maneja el texto?
-Sí, GPT-4 es capaz de generar imágenes con texto, como infografías o carteles. La novedad es que puede integrar texto de manera precisa y coherente dentro de la imagen, sin necesidad de instrucciones exactas sobre qué texto incluir, lo que mejora la fluidez y la calidad del resultado final.
¿GPT-4 tiene alguna limitación en cuanto a la generación de imágenes con texto?
-Sí, una de las limitaciones de GPT-4 es que puede tener dificultades para renderizar texto con precisión, especialmente en idiomas como el español. Los errores ortotipográficos o de posicionamiento del texto pueden ocurrir, y también tiene problemas con la generación de imágenes con textos largos o complejos.
¿Cómo maneja GPT-4 las imágenes proporcionadas por los usuarios?
-GPT-4 puede analizar y modificar imágenes proporcionadas por los usuarios, como cambiar objetos en una imagen o ajustarla a nuevas instrucciones. Sin embargo, la calidad de la modificación puede depender de la imagen original, y en algunos casos, se pueden necesitar múltiples intentos para obtener un resultado óptimo.
¿Qué ejemplos de uso real se presentan en el video?
-En el video se muestran varios ejemplos de uso, como la creación de infografías detalladas, la generación de personajes consistentes para cómics o videojuegos, y la capacidad de modificar renderizados de imágenes a partir de bocetos o modelos básicos sin texturizar.
¿GPT-4 tiene algún sistema de seguridad para evitar el mal uso de las imágenes generadas?
-Sí, OpenAI ha implementado medidas de seguridad para evitar el mal uso de las imágenes generadas. Las imágenes generadas por GPT-4 llevan un identificador que indica que provienen del modelo, y se están implementando filtros para bloquear contenido potencialmente peligroso o inapropiado.
¿Qué tipo de errores se pueden esperar al trabajar con GPT-4 en la creación de imágenes?
-Al trabajar con GPT-4, se pueden experimentar errores como la generación de imágenes cortadas, dificultades al manejar muchos elementos o detalles en una sola imagen, y errores de renderizado de texto, especialmente cuando se utiliza en idiomas distintos al inglés o cuando se solicita contenido con texto complejo.
Outlines
😀 Introduction to OpenAI's Multimodal Update
The first paragraph introduces OpenAI's latest update to Chat GPT, which now includes a multimodal function capable of interpreting images alongside text. The author demonstrates how this feature can be used to create imaginative images, such as a fruit bowl with planets inside, and then integrate these images into existing photos. The paragraph highlights the model's ability to make realistic modifications to images based on textual instructions, such as replacing objects or altering backgrounds. It also compares this new capability to Google's recent efforts in multimodal AI, suggesting that OpenAI's model is more advanced and ready for practical use.
🤓 Practical Applications and Capabilities
The second paragraph delves into the practical applications of OpenAI's multimodal model. It showcases examples of how the model can generate detailed infographics, create comic strips, and render images from basic sketches. The paragraph emphasizes the model's ability to follow precise instructions, such as generating images with transparent backgrounds or creating complex scenes with text. It also highlights the model's capacity to iterate and improve results through multiple generations, demonstrating its potential for creating high-quality, contextually coherent images. Additionally, it touches on the model's ability to handle text within images, although it notes some limitations in handling non-English languages or complex text.
😎 Advanced Image Manipulation and Limitations
The third paragraph explores more advanced uses of the multimodal model, such as analyzing and integrating external images to generate new ones. It shows how the model can create images based on historical concepts or futuristic ideas, and then place these images into realistic contexts, like a cityscape. The paragraph also discusses the model's limitations, including difficulties with rendering large numbers of elements, handling certain languages, and maintaining image proportions. Despite these limitations, it highlights the model's overall effectiveness in generating convincing images and its potential for creative applications.
🤖 Real-Time Interaction and Demo
The fourth paragraph provides a real-time demonstration of interacting with the multimodal model. The author requests various images, such as a penguin surfing on a pink ocean or a car in New York with text overlays. It highlights the model's ability to generate and modify images based on textual instructions, including changing styles from illustrative to photorealistic. The paragraph also notes some issues with text rendering in languages other than English and with maintaining the original image format. It emphasizes the model's potential for rapid iteration and concept development, despite some imperfections.
🤔 Conclusions and Future Prospects
The final paragraph summarizes the author's impressions of OpenAI's multimodal update. It reiterates the model's impressive capabilities, such as generating realistic images and integrating text seamlessly. The paragraph acknowledges the model's limitations but emphasizes its potential for creative applications. It compares the model favorably to Google's recent AI demonstrations, suggesting that OpenAI's update is a more significant advancement. The author concludes by expressing interest in further exploring the model's applications and encourages viewers to learn more about AI through their academy.
Mindmap
Keywords
💡Chat GPT
💡Multimodal
💡Generación de imágenes
💡Contexto
💡Iteración
💡Coherencia
💡Limitaciones
💡Seguridad
💡Infografía
💡Renderizado
Highlights
OpenAI ha actualizado Chat GPT con una función multimodal que puede interpretar imágenes y texto de manera nativa.
El nuevo modelo permite realizar modificaciones en imágenes subidas por el usuario, como cambiar elementos dentro de una escena.
Se puede pedir que genere imágenes con elementos específicos, como un frutero con planetas dentro, manteniendo una estética realista.
El modelo puede insertar imágenes en otras imágenes, como poner una imagen en una televisión dentro de una habitación.
Permite iterar y mejorar resultados en una misma conversación, pidiendo modificaciones adicionales como cambiar el fondo de una pared.
Es capaz de entender contexto y detalles complejos, como reflejos en una pizarra o texto específico en una imagen.
Puede generar imágenes con texto coherente y seguir instrucciones precisas, como crear una cuadrícula de objetos.
Es posible crear infografías detalladas sin especificar el texto exacto, ya que el modelo lo genera de manera coherente.
Permite renderizar imágenes a partir de bocetos o renders básicos sin texturizar, siguiendo instrucciones detalladas.
El modelo puede generar imágenes con fondo transparente y recortadas directamente.
Es capaz de crear secuencias coherentes de imágenes a través de una conversación, como transformar un gato en un personaje de videojuego.
Puede manejar instrucciones extrañas o difíciles, como generar una ciudad vacía sin personas ni vehículos.
Permite integrar imágenes externas proporcionadas por el usuario para generar nuevas escenas coherentes.
Aunque tiene limitaciones, como problemas con alfabetos o idiomas específicos, el modelo funciona bien en inglés.
Las imágenes generadas incluirán un identificador para evitar mal uso y contenido peligroso.
El modelo permite una gran libertad creativa y es una herramienta potencialmente peligrosa para la creación de fake news.