Jak tworzyć obrazy w AI? Poradnik

Wyobraź sobie, że wpisujesz krótki opis tekstowy, a komputer w kilka sekund tworzy z niego obraz wyglądający jak profesjonalne dzieło sztuki. Brzmi jak magia? To rzeczywistość dzięki generatywnej sztucznej inteligencji. Modele AI potrafią dziś generować obrazy na podstawie opisu słownego, pozwalając każdemu – nawet osobom bez talentu plastycznego – tworzyć zachwycające grafiki. W tym artykule przyjrzymy się najpopularniejszym modelom, takim jak DALL·E, MidJourney i Stable Diffusion, omówimy ich możliwości, różnice, a także podpowiemy, jak z nich korzystać. Dowiesz się również, jak działają te modele „tekst-do-obrazu”, jakie mają wymagania sprzętowe, jak tworzyć skuteczne prompty (zapytania tekstowe) oraz w jaki sposób można modyfikować wygenerowane grafiki.

Najpopularniejsze modele generatywne obrazu

Na rynku istnieje kilka wiodących modeli AI do generowania obrazów. Każdy z nich ma nieco inne cechy i zastosowania. Poniżej przedstawiamy trójkę najpopularniejszych i najciekawszych narzędzi.

DALL·E (OpenAI)

DALL·E to pionierski model generatywny opracowany przez firmę OpenAI, znaną również z ChatGPT. Jego nazwa to gra słów nawiązująca do nazwiska artysty Dalí oraz postaci robota WALL-E. Model DALL·E (oraz nowsze wersje DALL·E 2 i DALL·E 3) wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do tworzenia obrazów z opisów tekstowychenerować zaskakująco oryginalne i realistyczne grafiki na podstawie nawet dość fantazyjnych poleceń. Przykładowo, DALL·E 2 słynie z obrazów takich jak „miś Teddy pracujący nad nowym projektem AI pod wodą w stylistyce lat 90.” – model bez trudu łączy tak różne koncepty w spójną scenę. DALL·E świetnie łączy koncepcje, atrybuty i style w obrębie jednej grafiki, jeśli tylko jasno je opiszemy.

W 2023 rono najnowszą generację modelu, DALL·E 3, która została zintegrowana z ChatGPT. Dzięki temu użytkownicy ChatGPT mogą generować obrazy, wpisując zwykłe polecenia w języku naturalnym, a model lepiej rozumie niuanse języka niż poprzednie wersje. DALL·E 3 poprzez integrację z ChatGPT i narzędzia takie jak Bing Image Creator stał się bardziej dostępny – nie wymaga instalowania niczego na własnym sprzęcie. Wystarczy przeglądarka internetowa i konto (np. Microsoft lub OpenAI), aby z niego skorzystać.

Możliwości i zastosowania: DALL·E generuje obrazy o różnych stylach – od fotorealistycznych zdjęć, przez malarstwo olejne, po rysunki wektorowe czy surrealistyczne kolaże. Świetnie nadaje się do szybkiego tworzenia prototypów grafik, ilustracji do opowiadań, pomocy w projektowaniu (np. wymyślanie koncepcji postaci czy produktu) czy po prostu zabawy kreatywnej. Model ten umożliwia także edycję wygenerowanych obrazów: można np. poprosić go o wariacje na temat wygenerowanego już obrazka albo skorzystać z funkcji inpaintingu i outpaintingu – odpowiednio dorysowywania brakujących fragmentów wewnątrz obrazu oraz poszerzania tła obrazu poza pierwotny kadr. DALL·E 2 potrafi na przykład rozszerzyć słynny obraz tak, by pokazać, co mogłoby znajdować się poza jego ramami, zachowując spójny styl.

MidJourney

**Midkolejny głośny projekt AI zdolny tworzyć obrazy z tekstu. W odróżnieniu od DALL·E, MidJourney jest rozwijany przez niezależne laboratorium badawcze o tej samej nazwie z siedzibą w San Francisco, a korzystanie z niego odbywa się poprzez platformę Discord. Użytkownik wydaje polecenie (prompa model generuje grafikę i udostępnia ją na wspólnym czacie. MidJourney zadebiutował w 2022 roku i szybko zyskał ogromną popularność wśród artystów cyfrowych, projektantów i twórców contentu.

Możliwości i styl: MidJourney słynie z tworzenia obrazów o wysokiej jakości artystycznej. Często generuje bardzo szczegółowe, malarskie sceny, które wyglądają jak dzieła ilustratorów lub realistyczne fotografie. Model ten szczególnie dobrze radzi sobie z klimatami fantasy, science-fiction, konceptami artystycznymi – wielu użytkowników wykorzystuje go do projektowania postaci, światów do gier, okładek albumów czy po prostu pięknych obrazów do powieszenia na ścianie. MidJourney pozwala użytkownikowi wpływać na styl grafiki poprzez odpowiednie sformułowanie promptu (np. dodając frazy typu „w stylu art deco” albo „jak obraz olejny Rembrandta”). W porównaniu z DALL·E daje też nieco większą kontrolę nad szczegółami poprzez dodatkowe parametry w promptach i możliwość wyboru spośród kilku wygenerowanych wariantów. Jak trafnie zauważył serwis Zapier, „DALL·E 3 jest szybszy i prostszy w użyciu, ale daje znacznie mniej kontroli nad wynikiem. MidJourney może wydawać się bardziej skomplikowany, ale oferuje za to większą kontrolę nad detalami obrazu”.

Korzystanie z MidJourney: Aby zacząć, należy dołączyć (Midjourney vs. DALL·E 3: Which image generator is better? [2025]) ego serwera MidJourney na Discordzie i użyć komendy /imagine wpisując po niej opis żądanego obrazu. Początkujący użytkownicy otrzymują zwykle kilka darmowych kredytów pozwalających na wygenerowanie ograniczonej liczby grafik, po czym dalsze korzystanie wymaga wykupienia subskrypcji. Obrazy wygenerowane w MidJourney pojawiają się publicznie na kanale (przynajmniej w wersji podstawowej), co oznacza, że społeczność może obserwować nawzajem swoje dokonania i inspirować się pomysłami. Gotowy obraz można powiększyć (upscale) do wyższej rozdzielczości lub poprosić o wariacje wybranego wyniku, jeśli chcemy go nieco zmodyfikować. MidJourney nie umożliwia bezpośredniego edytowania przesłanego własnego obrazu tak jak DALL·E, ale można spróbować „nakarmić” model swoim obrazem jako inspiracją, podając link do pliku w promptcie – model spróbuje wtedy naśladować styl lub układ tej grafiki.

Stable Diffusion

Stable Diffusion to trzeci kluczowy gracz w świecie AI obrazowego. Wydany również w 2022 roku, różni się od DALL·E i MidJourney tym, że jest to model otwartoźródłowy (open-source) stworzony m.in. przez firmę Stability AI. Stable Diffusion został upubliczniony jako model, który każdy może pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie lub korzystać z niego poprzez rozmaite aplikacje. Technicznie jest to głęboki model generatywny oparty o proces dyfuzji (stąd nazwa) – w dużym uproszczeniu model uczy się “odszumiać” obrazy, zaczynając od losowego szumu i stopniowo przekształcając go w spójną grafikę zgodną z opisem. Model ten został wytrenowany na gigantycznym zbiorze obrazów z podpisami i stanowi czołowy przykład możliwości sztucznej inteligencji.

Możliwości i zalety: Stable Diffusion potrafi generować obrazy po (Stable Diffusion - Wikipedia) jakościowo z tymi z MidJourney czy DALL·E, choć konfiguracja i uzyskanie najlepszego efektu może wymagać nieco więcej wiedzy i prób. Jego największą zaletą jest wolność i elastyczność: ponieważ jest otwarty, społeczność stworzyła mnóstwo usprawnień, specjalnych wersji i dodatków. Istnieją np. wyspecjalizowane modele oparte na Stable Diffusion ukierunkowane na konkretne style (osobny model do anime, inny do fotorealizmu, inny do obrazów 3D itp.). Można także dostrajać (fine-tune) model na własnych obrazach, aby nauczył się czyjegoś stylu rysunku lub wygenerował postać o konkretnym wyglądzie. Stable Diffusion został zintegrowany z wieloma narzędziami – są wtyczki pozwalające używać go w Photoshopie, GIMP-ie, a nawet w Blenderze czy innych programach graficznych. Oficjalnie Stability AI udostępnia też serwis online o nazwie DreamStudio, gdziewać obrazy w chmurze (częściowo odpłatnie).

Różnice w stosunku do pozostałych: Ponieważ Stable Diffusion działa lokalnie, to użytkownik ma pełną kontrolę nad tym, co model wygeneruje i jak wykorzysta rezultat. Nie obowiązują tu tak restrykcyjne filtry treści jak w DALL·E czy MidJourney – można generować dowolne treści (oczywiście z poszanowaniem prawa i etyki), a obrazy nie są automatycznie publikowane nigdzie online. Wadą może być natomiast konieczność posiadania odpowiedniego sprzętu i samodzielna konfiguracja oprogramowania. Jednak sama architektura Stable Diffusion jest bardzo wydajna – model zoptymalizowano tak, by mógł działać na przeciętnych komputerach osobistych, nawet z kartą graficzną dysponującą tylko 4 GB VRAM. To czyni tę technologię przystępną dla hobbystów, którzy mogą uruchomić AI na własnym PC. Dl (Stable Diffusion 1.5 | Open Laboratory) odele takie jak MidJourney czy DALL·E udostępniane są tylko poprzez chmurę i nie da się ich uruchomić samemu w domu.

Jak działają modele tekst-do-obrazu?

Zastanawiasz się, jak to możliwe, że algorytm tworzy realistyczny obraz na podstawie samego tekstu? Sekret tkwi w sieciach neuronowych i ogromnych zbiorach danych. Modele pokroju DALL·E, MidJourney czy Stable Diffusion to głębokie sieci uczone na milionach obrazów z opisami. Uczą się one rozumieć zależności między słowami a cechami wizualnymi. Na etapie generowania, sieć dostaje Twój opis (prompt) i na jego podstawie wyobraża sobie obraz – najczęściej zaczynając od losowych pikseli i poprawiając je krok po kroku tak, aby coraz bardziej przypominały to, o co prosisz.

W praktyce wiele z tych modeli wykorzystuje technikę dyfuzji (ang. diffusion). Oznacza to, że model został nauczony usuwania szumu z obrazu. Gdy prosimy o nowy obraz, algorytm rozpoczyna od przypadkowego szumu i iteracyjnie go modyfikuje, kierując się znaczeniem promptu, aż wyłoni się czytelny obraz. DALL·E 2 przykładowo działa w ten sposób: używa modelu dyfuzyjnego sterowanego przez tzw. embeddingi CLIP – specjalne reprezentacje tekstu i obrazu w przestrzeni liczb, które pozwalają AI dopasować jedno do drugiego. W uproszczeniu: Twój tekst zostaje zakodowany na wektor liczb (przez sieć językową), a następnie model gen stara się stworzyć grafikę, której własna reprezentacja byłaby jak najbardziej zbliżona do tego wektora tekstowego.

Każdy z opisywanych modeli ma trochę inną architekturę, ale idea jest podobna. Kluczowe elementy to:

• Encoder tekstu – część sieci, która zamienia słowa w zrozumiałą dla modelu formę (np. wspomniany CLIP text encoder).

• Generator obrazu – właściwa sieć generatywna (np. U-Net w Stable Diffusion), która tworzy obraz, często poprzez stopniowe ulepszanie początkowego losowego szumu.

• Sprzężenie zwrotne z oceny – czasem wykorzystywane są dodatkowe sieci lub mechanizmy (np. dodatkowy model oceniający zgodność z opisem) do sprawdzenia, czy wygenerowany obraz pasuje do promptu i ewentualnego poprawiania go.

Dzięki potędze tych technik, AI potrafi nauczyć się naprawdę złożonych koncepcji. Przykładowo, rozumie, że „kot” ma futro i określony kształt, „siedzi na drzewie” sugeruje pozycję i otoczenie, a styl „jak malunek akwarelą” oznacza pewną kolorystykę i fakturę. Łącząc te wszystkie wskazówki, sieć neuronowa jest w stanie wygenerować obraz kota na drzewie wyglądający jak namalowany akwarelami, mimo że nigdy dosłownie nie widziała tego konkretnego obrazu – tworzy go na podstawie ogólnej wiedzy wyniesionej z treningu.

Wymagania sprzętowe i platformy

Skoro wiesz już, co potrafią te magiczne modele, pojawia się praktyczne pytanie: jak z nich skorzystać i jaki sprzęt jest potrzebny? Dobra wiadomość jest taka, że do zabawy z AI nie zawsze musisz mieć superkomputera – wiele usług działa w chmurze, a do innych wystarczy przeciętny PC z niezłą kartą graficzną.

DALL·E – model ten jest dostępny poprzez przeglądarkę internetową. OpenAI udostępnia go na swojej stronie (tzw. interfejs Labs dla DALL·E 2) oraz – w przypadku DALL·E 3 – w ramach ChatGPT (dla subskrybentów ChatGPT Plus) oraz za pośrednictwem Bing Image Creator (dostępnego darmowo dla posiadaczy konta Microsoft). Oznacza to, że cała moc obliczeniowa jest po stronie serwerów OpenAI/Microsoft. Użytkownik potrzebuje jedynie urządzenia zdolnego do obsługi nowoczesnej przeglądarki internetowej. Może to być komputer, tablet, a nawet smartfon. Oczywiście wygodniej tworzy się grafiki na większym ekranie, ale technicznie nie ma specjalnych wymagań sprzętowych poza dostępem do Internetu.

MidJourney – również nie wymaga od użytkownika posiadania własnej karty graficznej czy mocnego komputera, ponieważ obliczenia odbywają się na serwerach MidJourney. Natomiast do korzystania potrzebna jest aplikacja Discord (lub dostęp do Discorda przez przeglądarkę). W praktyce oznacza to, że potrzebujesz urządzenia, na którym wygodnie uruchomisz Discord – PC lub laptopa, ewentualnie tabletu. Teoretycznie można wydawać polecenia MidJourney także z telefonu (Discord mobilny), ale generowane obrazy są dość duże i telefon może sobie gorzej radzić z ich podglądem czy zapisem. Reasumując, MidJourney działa na niemal każdym sprzęcie, byle masz połączenie z Internetem, jednak dla komfortu pracy lepiej korzystać z komputera. Pamiętaj tylko, że bezpłatna wersja MidJourney ma ograniczenia – po ich wyczerpaniu potrzebna będzie płatna subskrypcja (co wiąże się z płatnością kartą online).

Stable Diffusion – tutaj kwestia sprzętu zależy od wybranej formy korzystania. Jeśli nie chcesz instalować nic lokalnie, możesz skorzystać z platform chmurowych: wspomniany DreamStudio od Stability AI, różne interfejsy webowe (np. Hugging Face udostępnia demo Stable Diffusion online), albo nawet dedykowane aplikacje mobilne korzystające z API. W takim przypadku, podobnie jak wyżej, Twój sprzęt nie wykonuje ciężkich obliczeń – wystarczy przeglądarka i internet.

Natomiast unikalną cechą Stable Diffusion jest możliwość uruchomienia modelu lokalnie. To opcja dla tych, którzy mają nieco mocniejszy komputer i chcą pełnej kontroli. Minimalne wymagania to karta graficzna z ok. 4 GB VRAM oraz kilkanaście gigabajtów wolnego miejsca na dysku na pliki modelu i oprogramowanie. 4 GB pamięci GPU pozwoli na generowanie obrazów w podstawowej rozdzielczości (256x256 lub 512x512 pikseli) – tyle wyst (Stable Diffusion Requirements: CPU, GPU & More for Running) itektura Stable Diffusion jest bardzo zoptymalizowana pod kątem zużycia pamięci. Jeśli jednak chcesz wygodnie generować większe obrazy (np. 1024x1024 px) i szybciej otrzymywać wyniki, zaleca się kartę graficzną z (Stable Diffusion 1.5 | Open Laboratory) b więcej** oraz minimum 16 GB RAM w systemie. Większość nowoczesnych kart NVIDIA RTX spełnia te wymagania. Oprócz tego przyda się szybki dysk SSD. Stable Diffusion działa na systemach Windows, Linux, a nawet Mac (choć na Macach bez GPU NVIDIA korzysta z innej optymalizacji, np. Apple Silicon daje radę przez Metal API).

Podsumowując, każdy może spróbować generowania obrazów AI niezależnie od posiadanego sprzętu. DALL·E i MidJourney działają „na odległość” w chmurze, więc są dostępne nawet dla osób ze słabszym komputerem czy tylko smartfonem. Stable Diffusion oferuje tę możliwość również online, ale daje dodatkowo opcję dla entuzjastów z mocnym PC, by wszystko uruchomić samemu.

Techniki tworzenia skutecznych promptów

Samo posiadanie dostępu do modelu to jedno, ale kluczem do uzyskania imponujących grafik jest umiejętne zadawanie poleceń, czyli tzw. prompt engineering. Prompt to po prostu opis tekstowy, który przekazujemy AI, opisujący co ma się znaleźć na obrazie. Wydaje się to banalne – ot, piszemy czego chcemy. Jednak sposób sformułowania tego opisu ogromnie wpływa na wynik. Oto kilka wskazówek, jak pisać prompty, by uzyskać najlepsze efekty:

• Bądź konkretny i szczegółowy – unikaj ogólników. Zamiast pisać: „ładny krajobraz”, lepiej: „górski krajobraz o zachodzie słońca, z fioletowym niebem i jeziorem odbijającym światło”. Im więcej precyzyjnych detali uwzględnisz, tym model lepiej zrozumie Twoją wizję (pamiętaj: im więcej szczegółów podasz, tym obraz będzie lepszy).

• Używaj kluczowych słów i przymiotników – wskaż ważne cechy obiektów, styl czy atmosferę. Np. *„stary, omszały zamek na szczycie wzgórza, tmosfera, mgła w dolinie”. Takie słowa kluczowe naprowadzają AI na konkretny nastrój.

• Określ styl artystyczny lub technikę – jeśli masz preferencje co do wyglądu obrazu, dodaj to do promptu. Możesz poprosić o grafikę w stylu komiksu, jak obraz olejny, fotorealistyczną fotografię, retro plakat z lat 1920, itp. Możesz też wymienić nazwisko artysty (o ile model go zna) – np. „portret w stylu Van Gogha”. W MidJourney często stosowane są frazy typu “--style” lub podawanie nazw kierunków sztuki bezpośrednio w opisie.

• Podaj kontekst, tło i kompozycję – model czyta prompt całościowo, więc możesz dodać informacje o tle czy ustawieniu sceny. Np. „portret uśmiechniętej kobiety przy oknie, przez które wpada poranne światło” sugeruje zarówno postać, emocję jak i oświetlenie. Możesz wspomnieć o perspektywie lub punkcie widzenia (np. „widok z lotu ptaka na miasto” albo „zbliżenie na twarz”).

• Eksperymentuj i iteruj – traktuj generowanie obrazów jak dialog z AI. Rzadko zdarza się, że pierwszy prompt da idealny rezultat. Częściej wygenerujesz parę wersji, ocenisz, co należy poprawić, i zmodyfikujesz opis. Możesz spróbować synonimów (gdy AI nie rozumie jakiegoś słowa) albo doprecyzować fragmenty, które wyszły nie tak. Każdy z modeli pozwala szybko wygenerować kolejne podejście – korzystaj z tego, by stopniowo zbliżać się do wymarzonego efektu.

• Wykorzystaj negative prompt (jeśli dostępny) – niektóre narzędzia (np. Stable Diffusion w interfejsie WebUI czy MidJourney w nowszych wersjach) umożliwiają podanie dodatkowego opisu cech, których nie chcemy na obrazie. Można tam wpisać rzeczy typu: „brak napisu, brak znaków wodnych, bez zniekształceń” lub konkretnie np. „nie pokazuj owadów”. Negative prompt pomaga zapobiec niepożądanym elementom, jeśli model ma tendencję je dodawać.

Na początku przygody z generowaniem obrazów warto poszukać inspiracji i przykładów. Społeczności użytkowników często dzielą się udanymi promptami. Istnieją strony i fora, gdzie ludzie publikują swoje prompty wraz z wygenerowanymi obrazami – to kopalnia wiedzy, z której można czerpać pomysły na własne eksperymenty.

Modyfikacja i edycja wygenerowanych obrazów

Generowanie obrazów za pomocą AI to proces do pewnego stopnia losowy – za każdym razem wynik może być nieco inny. Co zrobić, gdy otrzymany obraz jest prawie taki, jak chcieliśmy, ale wymaga drobnej poprawki? Albo gdy chcemy rozwinąć naszą wizję dalej? Na szczęście istnieją sposoby na modyfikowanie i ulepszanie wygenerowanych grafik.

Warianty i ponowne generacje: Najprostszą metodą jest wygenerowanie kolejnych obrazów na podstawie tego samego promptu lub na bazie wybranego wyniku. DALL·E pozwala na tworzenie tzw. wariacji – bierzemy wygenerowany obraz i prosimy model o pokazanie kilku alternatywnych wersji tego pomysłu. MidJourney oferuje przyciski Variations (V1, V2...) przy każdej wygenerowanej grafice – kliknięcie generuje nowy obraz podobny do wybranego. Czasem już taki wariant wystarczy, by uzyskać bardziej satysfakcjonujący efekt.

Inpainting – punktowe poprawki: Gdy konkretny fragment obrazka nam nie odpowiada (np. postać ma dziwnie narysowaną rękę albo chcemy dodać jakiś obiekt), z pomocą przychodzi inpainting. Zarówno DALL·E 2, jak i Stable Diffusion posiadają tę funkcję. Polega ona na zamalowaniu (w interfejsie) obszaru, który chcemy przerobić, i opisaniu, co powinno się tam znaleźć. Model wypełni wskazany fragment nową zawartością zgodnie z promptem, starając się dopasować styl i oświetlenie do reszty obrazka. Przykładowo, możemy wygenerować scenę salonu, a potem wypełnić puste miejsce na ścianie obrazem dodając prompt „zawieszony obraz przedstawiający morze”. Modkujący element tak, jakby od początku tam był.

Outpainting – rozszerzanie obrazu: Ta technika przydatna jest, gdy wygenerowany obrazek ma ograniczone ramy, a my chcielibyśmy „wyjść poza kadr”. Outpainting, dostępny m.in. w DALL·E, pozwala generować kontynuację obrazu poza jego dotychczasowymi granicami. Możemy np. stworzyć portret postaci, a następnie za pomocą outpaintingu rozszerzyć tło wokół niej, dodając otoczenie – np. pokój, w którym się znajduje, czy krajobraz woka, by nowe fragmenty płynnie łączyły się z oryginalnym obrazem.

Img2img – przekształcanie całego obrazu: Stable Diffusion oferuje tryb zwany image-to-image, gdzie zamiast zaczynać od szumu, podajemy istniejący obraz jako punkt startowy. Algorytm stara się przerobić ten obraz w kierunku opisanego nowym promptem. To potężne narzędzie – pozwala np. wziąć odręczny szkic i kazać AI przerobić go na pełnokolorową ilustrację; (Stable Diffusion - Wikipedia) djęcie i przepuścić je przez „filtr” wybranego stylu malarskiego. Możemy też kontrolować, jak bardzo wynik ma odbiegać od oryginału (parametr strength określa, ile szumu zostanie dodane i na ile obraz się zmieni). Dzięki temu, mając nawet marny wstępny obrazek, możemy z pomocą AI nadać mu zupełnie nową jakość.

Skalowanie i poprawa jakości: Często generowane obrazy mają ograniczoną rozdzielczość (np. 512 (Stable Diffusion - Wikipedia) adawały się do wydruku lub pełnoprawnego wykorzystania, stosuje się techniki upscale (powiększania) i poprawy jakości. MidJourney ma wbudowane upscalery – po wygenerowaniu miniaturki można ją powiększyć, a AI dopełni detale. W świecie Stable Diffusion istnieją oddzielne modele do upscalingu (np. ESRGAN, SwinIR) lub opcje takie jak Latent Upscaler. Dodatkowo, są narzędzia usuwające szumy czy wyostrzające obraz. Wspomniane wcześniej wtyczki (np. do Photoshopa) umożliwiają dalszą obróbkę – można np. wygenerować tło w AI, a potem ręcznie dorysować postać lub odwrotnie.

Ważne jest, by pamiętać, że obraz wygenerowany przez AI możesz traktować jako bazę. Nic nie stoi na przeszkodzie, by wyeksportować go do ulubionego programu graficznego i tam nanieść ostatnie szlify tradycyjnymi metodami. Wielu artystów tak robi – AI daje im szkic lub pomysł, a resztę dopracowują własnoręcznie. Inni zaś łączą wyniki z różnych modeli (np. twarz od MidJourney, tło od Stable Diffusion) poprzez edycję warstw w Photoshopie.

Zakończenie

Sztuczna inteligencja otwiera przed nami zupełnie nowe możliwości w dziedzinie kreatywności. Generowanie obrazów z tekstu to wspaniały przykład, jak technologia potrafi uzewnętrznić naszą wyobraźnię. Dzięki modelom takim jak DALL·E, MidJourney i Stable Diffusion, każdy początkujący może poczuć się jak artysta i stworzyć coś niepowtarzalnego.

Jeśli jeszcze nie próbowałeś tych narzędzi – czas to zmienić! Wybierz platformę, która najbardziej Ci odpowiada i wypróbuj generowanie własnych obrazów za pomocą AI. Może zaczniesz od wpisania kilku zwariowanych pomysłów w Bing Image Creator lub stworzysz konto na Discordzie, by pobawić się MidJourney? A może masz ochotę zainstalować prosty interfejs Stable Diffusion i eksperymentować bez ograniczeń? Nieważne, którą drogę wybierzesz – daj się ponieść wyobraźni i zobacz, co z tego wyniknie. Przekonaj się sam, jak uzależniające i satysfakcjonujące może być tworzenie grafik ze sztuczną inteligencją. Powodzenia i miłej zabawy!