DataLearner 标志DataLearnerAI
AI技术博客
大模型评测排行
大模型评测基准
AI大模型大全
AI资源仓库
AI工具导航

加载中...

DataLearner 标志DataLearner AI

专注大模型评测、数据资源与实践教学的知识平台,持续更新可落地的 AI 能力图谱。

产品

  • 评测榜单
  • 模型对比
  • 数据资源

资源

  • 部署教程
  • 原创内容
  • 工具导航

关于

  • 关于我们
  • 隐私政策
  • 数据收集方法
  • 联系我们

© 2026 DataLearner AI. DataLearner 持续整合行业数据与案例,为科研、企业与开发者提供可靠的大模型情报与实践指南。

隐私政策服务条款
  1. 首页/
  2. 博客列表/
  3. 博客详情

OpenAI即将推出DALL·E Controls功能,可以更加精细化控制DALL·E图片生成的效果

2024/01/27 08:49:55
407 阅读
ChatGPTDALL·EControlsGPT自定义版本ChatGPT

DALL·E3是OpenAI推出的文本生成图片服务,背后也是一个文生图大模型。此前,该模型只能通过对话的方式让模型生成图片结果。无法通过配置信息控制模型输出的效果,包括风格、比例等。而最新的截图显示,OpenAI可能即将推出DALL·E Controls功能,可以从不同的方面来控制图片生成的效果。如下图所示:

如上图所示,对于DALL·E3的控制包含3个方面,它允许用户调整三个方面来生成图片:

  1. Prompt (提示) - Boost or Strict(加强或严格): 这可能是指用户可以选择让DALL-E 3更严格地遵循给定的提示(Strict),或者更灵活地解释它(Boost)。"Strict"模式可能会更精确地匹配给定的描述,而"Boost"模式可能会在创造性和解释上有更大的自由度。

  2. Style (风格) - Automatic, Natural, or Vivid(自动、自然或鲜艳): 这个选项可能是指可以调整生成图片的整体风格。"Automatic"可能会根据提示自动选择最合适的风格,"Natural"可能倾向于更真实、自然的外观,而"Vivid"可能会产生更加鲜艳、艺术化的图像。

  3. Aspect Ratio (长宽比) - Automatic, Square, Widescreen, or Vertical(自动、正方形、宽屏或垂直): 用户可以选择图片的长宽比,这会影响图片的形状和布局。"Automatic"可能会根据提示自动选择最合适的长宽比,而"Square", "Widescreen", 和 "Vertical"分别代表正方形、宽屏和垂直形状的图片。

DataLearner 官方微信

欢迎关注 DataLearner 官方微信,获得最新 AI 技术推送

DataLearner 官方微信二维码
返回博客列表

相关博客

  • OpenAI收入大揭秘:2024年收入40亿美金,2030年预计达到2000亿,年均复合增长超90%!ChatGPT占比将逐年下降!
  • GPT-5 模式与配额全解析:自动与手动 Thinking 的区别、不同用户的使用配额问题等
  • OpenAI正在测试一个新的o3模型:o3 alpha模型,实测编码和游戏能力十分突出
  • 最新消息显示OpenAI可能还在训练GPT-5,可能在今年年中发布GPT-5
  • OpenAI隐藏的一个ChatGPT新功能:在对话框中@任意GPTs,获得回答!一个巨大的由各种GPT组成的聊天世界即将到来
  • OpenAI可能即将增加按年付费的选项,一年的ChatGPT Plus仅需200美元
  • GPT-4在11月份以来变懒的原因可能已经找到:大模型可能会在节假日期间变得不愿意干活,工作日期间却更加高效
  • 来自OpenAI的官方解释:ChatGPT中的GPTs与Assistants API的区别是什么?有什么差异?

热门博客

  • 1Dirichlet Distribution(狄利克雷分布)与Dirichlet Process(狄利克雷过程)
  • 2回归模型中的交互项简介(Interactions in Regression)
  • 3贝塔分布(Beta Distribution)简介及其应用
  • 4矩母函数简介(Moment-generating function)
  • 5普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)的详细推导过程
  • 6使用R语言进行K-means聚类并分析结果
  • 7深度学习技巧之Early Stopping(早停法)
  • 8手把手教你本地部署清华大学的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡本地部署