DALL-E 不仅能为你绘制出一幅画，还能创造出栩栩如生的图像，但它既非画家也非摄影师，而是一个人工智能模型。对于那些自认没有绘画天赋的人来说，DALL-E 是一个充满乐趣的工具，至少值得一试。

什么是 DALL-E？

只需通过简单的文字描述，DALL-E 就能在几秒钟内为你生成一张图像。这种看似魔法般的能力实际上源自于 Open AI 开发的一款生成型AI模型，它可以根据文本描述创建图像。

由于使用这个工具只需要具备基础的英文能力，无需经过多年的刻苦练习来学习绘画或摄影，因此它受到了广泛的关注。无论是为《龙与地下城》游戏构建沉浸式的场景，还是为 Substack 上的独立作者提供免费且富有创意的配图，都有人在使用 DALL-E。

注：DALL-E 这个名字源于著名的超现实主义画家萨尔瓦多·达利（Salvador Dalí）和皮克斯动画电影中的机器人 WALL-E。

DALL-E 的工作原理

DALL-E 是由 OpenAI 开发的一款先进的人工智能模型，其独特之处在于能够根据文本描述生成图像。这种能力背后的机制复杂而精妙，它融合了深度学习领域的多个前沿技术。

数据集与训练
DALL-E 的训练基于一个庞大的数据集，其中包括了大量的图像及其对应的描述性文本。这些数据用于教会模型理解图像内容与描述之间的关系。通过处理这些成对的数据（图像-文本），DALL-E 学习到了将抽象的文字信息转化为视觉表现的方法。

变换器架构
DALL-E 使用了基于变换器（Transformer）的架构，这是一种最初用于自然语言处理领域的模型。变换器架构擅长处理序列数据，如文本，它通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）来捕捉输入数据中的全局依赖关系。在 DALL-E 中，变换器不仅用于处理文本输入，还用于生成图像的像素值。

文本到图像的生成
当用户输入一段文本时，DALL-E 首先会对这段文本进行编码，转换成计算机可以理解的形式。接下来，模型会根据编码后的文本信息，逐像素地生成图像。这个过程涉及到复杂的概率分布计算，以确保生成的图像与输入的文本描述相符。

生成多样性与控制
为了让生成的结果更加多样化，DALL-E 通常会输出一组图像而不是单一的图片。这样用户可以选择最符合自己预期的结果。此外，用户还可以通过调整输入文本中的关键词或是添加额外的描述来引导生成过程，从而实现对生成图像的一定程度的控制。

DALL-E 的“艺术才能”来自于它的训练过程。它接受了包含数亿张图像及其描述文字的大规模数据集的训练。从技术上讲，DALL-E 是一种基于变换器结构的语言模型。

如何在必应图像创建器中使用 DALL-E？

最新版本的 DALL-E 已经整合到了必应图像创建器中，这是一个可以执行在线绘画的工具。如果还没有注册必应账户，那么这是第一步。

登录后，界面类似于一个搜索引擎输入框。你可以直接输入，比如：“创建一个室外包含 DaYanZai 咖啡店的广告牌，写实风格，冬天场景。”必应图像创建器根据你的描述生成图像。你可以通过不断细化你的要求，直到获得满意的图像为止。

必应图像创建器

当然，你也可以直接描述心中所想的图像，并尽可能详细地阐述。优化你的描述是使用 DALL-E 创造出色图像的关键。如果对某些元素不满意，可以尝试更换词汇或调整顺序。反复试验是使用过程中不可避免的一部分。

DALL-E 的应用场景

自 AI 图像生成器如 DALL-E 在人工智能技术兴起之初推出以来，已经催生了一个热衷于此的社区。人们乐于研究如何通过精准的描述来获得最佳的图像结果，这一过程有时被称为“提示工程”。

对于其他人来说，DALL-E 也有着实际的应用价值。无论是平面设计、Logo 创作、概念艺术、网页设计，还是为新闻通讯制作配图，DALL-E 都能派上用场。有时候，聘请专业设计师的成本过高，这时借助能够生成逼真图像的AI系统就成了一个不错的选择。

DALL-E 作为一款强大的 AI 图像生成器，不仅是最早普及此类新技术的模型之一，而且其易用性也让任何人都能轻松上手。尽管这几乎不需特别技能，但随着时间的推移，人们证明了它确实可以成为一项值得投入时间的爱好，尤其是当你希望创作出令人惊叹的 AI 艺术作品时。