تخطَّ إلى المحتوى

توليد الصور

Image Generation

مبتدئ تطبيقات

يُسمّى أيضًا: إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي، توليد الصور الاصطناعية، الرسم بالذكاء الاصطناعي

بجملة واحدة

تقنية تنتج صورًا جديدة بالكامل من وصف نصي يكتبه المستخدم، دون حاجة إلى تصوير أو رسم يدوي.

توليد الصور هو قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على إنشاء صورة لم تكن موجودة من قبل، اعتمادًا على وصف نصي يُسمى البرومبت (الأمر النصي الذي يوجّه النموذج). تكتب مثلًا: "قطة تلبس عباءة وتجلس في مقهى دمشقي قديم"، فينتج النظام صورة كاملة تطابق هذا الوصف خلال ثوانٍ.

تعتمد معظم أدوات توليد الصور الحديثة على تقنية تُعرف بـنموذج الانتشار (طريقة تبدأ من ضجيج بصري عشوائي ثم "تنظّفه" تدريجيًا حتى تظهر الصورة المطلوبة). تعلّم النموذج هذه المهارة من ملايين الصور المصحوبة بأوصاف نصية، فصار يفهم العلاقة بين الكلمات والأشكال والألوان والأساليب الفنية.

ستصادف هذه التقنية في حياتك اليومية أكثر مما تتوقع:

  • صور المنتجات والإعلانات على متاجر إلكترونية ومواقع التواصل.
  • أغلفة المقالات والرسوم التوضيحية في المواقع الإخبارية.
  • تصاميم الشعارات والبطاقات في أدوات مثل "Canva".
  • الصور المزيفة المنتشرة على الإنترنت، وهذا الجانب يستدعي الحذر.

يهم أن تعرف أن جودة الصورة الناتجة تعتمد كثيرًا على دقة الوصف الذي تكتبه، وهنا تظهر أهمية هندسة البرومبت (مهارة صياغة الأوامر النصية بدقة للحصول على نتائج أفضل).

استخدام صحيح

صاحب متجر عطور إلكتروني في جدة يكتب وصفًا في "Midjourney" ليولّد صورة زجاجة عطر فوق رمال ذهبية عند الغروب، ويستخدمها في إعلان على إنستغرام.

لماذا: استخدام صحيح لأنه أنتج صورة تسويقية أصلية بتكلفة شبه معدومة، بدلًا من جلسة تصوير احترافية مكلفة.

معلمة في القاهرة تولّد صورًا توضيحية لدرس عن دورة الماء في الطبيعة، بأسلوب كرتوني يناسب طلاب الصف الرابع.

لماذا: التقنية هنا وفّرت محتوى تعليميًا بصريًا مخصصًا يصعب إيجاده جاهزًا بهذه المواصفات.

خطأ شائع

صحفي ينشر صورة مولّدة لحدث إخباري حقيقي، مثل حريق أو مظاهرة، دون توضيح أنها مولّدة بالذكاء الاصطناعي.

الصواب: هذا تضليل خطير. الصور المولّدة ليست توثيقًا للواقع، والصواب استخدامها للأغراض الإبداعية مع الإفصاح الواضح عن مصدرها.

مصمم يظن أن توليد الصور يعني "البحث عن صور جاهزة" على الإنترنت، فيطلب من الأداة صورة محمية بحقوق نشر معينة.

الصواب: خلط شائع. النموذج لا يبحث عن صور موجودة بل ينشئ صورًا جديدة من الصفر، ولا يمكنه استرجاع صورة محددة رآها من قبل بشكل مطابق.

كيف تميّزه بسرعة

أكثر التباس شائع هو الاعتقاد بأن النموذج "يقصّ ويلصق" أجزاء من صور حقيقية موجودة على الإنترنت. الحقيقة أنه يتعلم أنماطًا عامة من بيانات التدريب ثم ينشئ كل صورة من الصفر بكسلًا بكسلًا. لذلك قد تظهر أخطاء غريبة مثل يد بستة أصابع أو نص عربي مشوّه، لأن النموذج لا "يفهم" الواقع بل يعيد إنتاج أنماط تعلّمها.

لماذا يهمّك؟

توليد الصور خفّض تكلفة إنتاج المحتوى البصري من مئات الدولارات إلى شبه الصفر، وهذا يفتح بابًا واسعًا لأصحاب المشاريع الصغيرة وصنّاع المحتوى العرب. من جهة أخرى، انتشار الصور المولّدة يجعل التمييز بين الحقيقي والمزيف مهارة ضرورية لكل مستخدم للإنترنت. فهم كيفية عمل هذه التقنية يساعدك على الاستفادة منها والحذر من إساءة استخدامها معًا.

أدوات تستخدم هذا المفهوم

مصطلحات ذات صلة

النشرة اليومية

كل ما يهمّك في الذكاء الاصطناعي، في 60 ثانية يوميًا

نرصد المئات من المصادر ونرسل لك الخلاصة فقط. بلا حشو، وبلا رسائل مزعجة.