上週，OpenAI 為其「文字到圖像」AI 模型 DALL-E 新增了「outpainting」功能，為系統帶來了能夠拓展任何給定圖片邊界的功能。簡單來說，就是可以把一些原本畫作的圖片內容，往畫框之外延伸，帶來畫框之外的影像。
以《戴珍珠耳環的少女》為例，你可看到 DALL-E 是如何在人工智慧技術的加持下，「想像」出在 Johannes Vermeer 畫框之外的情境。
讓人感到震驚的是，即使僅提供了相當有限的初始資訊，AI 系統還是能夠努力匹配原畫作者的風格 —— 比如物體的陰影和光線。
DALL·E: Introducing Outpainting
— AK (@_akhaliq) August 31, 2022
Extend creativity and tell a bigger story with DALL-E images of any size
blog: https://t.co/dBRzCXWDYF pic.twitter.com/9sOyDMPEb7
在 Twitter 上分享的這段影片中，藝術家 August Kamp 展示了如何將圖像逐級「放大」。可知 DALL-E 會經常隨著畫幅的延伸，而重新計算出匹配的畫面。
《玩撲克的狗》也能往外延伸（油畫原作者為 Cassius Marcellus Coolidge）
在此基礎上，許多網友開始透過 Beta 測試階段的每月 50 次免費訪問來生成新的視覺效果，並在社群網路上分享了許多有趣的內容。
需要指出的是，DALL-E 的系統並沒有單獨生成擴展出來的畫面。與所有“文字轉圖形”AI 一樣，該模型同樣要求人類輔助描述想要看到怎樣的視覺效果。
隨著公測的開啟，網友們也開始瘋狂地拿 DALL-E 對各個「世界名畫」來再創作。
此外儘管許多“文字到圖像”AI 模型都有提供類似的畫幅延伸功能，但它們往往與升級前的 DALL-E 一樣，需要相當繁雜的人工介入。
如果用完了一個月 50 次的免費服務，也可支付 15 美元來購買 115 次額外的圖像生成。
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