كل ما تحتاج إلى معرفته عن ميزة «Image Playground» في «iOS 18.2»

تسمح لك ميزة «Image Playground» بالدمج بين الذكاء الاصطناعي وسهولة الاستخدام (أبل)
تسمح لك ميزة «Image Playground» بالدمج بين الذكاء الاصطناعي وسهولة الاستخدام (أبل)
TT

كل ما تحتاج إلى معرفته عن ميزة «Image Playground» في «iOS 18.2»

تسمح لك ميزة «Image Playground» بالدمج بين الذكاء الاصطناعي وسهولة الاستخدام (أبل)
تسمح لك ميزة «Image Playground» بالدمج بين الذكاء الاصطناعي وسهولة الاستخدام (أبل)

أطلقت «أبل» ميزة «Image Playground» في تحديث «iOS 18.2» (آي أو إس 18.2)، وهي أداة مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتمكين المستخدمين من إنشاء صور بأسلوب كرتوني جذّاب باستخدام وصف نصي. يمكن الوصول إلى الميزة عبر تطبيق مخصص على الشاشة الرئيسة، يحمل أيقونة تُشبه قطّاً أبيض، أو من خلال تطبيق الرسائل عبر زر «+» بجانب مربع النص.

تتيح الميزة كتابة وصف نصي بسيط مثل: «أسد فوق برج المملكة في الرياض»، لتقوم الأداة بإنتاج صور متعددة، يُمكنك اختيار الأنسب منها. وإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدم تحميل صورة شخصية، وإضافة عناصر مثل القبعات والخلفيات وتعديل الأسلوب الفني لتتناسب مع ذوقه.

تتميز هذه الخاصية بسهولة الاستخدام والدقة العالية في إنشاء الصور، كما تدعم المشاركة الفورية للنتائج. الميزة أصبحت متاحة رسمياً لأجهزة الـ«آيفون» الداعمة لذكاء «أبل»، وهي تجمع بين الإبداع والبساطة، ما يجعلها مثالية لتصميم المحتوى المرئي بطريقة ممتعة وسريعة.

تتيح الميزة إنشاء صور كرتونية بنصوص بسيطة وتعديل النتائج وإضافة تأثيرات شخصية ما يجعلها مثالية للإبداع (أبل)

كيفية استخدام «Image Playground»

1. افتح التطبيق أو الميزة داخل الرسائل.

2. أدخل وصفاً نصياً دقيقاً للصورة التي تريد إنشاءها.

• على سبيل المثال: «أسد فوق برج المملكة في الرياض».

3. استعرض الخيارات المتعددة:

• بعد إنشاء الصورة، يمكنك تمرير الخيارات واختيار النتيجة التي تناسبك.

4. تعديل النتائج:

• إذا لم تكن راضياً عن النتيجة، فيمكنك:

• تعديل الوصف النصي للحصول على صورة مختلفة.

• اختيار اقتراحات «أبل» لتحسين التفاصيل.

5. إضافة الصور الشخصية:

• يُمكنك تحميل صورة لك أو لأحد أفراد عائلتك، وإضافة عناصر مثل الخلفيات أو تأثيرات كرتونية.

6. تغيير الأسلوب الفني:

• اختر بين أنماط فنية مختلفة لتتناسب مع ذوقك.

تجمع «Image Playground» بين البساطة والإبداع، وتتيح للمستخدمين العاديين إنشاء محتوى بصري احترافي دون الحاجة لتعلُّم أدوات معقدة. يمكن استخدام هذه الميزة في إنشاء صور ممتعة للمشاركة على وسائل التواصل الاجتماعي، وتصميم بطاقات شخصية أو دعوات بأسلوب كرتوني وأيضاً تعزيز الإبداع لدى الأطفال والمصممين الهواة.

تُمثل «Image Playground» قفزة نوعية في مجال الإبداع البصري؛ حيث تدمج بين الذكاء الاصطناعي وسهولة الاستخدام. إذا كنت تمتلك جهاز «iPhone» محدثاً إلى «iOS 18.2»، فإن هذه الميزة تستحق التجربة.


مقالات ذات صلة

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

تكنولوجيا مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

«هارت» (HART) أداة جديدة لإنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي، تتفوق على التقنيات الحالية بجودة أعلى، وسرعة أكبر بتسع مرات من النماذج الحالية!

نسيم رمضان (لندن)
خاص تؤدي استراتيجية المدينة الآمنة الشاملة إلى انخفاض ملحوظ في الخسائر البشرية والمادية وتحسين استخدام الموارد وتعزيز جودة الحياة (شاترستوك)

خاص كيف يعيد الذكاء الاصطناعي صياغة مفهوم السلامة الحضرية للمدن؟

يعزز الذكاء الاصطناعي السلامة الحضرية في المدن من خلال تحسين إدارة المرور وتعزيز الأمن العام والاستجابة للطوارئ.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا يمكنك حماية بياناتك وخصوصيتك وملفاتك من تدريبات نماذج اللغة الكبيرة المعروفة

الخصوصية في محادثات الذكاء الاصطناعي... تحت المجهر

في عصر يشهد فيه الذكاء الاصطناعي انتشارا واسعا، تزداد المخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات. وتثير نماذج اللغة الكبيرة مثل «غوغل جيميناي» و«تشات جي بي تي»

خلدون غسان سعيد (جدة)
تكنولوجيا لوحة مفاتيح متطورة للألعاب الإلكترونية

لوحة مفاتيح متطورة للألعاب الإلكترونية

عندما يتعلق الأمر بلوحات المفاتيح، يبحث اللاعبون دائماً عن ميزة، أو عن جماليات أفضل.

جايسون كاتشو ( واشنطن)
تكنولوجيا سماعات الرأس "فوكس إيه 5 برو"

سماعات بذكاء اصطناعي عازل للضجيج وطقم يحوّل الهاتف إلى نظام للتصوير

إليكم جهازين جديدين. عزل «ذكي» للضجيج * تصمم سماعات الرأس «فوكس إيه 5 برو» الجديدة بتقنيات الإلغاء التكيفي للضوضاء التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، إضافة إلى…

غريغ إيلمان (واشنطن)

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
TT

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)

يُعدُّ توليد صور عالية الجودة بكفاءة تحدياً بالغ الأهمية، خصوصاً للتطبيقات، مثل تدريب السيارات ذاتية القيادة، أو تصميم بيئات ألعاب الفيديو، أو محاكاة سيناريوهات العالم الحقيقي. وفي حين حققت نماذج الذكاء الاصطناعي تقدماً كبيراً في توليد الصور، لا تزال الطرق الحالية تواجه مفاضلة بين السرعة والجودة.

نماذج الانتشار (Diffusion Models)، مثل تلك المستخدمة في «DALL-E» و«Stable Diffusion»، تنتج صوراً واقعية مذهلة، لكنها تتطلب قوة حاسوبية كبيرة ووقتاً طويلاً. من ناحية أخرى، النماذج الانحدارية الذاتية (Autoregressive Models) المشابهة لتلك المستخدمة في نماذج اللغة الكبيرة مثل «تشات جي بي تي» (ChatGPT) تولد الصور بسرعة، لكنها غالباً ما تعاني مع التفاصيل الدقيقة، ما يؤدي إلى نتائج مشوهة أو ضبابية. الآن، طور فريق من الباحثين من معهد «ماساتشوستس للتكنولوجيا» (MIT) وشركة «إنفيديا» (NVIDIA) حلّاً مبتكراً يُدعى «هارت» (HART) وهو نموذج ذكاء اصطناعي جديد يجمع بين مزايا الطريقتين لتقديم صور عالية الجودة بسرعات غير مسبوقة.

أفضل ما في الطريقتين

يعمل «HART» على مبدأ بسيط لكنه قوي. أولاً، يقوم النموذج برسم الخطوط العريضة للصورة بسرعة، ثم يقوم نموذج انتشار صغير بتنقيح التفاصيل، فماذا يعني ذلك؟

يوضح هاوتيان تانغ، طالب الدكتوراه في «MIT»، والمؤلف الرئيسي المشارك للبحث، الأمر بهذه العبارة: «تخيَّل الأمر مثل الرسم». ويتابع: «إذا غطّيت اللوحة كلها دفعة واحدة، فقد تبدو النتيجة خاماً. لكن إذا بدأت برسم عام، ثم نقحته بضربات فرشاة أصغر وأدق، تصبح الصورة النهائية أكثر إتقاناً».

تعمل نماذج الانتشار التقليدية عن طريق إزالة الضوضاء من الصورة خطوة بخطوة حتى تظهر صورة واضحة. وهذه العملية تضمن دقة عالية لكنها بطيئة وتستهلك موارد كبيرة. في المقابل، تولد نماذج «هارت» (HART) الصور بشكل تسلسلي، متنبئة بأجزاء صغيرة في كل مرة. وفي حين تكون أسرع، فإنها غالباً ما تفقد تفاصيل مهمة بسبب الضغط.

يملأ «HART» هذه الفجوة باستخدام نموذج انحدار ذاتي للتعامل مع الجزء الأكبر من توليد الصورة، ثم تطبيق نموذج انتشار خفيف فقط لتحسين التفاصيل المتبقية، أي تلك العناصر الدقيقة التي تجعل الصورة حية مثل ملمس الشعر، وبريق العين، أو الحواف الدقيقة للأجسام.

يتميز نموذج «HART» الجديد بقدرته على إنتاج صور بجودة تعادل أو تفوق أحدث نماذج الانتشار لكن بسرعة أعلى بتسع مرات (MIT)

السرعة دون التضحية بالجودة

من أكثر إنجازات «HART» إثارة للإعجاب هي كفاءته. وفي حين تتطلب نماذج الانتشار الحديثة مليارات المعلمات وعشرات الخطوات للتنقيح، يُحقق «هارت» نتائج مماثلة أو حتى أفضل بجزء بسيط من التكلفة الحاسوبية.

في الاختبارات، أنتج «HART» صوراً أسرع بتسع مرات من نماذج الانتشار الرائدة، مع الحفاظ على مستوى التفاصيل نفسه. والأكثر إثارة، أنه يفعل ذلك باستخدام طاقة حاسوبية أقل بنسبة 31 في المائة، ما يجعله قابلاً للتشغيل على أجهزة المستهلك العادية، مثل أجهزة اللابتوب أو الهواتف الذكية.

يقول تانغ: «نموذج الانتشار في (HART) لديه مهمة أبسط بكثير... فهو يحتاج فقط لتصحيح التفاصيل الدقيقة، وليس الصورة بأكملها، ما يجعل العملية أكثر كفاءة».

فتح آفاق جديدة

تمتد آثار «HART» إلى ما هو أبعد من مجرد توليد صور أسرع. تصميمه الهجين يجعله شديد التكيف للدمج مع أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط، مثل نماذج الرؤية واللغة التي يُمكنها تفسير وتوليد النصوص والصور معاً.

تخيَّل أن تطلب من مساعد ذكي أن يرشدك خلال تجميع قطعة أثاث، مع عرض مرئي لكل خطوة في الوقت الفعلي، أو فكِّر في سيارات ذاتية القيادة يتم تدريبها في بيئات افتراضية فائقة الواقعية، تتعلم تجنب المخاطر غير المتوقعة، قبل أن تصل حتى إلى الطريق. سرعة ودقة «HART» مكَّنَتا من جعل هذه التطبيقات ليست ممكنة فحسب، بل عملية أيضاً.

في المستقبل، يُخطط الباحثون لتوسيع قدرات «HART»، لتشمل توليد الفيديو وتركيب الصوت، مستفيدين من تصميمه القابل للتوسع لمهام أكثر تعقيداً.

خطوة نحو ذكاء اصطناعي أذكى

يُمثل «HART» قفزة كبيرة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، مبرهناً على أن السرعة والجودة يجب ألا يكونا متناقضين. من خلال الجمع الذكي بين نقاط قوة النماذج الانحدارية الذاتية ونماذج الانتشار، يفتح الباحثون أبواباً جديدة لتوليد الصور عالية الدقة في الوقت الفعلي، ما يقربنا من مستقبل يمكن فيه للذكاء الاصطناعي أن يدمج الإبداع والكفاءة بسلاسة.

هذا البحث، المدعوم من مختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT» و«Amazon للعلوم»، ومؤسسة «العلوم الوطنية الأميركية»، سيُعرض في المؤتمر الدولي حول التمثيلات التعليمية. ومع مزيد من التطوير، قد يصبح «HART» قريباً حجر الزاوية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي، ما يُعيد تشكيل طريقة تفاعلنا مع الذكاء الاصطناعي والاستفادة منه.