هل لاحظت أنه من السهل اكتشاف الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لأنها تحتوي على لون أصفر خفي؟ هذا اللون الأصفر ليس ميزة محددة لجميع مولدات الصور ذات الذكاء الاصطناعي؛ إنه في الواقع خاص جدًا بواحد منهم: ChatGPT.
لسبب ما، يقوم ChatGPT افتراضيًا بإنشاء صوره ذات صبغة صفراء طفيفة. لن تلاحظ ذلك في البداية، ولكن كلما زاد عدد الصور التي تنشئها، كلما بدأت تلاحظ أنها غالبًا ما تحتوي على لون بني داكن أو لون أصفر. لا يقتصر الأمر على تشتيت الانتباه فحسب، بل إنه يبتعد عن واقعية الصورة ويجعلها تبدو قديمة.
يانع الأصفر
على سبيل المثال، طلبت من ChatGPT إنشاء مجموعة متنوعة من الصور – دعوة عيد ميلاد لطفل، وقطة كمصارع روماني في الكولوسيوم، وصورة مفاهيمية لعرض تقديمي.
أود أن أقول أنه، بدرجات متفاوتة، يمكنك رؤية النغمة الصفراء الافتراضية للخلفية في جميع الصور:
والسؤال هو، ماذا يمكنك أن تفعل حيال ذلك؟ حسنًا، عندما تكتب مطالبة الصورة الأصلية، يمكنك محاولة تضمين تعليمات خاصة بالألوان مثل “توازن اللون الأبيض المحايد” أو “لا يوجد لون أصفر، ألوان بشرة دقيقة”. قد يساعد هذا في إيقاف المشكلة قبل أن تبدأ، ولكنه يعني أن المطالبات الخاصة بك تصبح أطول وأكثر تعقيدًا.
الحل الآخر هو ذكر ظروف إضاءة محددة، مثل “ضوء منتصف النهار الساطع”، أو استخدام مطالبة سلبية مثل “تجنب اللون الأصفر أو اللون البني الداكن” كجزء من مطالبتك.
ما لا يمكنك فعله باستخدام ChatGPT هو الشيء الواضح – قم بإنشاء صورة ثم قل شيئًا مثل “اجعل هذا أقل أصفر”. نظرًا لكيفية عمل ChatGPT، فإنه سينتج صورة أقل صفراء من ذي قبل، ولكنه سيعيد إنشاء الصورة بأكملها في العملية، لذلك لن تكون هي الصورة التي بدأت بها تمامًا. في الواقع، غالبًا ما سيبدو الأمر مختلفًا تمامًا.
نص بايثون
إذا كنت تريد ببساطة الحصول على نسخة مصححة الألوان من نفس الصورة داخل ChatGPT، فما يمكنك فعله هو قص ولصق نص Python التالي (من مستخدم Reddit Linkpharm) في ChatGPT واطلب منه تشغيله على الصورة بعد إنشائها.
import cv2
import numpy as np
def neutralize_yellow(image):
"""
Takes a BGR image (NumPy array) and reduces yellow tint to make colors more neutral.
Returns a new neutralized image.
"""
# Convert to LAB color space (L = lightness, A = green–red, B = blue–yellow)
lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)
# Split into channels
L, A, B = cv2.split(lab)
# Compute how much yellow there is (positive shift in B channel)
yellow_strength = np.mean(B) - 128 # 128 = neutral midpoint
# Reduce yellow by shifting B channel toward neutral (128)
if yellow_strength > 0:
correction = np.clip(B - yellow_strength * 0.8, 0, 255)
lab = cv2.merge((L, A, correction))
else:
lab = cv2.merge((L, A, B))
# Convert back to BGR
neutral_img = cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
return neutral_img
# Example use from another script:
# from remove_yellow_tint import neutralize_yellow
# neutral_image = neutralize_yellow(image_from_other_script)لن يواجه ChatGPT أي مشكلة في تشغيل نص Python، وسيترك الصورة تمامًا كما كانت من قبل، فقط قم بتصحيح الألوان داخل ChatGPT.
فيما يلي مثال على ما قبل وبعد استخدام برنامج Python النصي:
من المحتمل جدًا أن الإصدارات المستقبلية من ChatGPT لن تحتوي على هذا اللون الأصفر عند إنشاء الصور، ولكن حتى ذلك الحين، هناك شيء يمكنك القيام به حيال ذلك. أو يمكنك الاطلاع على منشئ صور Nano Banana الممتاز الذي يأتي كجزء من Gemini.
اتبع TechRadar على أخبار جوجل و أضفنا كمصدر مفضل للحصول على أخبار الخبراء والمراجعات والآراء في خلاصاتك. تأكد من النقر على زر المتابعة!
وبالطبع يمكنك أيضًا اتبع TechRadar على TikTok للحصول على الأخبار والمراجعات وفتح الصناديق في شكل فيديو، والحصول على تحديثات منتظمة منا على واتساب أيضاً.
أفضل أجهزة الكمبيوتر المحمولة للأعمال لجميع الميزانيات
التعليقات