เป็นเวลาหลายปีแล้วที่ฉันได้ส่งเสริมข้อดีของ Google รูปภาพในหลักสูตรของฉันสำหรับการทำวิจัยเกี่ยวกับรูปภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องการหา 'แรงบันดาลใจ' ในการออกแบบ เจเนอเรทีฟเอไอได้เพิ่มวิธีการใหม่ในการทำวิจัยภาพโดยอิงจากการเขียนทันที ซึ่งแตกต่างจากการเขียนค้นหาอย่างมาก

เมื่อใช้ Google รูปภาพ คุณต้องทำการค้นหาเว็บ ซึ่งหมายความว่าน่าเสียดายที่คุณสามารถค้นหาได้เฉพาะสิ่งที่มีอยู่แล้วเท่านั้น ด้วย generative AI คุณสามารถ 'ค้นหา' สำหรับสิ่งที่ไม่เคยมีมาก่อน โดยขอให้โปรแกรมสร้างภาพในฝันให้ตรงกับข้อความของคุณ

การค้นหารูปภาพของ Google

จุดประสงค์ของการค้นหารูปภาพของ Google คือการค้นหาและดึงรูปภาพที่มีอยู่ตามคำหลักหรือเกณฑ์เฉพาะ มันขึ้นอยู่กับดัชนีของรูปภาพที่มีอยู่ในเว็บ ผู้ใช้ป้อนข้อความค้นหา และเครื่องมือค้นหาส่งคืนรูปภาพที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูล ผลลัพธ์มักเป็นภาพถ่ายจริงหรือภาพประกอบที่มาจากเว็บไซต์ต่างๆ

การค้นหารูปภาพของ Google ช่วยให้เข้าถึงคอลเล็กชันรูปภาพมากมายที่สร้างโดยช่างภาพ ศิลปิน และผู้สร้างเนื้อหาอื่นๆ ภาพเหล่านี้มีอยู่ก่อนแล้วและได้รับการถ่ายหรือออกแบบโดยคนจริงๆ แม้ว่าใคร ๆ ก็คาดการณ์ว่าในอนาคต เนื้อหาที่สร้างโดย AI จะปรากฏในการค้นหามากขึ้น ผลการค้นหามักจะแสดงถึงผลงานสร้างสรรค์ของผู้อื่นและอยู่ภายใต้ข้อจำกัดด้านลิขสิทธิ์หรือใบอนุญาต

ผู้ใช้มีข้อจำกัดในการควบคุมรายละเอียดหรือลักษณะเฉพาะของรูปภาพที่พบผ่านการค้นหารูปภาพของ Google พวกเขาสามารถปรับแต่งข้อความค้นหาหรือใช้ตัวกรอง แต่ผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับรูปภาพที่มีอยู่ในดัชนีของเครื่องมือค้นหา การตีความภาพเป็นหน้าที่ของผู้ดู เนื่องจากเครื่องมือค้นหาไม่มีบริบทเกี่ยวกับเจตนาของผู้ใช้

การค้นหาใน Pinterest นั้นคล้ายกับการค้นหารูปภาพของ Google โดยแท้จริงแล้ว ผลลัพธ์ที่คุณพบผ่าน Google รูปภาพมักจะเป็นบอร์ด Pinterest ของผู้อื่นเป็นหลัก Pinterest เช่นเดียวกับ Google รูปภาพ อาศัยภาพที่มีอยู่แล้ว แต่บอร์ด Pinterest มีข้อได้เปรียบเฉพาะในการแสดงเจตนาของภัณฑารักษ์ของผู้อื่นที่จงใจสร้างคอลเลกชั่นรูปภาพที่จัดระเบียบภายใต้ธีมหรือหัวข้อบางอย่าง

ดังนั้น คุณอาจใช้การค้นหาบอร์ดของ Pinterest เป็นทางเลือกหรือเป็นส่วนเสริมของการค้นหารูปภาพของ Google แต่โปรดทราบว่าแม้ Pinterest จะแสดงอคติอย่างชัดเจนต่อเส้นทางที่รกหูรกตา เช่นเดียวกับที่ Google รูปภาพทำ เมื่อทำการค้นหาใน 'การออกแบบเกมกระดาน'

การสร้างภาพ AI แบบกำเนิด

ในทางตรงกันข้าม การสร้างภาพ AI เชิงกำเนิดนั้นเกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างภาพใหม่ที่ไม่ซ้ำใครตามข้อความแจ้ง แทนที่จะดึงภาพที่มีอยู่ โมเดล AI จะสร้างภาพที่แปลกใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น มันใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก เช่น generative adversarial network (GANs) หรือ Variational autoencoders (VAEs) เพื่อสังเคราะห์รูปภาพที่ตรงกับคำอธิบายข้อความที่กำหนด

โมเดล AI เจเนอเรชันสามารถสร้างภาพใหม่และเป็นต้นฉบับทั้งหมดตามข้อความแจ้ง อัลกอริทึม AI เรียนรู้จากชุดข้อมูลของภาพที่มีอยู่ในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรม จากนั้นจึงสร้างภาพใหม่ที่คล้ายกับภาพในชุดการฝึก รูปภาพที่สร้างขึ้นสามารถมีเอกลักษณ์และจินตนาการได้ เนื่องจากโมเดล AI คาดการณ์จากรูปแบบที่เรียนรู้และสร้างภาพที่ไม่เคยเห็นมาก่อน

ด้วยการสร้างภาพ AI เชิงสร้างสรรค์ ผู้ใช้จึงสามารถควบคุมผลลัพธ์ภาพได้มากขึ้น ผู้ใช้สามารถแนะนำโมเดล AI เพื่อสร้างภาพตามคุณลักษณะ สไตล์ หรือองค์ประกอบที่ต้องการได้ การป้อนข้อความอาจรวมถึงคำแนะนำโดยละเอียด เช่น การระบุสีวัตถุ รูปร่าง หรือแม้แต่การให้คำอธิบายฉาก ผู้ใช้สามารถมีอิทธิพลต่อการตีความกระบวนการสร้างภาพ

ค้นหาแนวคิดภาพเกมกระดานนวนิยาย

สิ่งทั่วไปที่เราอาจทำกับคอลเลกชันรูปภาพที่พบผ่านการค้นหารูปภาพของ Google คือการสร้างมู้ดบอร์ด คล้ายกับการสร้างบอร์ดรูปภาพใน Pinterest มู้ดบอร์ดคือเครื่องมือภาพหรือภาพตัดปะที่รวบรวมและสื่อสารอารมณ์ สไตล์ และสุนทรียภาพของแนวคิดหรือโครงการโดยรวม

โดยปกติจะประกอบด้วยคอลเลกชันของรูปภาพ พื้นผิว สี รูปแบบตัวอักษร และองค์ประกอบภาพอื่นๆ ที่ประกอบกันบนกระดานจริงหรือในรูปแบบดิจิทัล มู้ดบอร์ดถูกนำมาใช้ในด้านความคิดสร้างสรรค์ต่างๆ เช่น การออกแบบ แฟชั่น การตกแต่งภายใน และการตลาด เพื่อถ่ายทอดแนวคิด สร้างแรงบันดาลใจในการสร้างสรรค์ และสร้างทิศทางภาพ ใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงและช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและผู้ทำงานร่วมกันเข้าใจและสอดคล้องกับอารมณ์หรือบรรยากาศที่ต้องการสำหรับโครงการ

ตัวอย่างเช่น ด้านล่างนี้คือมู้ดบอร์ดที่สร้างโดยผู้ใช้ Reddit เพื่อปรับแต่งรูปลักษณ์ของเกม:

การค้นหา Google รูปภาพสำหรับ "การออกแบบเกมกระดาน" ส่งคืนผลลัพธ์ที่แปลกประหลาดมาก แปลกที่มีอคติที่เห็นได้ชัดต่อเส้นทางที่งุนงง:

ผลลัพธ์จะไม่ดีไปกว่านี้ถ้าคุณค้นหา "แนวคิดการออกแบบเกมกระดาน" ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความหลงใหลในเส้นทางที่โกลาหล:

คุณจะเห็นว่าการสร้างอารมณ์ที่ดี/บอร์ด Pinterest ด้วย Google รูปภาพอาจค่อนข้างท้าทายเมื่อผลลัพธ์ออกมาคล้ายกันมาก (และค่อนข้างน่าเบื่อด้วย)! จุดประสงค์ของการรวบรวมภาพเพื่อจุดประสงค์ในการสร้างแรงบันดาลใจคือการได้รับความสมดุลของความเป็นเอกลักษณ์ ความเหมือน และความหลากหลายในตัวอย่างที่หลากหลายเพื่อเติมความคิดสร้างสรรค์ของคุณ

ตอนนี้ เรามาเปรียบเทียบรูปภาพด้านบนกับผลลัพธ์รูปภาพ AI บางส่วน โดยอ้างอิงจากเกมกระดานไซเบอร์พังค์สีเดียวพร้อมชิ้นส่วนโลหะนีออนและบางสิ่งที่น่าตื่นเต้นก็เริ่มเกิดขึ้น เพื่อทำความเข้าใจว่าน่าตื่นเต้นเพียงใด ให้ป้อนข้อความเดียวกันใน Google รูปภาพ ค้นหาและเตรียมพร้อมสำหรับความผิดหวังครั้งใหญ่ เครื่องมือสร้าง AI ไม่ทำให้ผิดหวัง อย่างไรก็ตาม:

Google รูปภาพให้เส้นทางที่คดเคี้ยวหลากหลายรูปแบบ แต่ที่นี่มีเพียงสองภาพที่นำเสนอแนวคิดเกมกระดานที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ซึ่งมีประโยชน์มากกว่าสำหรับการคิดนอกกรอบและรับแรงบันดาลใจในการออกแบบภาพ

ตอนนี้คุณอาจถามว่า “เฮ้ คุณคิดประโยคนั้นมาจากไหน” แต่ความสวยงามของ AI กำเนิดคือการที่คุณขอให้อัลกอริทึมจินตนาการบางสิ่ง ไม่ใช่ค้นหาสิ่งที่มีอยู่แล้ว ดังนั้นคุณจึงสามารถกระตุ้นอะไรก็ได้ที่คุณนึกออก เมื่อเปรียบเทียบกัน การค้นหารูปภาพของ Google ดูเหมือนจะค่อนข้างจำกัด ในขณะที่ AI กำเนิดรู้สึกว่าความเป็นไปได้นั้นไม่มีที่สิ้นสุด

หากคุณต้องการข้อมูลอ้างอิงทางประวัติศาสตร์ที่แท้จริงในเกมของคุณ เพื่อให้ผู้เล่นได้รับการเตือนถึงเกมคลาสสิกแบบบัญญัติที่มีเสียงสะท้อนของวัฒนธรรมที่ลึกซึ้ง เครื่องมือทั้งสองก็มีประโยชน์ แต่คุณอาจพบว่าการขอให้ AI กำเนิดจินตนาการถึงสิ่งที่มีอยู่แล้ว ผลลัพธ์ที่ได้อาจ น่าเบื่อ ตัวอย่างเช่น ต่อไปนี้คือการเปรียบเทียบการค้นหารูปภาพของ Google และข้อความแจ้งของ AI สำหรับเกมกระดานที่เป็นนวัตกรรมใหม่พร้อมความรู้สึกแบบกระดานหมากรุกย้อนยุค

ในตัวอย่างข้างต้น ฉันจะบอกว่า Google รูปภาพเป็นผู้ชนะอย่างชัดเจน เพราะพบสิ่งที่น่าสนใจมากกว่าสิ่งที่ AI กำเนิดสามารถประดิษฐ์ได้ ข้อเสีย ภาพที่ดีที่สุดที่พบเป็นเพียงเกมหมากรุกแบบดั้งเดิมที่มีชิ้นส่วนศิลปะและกระดานเกม ในขณะที่ AI กำเนิดทำให้หมากรุกเป็นเกมเขาวงกตซึ่งเป็นความแปลกใหม่ที่แตกต่างออกไป

Google รูปภาพมักจะส่งคืนรูปภาพที่ไร้ประโยชน์จำนวนมาก ทำให้คุณต้องค้นหาสิ่งที่ดี ในขณะที่ AI กำเนิดมีโอกาสสูงที่จะประสบความสำเร็จในครั้งแรก นี่คือการเปรียบเทียบผลลัพธ์สำหรับองค์ประกอบเกมกระดานที่จับต้องได้ที่ซับซ้อนอย่างอุกอาจสำหรับค่าใช้จ่ายที่สร้างสรรค์และกลไกที่น่าสนใจ :

มาลองทำอะไรง่ายๆ โดยตรงในเส้นเลือดของการออกแบบกราฟิก: บอร์ดเกมสีเดียว AI เจเนอเรทีฟกลายเป็นผู้ชนะอย่างชัดเจน ด้วยความสามารถในการจินตนาการถึงความเป็นไปได้ใหม่ๆ แทนที่จะสำรอกสิ่งที่คุ้นเคยที่มีอยู่แล้วออกไป!

จากการทดลองครั้งต่อไป ดูเหมือนว่า Google รูปภาพอาจสับสนอย่างมาก โดยโฟกัสไปที่ส่วนที่ไม่ถูกต้องของวลี ในกรณีนี้ คุณจะต้องเลิกยุ่งกับทฤษฎีสีด้วยการออกแบบเกมกระดานในรูปแบบสีสามสี ในขณะที่ AI เจนเนอเรทีฟยังคงเหมือนเดิม เข้าใจว่าสิ่งที่คุณกำลังค้นหาคือการออกแบบเกมกระดาน:

การเปรียบเทียบพร้อมท์ถัดไป: ชิ้นพลาสติกของเกมกระดาน

Google รูปภาพส่งคืนชิ้นส่วนพลาสติกประเภทเดียวกันทุกประการ เช่นเดียวกับที่ทำกับเส้นทางที่โกลาหลด้านบน ในขณะที่ AI กำเนิดจินตนาการความเป็นไปได้ทางเลือกที่หลากหลายขึ้นได้ค่อนข้างง่าย:

สุดท้าย เรามาเปรียบเทียบ Google รูปภาพและผลลัพธ์ AI สำหรับการออกแบบเกมกระดานสำหรับโลกแห่งเกมดันเจี้ยนสุดหลอนกัน :

ผลลัพธ์นี้น่าสนใจ เพราะ AI มีแนวโน้มที่จะสร้างบอร์ดเกมสามมิติสามมิติด้วยคำสั่งนี้ (อย่างน้อยก็ด้วยเครื่องมือที่ฉันใช้อยู่) ซึ่งเพิ่มมิติที่น่าสนใจให้กับเกมกระดานที่มักจะมีการออกแบบกราฟิกแบบแบน (2D)

Google รูปภาพ — ซึ่งสามารถคิดได้ว่าเป็นมูดบอร์ดบนเว็บที่ได้รับการดูแลจัดการล่วงหน้า โดยต้องการบัตรผู้ดูแลพิเศษจากผู้ใช้— จะสร้างผลลัพธ์ที่ร่าเริงอย่างประหลาด (เช่น สีสัน) และรวมถึงบรรจุภัณฑ์เกมและกราฟิกการตลาด

หากคุณพบการออกแบบที่สร้างโดย AI ที่คุณต้องการใช้ทันที ให้ค้นหาเครื่องมือลดอัตราการสุ่มสัญญาณที่ใช้ AI เพื่อขยายภาพ ซึ่งจะสร้างพิกเซลที่ขาดหายไปและมักจะให้กราฟิกคุณภาพสูงและสามารถพิมพ์ได้ (เช่น 300 ppi) ตัวอย่างเช่น Photoshop ใช้ AI เพื่อขยายภาพได้สูงสุด 400% โดยไม่มีสิ่งประดิษฐ์ ซึ่งอาจเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในคลังแสงของคุณสำหรับการสร้างต้นแบบเกมกระดาน แน่นอนว่าแนวคิดเดียวกันนี้ใช้กับองค์ประกอบเกมที่เล็กกว่า เช่น ชิ้นส่วนของผู้เล่น การ์ด เป็นต้น

ต่อต้านอคติอัลกอริทึมด้วย Daft Punk

สิ่งที่น่ารำคาญเกี่ยวกับการใช้ generative AI คือมันมีแนวโน้มที่จะสร้างผู้ชายผิวขาวเป็นส่วนใหญ่ หากคุณต้องการรวมผู้เล่นที่เป็นมนุษย์ไว้ในภาพแรงบันดาลใจการวิจัยการออกแบบของคุณ นอกจากนี้ยังสามารถทำสิ่งแปลกๆ ด้วยใบหน้าและมือได้ แม้ว่าคุณจะพยายามเพิ่มคำว่า "หลายเชื้อชาติ" หรือ "หลายเชื้อชาติ" เป็นคำในการเขียนทันที ดังที่แสดงด้านล่าง

วิธีหนึ่งที่บางครั้งฉันแก้ปัญหาประเภทนี้ - ใบหน้าและมือแปลก ๆ ของชายผิวขาว - คือการเขียนข้อความให้ Daft Punk มีส่วนร่วม ซึ่งสวมหมวกกันน็อคบนหัวและบางครั้งก็สวมถุงมือ เพื่อที่ฉันจะไม่ ไม่รู้สึกว่าฉันมักจะสร้างภาพลักษณ์ของผู้ชายผิวขาว ในทางเทคนิคแล้วฉันสร้าง Daft Punks 'androgynous' แต่โดยทั่วไปแล้วไม่มีใครสามารถแยกแยะความแตกต่างทางเพศได้เนื่องจากความเหมาะสมของพวกเขา

ภาพแรกด้านล่างนี้ยอดเยี่ยมเป็นพิเศษเพราะมันมีหุ่นแอ็คชั่น Daft Punk อยู่บนโต๊ะเกม:

ดังนั้นเพียงแค่ทดลอง

ทั้ง Google รูปภาพและ AI กำเนิดสามารถเป็นแหล่งข้อมูลที่ยอดเยี่ยมเมื่อทำการวิจัยการออกแบบภาพซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการสร้างต้นแบบเกมกระดานของคุณ แม้ว่าผลลัพธ์ของ Google Image จะดูด้อยกว่าและเชยมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อเทียบกับความเป็นไปได้ของ AI เชิงกำเนิด บทสรุปเดียวของการบรรยายในลักษณะนี้คือการสนับสนุนให้คุณทดลองอย่างสร้างสรรค์และอิสระเท่าที่คุณจะทำได้ ซึ่งภาพด้านล่าง (แน่นอนว่าทั้งหมดมาจาก generative AI) มีไว้เพื่อสร้างแรงบันดาลใจในการแสวงหาแรงบันดาลใจของคุณ

ข้อความแจ้งที่ใช้ในการสร้างรูปภาพด้านล่างใช้คำศัพท์ต่างๆ เช่นการจ่าย องค์ประกอบของเกมและกลไกของเกมซึ่งจะช่วยให้คุณก้าวไปสู่เส้นทางที่น่าสนใจในการวิจัยการออกแบบภาพของคุณ

การอ่านและสำรวจเพิ่มเติม

https://www.copyrightlaws.com/copyright-tips-legally-using-google-images/

หมายเหตุเกี่ยวกับการใช้ Google รูปภาพสำหรับการวิจัยโดยใช้รูปภาพ

https://www.businessinsider.com/guides/tech/google-reverse-image-search

ค้นหาภาพย้อนกลับ

https://graphicmama.com/blog/what-is-mood-board/

มู้ดบอร์ดคือเครื่องมือภาพหรือภาพตัดปะที่รวบรวมและสื่อสารอารมณ์ สไตล์ และสุนทรียภาพของแนวคิดหรือโครงการโดยรวม

https://www.canva.com/learn/make-a-mood-board/

มู้ดบอร์ดถูกนำมาใช้ในด้านความคิดสร้างสรรค์ต่างๆ เช่น การออกแบบ แฟชั่น การตกแต่งภายใน และการตลาด เพื่อถ่ายทอดแนวคิด สร้างแรงบันดาลใจในการสร้างสรรค์ และสร้างทิศทางภาพ