上周，OpenAI 為其“文本到圖像”AI 模型 DALL-E 添加了“outpointing”功能，為系統帶來了能夠拓展任何給定圖片邊界的功能。在此基礎上，許多網友開始通過 Beta 測試階段的每月 50 次免費訪問來生成新的視覺效果，並在社交網絡上分享了許多有趣的內容。
以《戴珍珠耳環的少女》為例，你可看到 DALL-E 是如何在人工智能技術的加持下，“想象”出在 Johannes Vermeer 畫框之外的場景。
讓人感到震驚的是，即使僅提供了相當有限的初始信息，AI 系統還是能夠努力匹配原畫作者的風格 —— 比如物體的陰影和高光。
Extend creativity and tell a bigger story with DALL-E images of any size（via）
在 Twitter 上分享的這段視頻中，藝術家 August Kamp 展示了如何將圖像逐級“放大”。可知 DALL-E 會經常隨着畫幅的擴展，而重新計算出匹配的畫面。
《玩撲克的狗》（油畫原作者為 Cassius Marcellus Coolidge）
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“文本轉圖形”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。
“末世”蒙娜麗莎
隨着公測的開啟，網友們也開始瘋狂地拿 DALL-E 對各個“世界名畫”開涮。
光影朝向不對勁的派拉蒙片頭
此外儘管許多“文本到圖像”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。
這位騎馬的男子，有一個響噹噹的名字（拿破崙）。
在 Beta 測試階段，OpenAI 有提供超百萬的用戶訪問。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。
披頭士《Abbey Road》專輯封面（原版只有四人走過人行道）
“桂格”震怒（假如該燕麥品牌的形象代言人是一位身材豐滿的酒吧女招待）
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