מחולל תמונות בינה מלאכותית - חינמי, מיידי ופוטוריאליסטי

מהו מחולל תמונות מבוסס בינה מלאכותית?

מחולל תמונות מבוסס בינה מלאכותית הוא תוכנה היוצרת תמונות חזותיות מתיאורי טקסט, תמונות קיימות או אותות קלט אחרים באמצעות מודלים של למידת מכונה שאומנו על מערכי נתונים גדולים של זוגות תמונה-כיתוב. אתה מקליד בקשה - "שועל אדום יושב על בול עץ מכוסה שלג עם רדת החשיכה, פוטוריאליסטי" - והמודל מייצר תמונה ברמת פיקסל התואמת את התיאור הזה, בדרך כלל תוך שניות. לא נדרשת מיומנות ציור, תוכנת עיצוב או רישיון לתמונות סטוק.

הפלט יכול לנוע בין דיוקנאות פוטוריאליסטיים ודגמי מוצרים ועד ציורי שמן, דיאגרמות טכניות ואמנות מופשטת. מערכות מודרניות תומכות במספר מצבי קלט: טקסט לתמונה, תמונה לתמונה (שינוי צורה של תמונה קיימת), ציור פנימי (עריכת אזור מסוים), ציור חיצוני (הרחבת תמונה מעבר לגבולותיה) ויצירת תמונה מונחית עומק או תנוחה.

למה יצירת תמונות בינה מלאכותית חשובה

מחוללי תמונות מבוססי בינה מלאכותית חשובים משום שהם מפילים את מחסום העלות והזמן בין רעיון לוויזואליה מוגמרת. לפני שהכלים הללו היו קיימים, הפקת איור בהתאמה אישית דרשה מיומנות עיצובית מקצועית או תקציב ליצירת אמנות שהוזמנה. חיכוך זה עיצב את מה שנוצר - רק צוותים ממומנים היטב יכלו להרשות לעצמם תוכן ויזואלי עשיר בקנה מידה גדול.

• מהירות: ניתן לייצר תמונה שמישה תוך 2-30 שניות לעומת שעות או ימים עבור מאייר אנושי.
• עלות: רוב הכלים מציעים רמות חינמיות; אפילו תוכניות בתשלום עולות חלקיק ממנויי צילום או תעריפי פרילנסרים.
• איטרציה: מעצבים יכולים לחקור עשרות כיוונים חזותיים בזמן שבעבר נדרש לשרטט קונספט אחד.
• נגישות: אנשים שאינם מעצבים - משווקים, חוקרים, מחנכים, בעלי עסקים קטנים - יכולים כעת לייצר באופן עצמאי חומרים ויזואליים באיכות פרסום.
• התאמה אישית בקנה מידה גדול: פלטפורמות מסחר אלקטרוני יכולות לייצר תמונות מוצר בכל וריאציית צבע; מוציאים לאור יכולים לייצר איורי פרקים מותאמים אישית ללא צוות אמנות ייעודי.

ההשפעה הכלכלית ניתנת למדידה. אדובי, גטי אימג'ס, שוטרסטוק, וכמעט כל פלטפורמת קריאייטיב מרכזית שילבו בינה מלאכותית גנרית משום שדרישת המשתמשים לוויזואליה מהירה ומותאמת אישית השתנתה באופן מהותי. במקביל, הטכנולוגיה מעלה שאלות רציניות בנוגע לזכויות יוצרים, הסכמה ושוק העבודה עבור אמנים אנושיים - שאלות שנמצאות בדיונים ומוסדרות באופן פעיל ברחבי העולם.

כיצד פועלים מחוללי תמונות של בינה מלאכותית

רוב מחוללי תמונות בינה מלאכותית לייצור בשנים 2024–2025 בנויים על אחת משלוש ארכיטקטורות ליבה: מודלים של דיפוזיה, מודלים של טרנספורמטור אוטורגרסיביים, או רשתות יריבות גנרטיביות (GAN). מודלים של דיפוזיה שולטים בדור הנוכחי של כלים איכותיים.

מודלים של דיפוזיה

מודלים של דיפוזיה לומדים לייצר תמונות על ידי היפוך תהליך רעש. במהלך האימון, מוצגות למודל מיליוני תמונות אמיתיות והוא לומד מה קורה כאשר רעש גאוסי נוסף אליהן בהדרגה עד שהתמונה הופכת לסטטית טהורה. לאחר מכן המודל מאומן להריץ את התהליך הזה בכיוון ההפוך - החל מרעש אקראי והסרה איטרטיבית שלו, בהנחיית תנאי טקסט או תמונה, עד להופעת תמונה קוהרנטית.

1. דיפוזיה קדימה (אימון בלבד): לתמונה נקייה נוסף רעש במאות צעדים קטנים עד שלא ניתן להבחין בינה לבין רעש אקראי.
2. דיפוזיה הפוכה (הסקה): המודל, החל מרעש טהור, מנבא ומסיר כמות קטנה של רעש בכל שלב, מותנה בהנחיית הטקסט.
3. הדרכה: הדרכה ללא מסווג (CFG) קובעת עד כמה הפלט עוקב אחר ההנחיה בצורה מדויקת יותר לעומת עד כמה היא מגוונת ויצירתית. ערכי CFG גבוהים יותר מייצרים תמונות שתואמות את ההנחיה בצורה מילולית יותר, אך יכולות להיראות רוויות יתר על המידה או נוקשות.

‏Stable Diffusion,‏ DALL·E 3,‏ Midjourney v6 ו-Adobe Firefly כולן משתמשות בארכיטקטורות מבוססות דיפוזיה כבסיס, אם כי כל אחת מהן מיישמת שינויים קנייניים בנתוני אימון, שיטות התניה וצנרת שלאחר עיבוד.

תפקידם של מקודדי טקסט

לא ניתן להזין הנחיית טקסט ישירות למודל תמונה. תחילה יש להמיר אותה לייצוג מספרי - הטמעה וקטורית - שמודל הדיפוזיה יכול להשתמש בו כאות התניה. רוב המערכות משתמשות במודל שפה גדול או במקודד טקסט ייעודי (כגון CLIP, T5 או גרסה קניינית) כדי לבצע תרגום זה. איכות מקודד הטקסט הזה היא גורם מכריע במידת היענות המודל להנחיות מורכבות מרובות פסוקיות.

DALL·E 3, לדוגמה, משתמש ב-GPT-4 כדי לכתוב מחדש ולהרחיב הנחיות משתמש לפני שהן מגיעות למודל התמונה, ולכן הוא מטפל בהוראות קומפוזיציה מפורטות בצורה אמינה יותר ממערכות קודמות שהזינו טקסט גולמי של המשתמש ישירות למקודד פשוט יותר.

דיפוזיה סמוי ו-VAE

יצירת תמונות ברזולוציית פיקסלים מלאה היא יקרה מבחינה חישובית. מודלים של דיפוזיה סמויה (LDM), שהוצגו על ידי רומבאך ואחרים בשנת 2022 ומשמשים ב-Stable Diffusion, פותרים זאת על ידי פעולה במרחב סמוי דחוס ולא במרחב פיקסלים. מקודד אוטומטי וריאציוני (VAE) דוחס את התמונה לייצוג קטן בהרבה; תהליך הדיפוזיה פועל במרחב דחוס זה; ומפענח ה-VAE מרחיב את התוצאה בחזרה לרזולוציה מלאה. זה מפחית את דרישות הזיכרון והמחשוב בסדר גודל של בערך ללא פגיעה משמעותית באיכות.

מודלים אוטורגרסיביים

ארכיטקטורה חלופית מתייחסת ליצירת תמונה כבעיית חיזוי רצף, בדומה לאופן שבו מודל שפה מנבא את המילה הבאה. התמונה מחולקת לאסימונים נפרדים (טלאים קטנים), והמודל מנבא כל אסימון ברצף, מותנה בהנחיה ובכל האסימונים שנוצרו בעבר. ה-DALL·E המקורי של OpenAI (2021) השתמש בגישה זו. מודלים אוטורגרסיביים נוטים להיות איטיים יותר בהסקה מאשר מודלים של דיפוזיה, אך יכולים להיות קוהרנטיים מאוד עבור פלטים מובנים כמו טקסט בתוך תמונות.

רשתות יריבות גנרטיביות (GAN)

רשתות GAN היו הארכיטקטורה הדומיננטית בערך משנת 2014 עד 2021. רשת GAN מאמנת שתי רשתות בו זמנית: מחולל שמייצר תמונות ומבחין שמנסה להבחין בין תמונות שנוצרו לתמונות אמיתיות. המחולל משתפר על ידי הטעיית המבחין. רשתות GAN יכולות להיות מהירות ביותר בהסקה ולייצר תמונות חדות, אך הן ידועות לשמצה כקשות לאימון ונוטות לקריסת מצבים - כשל שבו המודל מייצר רק טווח צר של פלטים. עבור יצירת טקסט-לתמונה כללית, מודלי דיפוזיה החליפו במידה רבה את רשתות GAN, אם כי רשתות GAN נותרו שימושיות ביישומים ספציפיים כמו סינתזת וידאו בזמן אמת ויצירת פנים.

נתוני אימון

כל הארכיטקטורות הללו דורשות מערכי נתונים עצומים. LAION-5B, מערך נתונים של כ-5.85 מיליארד זוגות תמונה-טקסט שנגרדו מהאינטרנט הציבורי, שימש לאימון מודלים של Stable Diffusion ומודלים רבים אחרים בקוד פתוח. מודלים קנייניים כמו Midjourney ו-DALL·E משתמשים במערכי נתונים שלא פורסמו, אם כי שתי החברות הודו באימון על תמונות שנגרדו מהאינטרנט. הרכב נתוני האימון קובע ישירות מה מודל יכול ומה לא יכול לייצר היטב - מודל שאומן בעיקר על צילום מערבי יתקשה עם ייצוגים מדויקים של הקשרים תרבותיים לא מערביים, לדוגמה.

כוונון עדין והתאמה אישית

ניתן להתאים מודלים בסיסיים לסגנונות, נושאים או מקרי שימוש ספציפיים באמצעות טכניקות כוונון עדין. הנפוצים ביותר הם:

• Dreambooth: מכוון את המודל כולו על קבוצה קטנה של תמונות (3-30 בלבד) כדי ללמד אותו נושא ספציפי - פנים של אדם, מוצר, חיית מחמד - המשויך לאסימון ייחודי.
• LoRA (הסתגלות לדרגה נמוכה): מוסיפה מטריצות משקל קטנות הניתנות לאימון למודל במקום לעדכן את כל הפרמטרים, מה שהופך את הכוונון העדין למהיר וזול יותר. קבצי LoRA הם בדרך כלל 10-150 מגה-בייט לעומת מספר ג'יגה-בייט עבור נקודת בקרה מלאה של מודל.
• היפוך טקסטואלי: לומד אסימון טקסט חדש המייצג מושג מבלי לשנות את משקלי המודל עצמם.

פרמטרים טכניים מרכזיים של בקרת המשתמשים

פָּרָמֶטֶר	מה זה עושה	טווח אופייני
שלבים (צעדי דגימה)	מספר איטרציות של הסרת רעשים; יותר שלבים בדרך כלל משפרים את האיכות עד לנקודה מסוימת	20–150
סולם CFG (סולם הנחיה)	עד כמה הפלט דבק בהנחיה; גבוה יותר = יותר מילולי, נמוך יותר = יותר יצירתי	1–20
זֶרַע	מתחיל דפוס רעש אקראי; תיקון הזרע משחזר את אותה התמונה	כל מספר שלם
דַגָם	אלגוריתם המשמש לתהליך ביטול הרעשים (למשל, DDIM, DPM++, אוילר); משפיע על הסגנון והמהירות	תלוי-מודל
רזולוציה / יחס גובה-רוחב	ממדי תמונת פלט; מודלים מאומנים ברזולוציות מקוריות ספציפיות	512×512 עד 2048×2048+
הנחיה שלילית	מושגים שיש להימנע מהם בפלט (למשל, "מטושטש, סימן מים, אצבעות נוספות")	טקסט חופשי

מהנחיה לפיקסל: הצינור המלא

1. המשתמש מזין בקשת טקסט (ומעלה, אם רוצים, תמונת ייחוס).
2. מקודד טקסט ממיר את ההנחיה לווקטור הטמעה בעל מימדי גבוה.
3. מודל הדיפוזיה מאתחל טנזור רעש באמצעות זרע אקראי.
4. במשך N שלבים של הסרת רעש, המודל מעדן באופן איטרטיבי את טנזור הרעש, בהנחיית הטמעת הטקסט וסולם ה-CFG.
5. מפענח ה-VAE ממיר את הייצוג הסמוי לתמונת פיקסל ברזולוציה מלאה.
6. עיבוד לאחר הצילום אופציונלי - שיפור קנה מידה, שחזור פנים, סימון מים - מיושם לפני המסירה.

כל הצינור פועל בדרך כלל על חומרת GPU, עם כרטיסי NVIDIA ברמה צרכנית (RTX 3080 ומעלה) המסוגלים להריץ מודלים בקוד פתוח באופן מקומי, וממשקי API של הסקת מסקנות לענן המטפלים ביצירה עבור כלים מבוססי אינטרנט מבלי להזדקק לחומרה מקומית.

כיצד להשתמש במחולל תמונות מבוסס בינה מלאכותית ביעילות: אסטרטגיה מלאה

ההבדל בין תמונות בינוניות ליוצאות דופן שנוצרו על ידי בינה מלאכותית מסתכם בשלושה דברים: כיצד כותבים את ההנחיה, איזה מודל בוחרים למשימה, וכיצד מבצעים איטרציות על תוצאות. בצעו את האסטרטגיה שלהלן כדי לעבור באופן עקבי מקלט מעורפל לפלט באיכות מקצועית.

שלב 1: הגדירו את המטרה שלכם לפני שאתם מקלידים משהו

לפני כתיבת מילה אחת בשדה הנחיה, ענו על ארבע שאלות: למה התמונה מיועדת? מי יראה אותה? איזה מצב רוח או טון היא צריכה להעביר? באיזה פורמט טכני היא צריכה להיות? דילוג על שלב זה הוא הסיבה הנפוצה ביותר לכך שאנשים מקבלים פלט שהם לא יכולים להשתמש בו.

• מקרה שימוש: פוסט ברשתות חברתיות, מודל מוצר, כריכת ספר, עיצוב קונספט, שקופית מצגת או פרויקט אישי - כל אחד דורש שפה חזותית שונה.
• קהל יעד: איור לילדים זקוק לרמזים סגנוניים שונים לחלוטין מאשר אינפוגרפיקה של חברה או משחק אימה.
• מצב רוח: החליטו על תארים לפני שאתם מתחילים - קולנועי, מינימליסטי, חם, מחוספס, אתרי - והתחייבו להם.
• פורמט: דעו אם אתם זקוקים לרזולוציה מרובעת (1:1), לרוחב (16:9), לאורך (4:5) או מוכנה להדפסה לפני היצירה, מכיוון שחיתוך תמונות בינה מלאכותית לאחר מעשה לעיתים רחוקות עובד בצורה חלקה.

שלב 2: כתוב הנחיה מובנית באמצעות נוסחת הליבה

הנחיה מובנית היטב עוקבת אחר אנטומיה עקבית. סדר מילים אקראי או זריקת תארים ללא מבנה מניבים תוצאות לא עקביות. השתמשו במסגרת זו:

1. נושא: המוקד העיקרי של התמונה. היה ספציפי. "שועל אדום" חלש. "שועל אדום יושב זקוף על בול עץ מכוסה שלג, מביט ישירות למצלמה" חזק.
2. סגנון או מדיום: ציינו את הסגנון החזותי - ציור שמן, פוטוריאליסטי, איור וקטורי שטוח, צבעי מים, רינדור תלת-ממדי, סקיצה בעיפרון.
3. תאורה: שעת הזהב, אור מעונן ומפוזר, תאורת צד דרמטית, תאורת ניאון אחורית, סופטבוקס לסטודיו. התאורה מגדירה את מצב הרוח יותר כמעט מכל משתנה אחר.
4. קומפוזיציה: כלל השלישים, דיוקן תקריב, צילום מקרוב, מבט ממעוף הציפור, זווית הולנדית.
5. פלטת צבעים: גווני אדמה שקטים, שחור ולבן עם ניגודיות גבוהה, פסטל, ניאון סייברפאנק.
6. שינויים טכניים: סוג מצלמה (עדשת פורטרט 35 מ"מ, 85 מ"מ), מנוע רינדור (Octane, Unreal Engine), רמזים לרזולוציה (8K, מפורט במיוחד, מיקוד חד).
7. הנחיות שליליות (במקומות בהם ניתן): יש להוציא במפורש מה שאינכם רוצים - מטושטש, סימן מים, גפיים נוספות, רוויה יתר על המידה, מצוירים (אם אתם רוצים ריאליזם).

דוגמה מהירה: לפני ואחרי

גִרְסָה	לְעוֹרֵר	תוצאה סבירה
חַלָשׁ	אישה בעיר בלילה	סגנון גנרי, לא עקבי, תאורה בלתי צפויה
חָזָק	אישה צעירה במעיל שחור מחויט עומדת ברחוב מוכתם בגשם בטוקיו בלילה, שלטי ניאון משתקפים בשלוליות, צילום קולנועי של 35 מ"מ, עומק שדה רדוד, פלטת צבעים כחולה ומג'נטה קרים, מיקוד חד על הפנים, פרטים אולטרה מפורטים	אסתטיקה קולנועית עקבית, מצב רוח מדויק, פלט שמיש

שלב 3: בחירת המודל המתאים למשימה

אין מודל תמונה יחיד של בינה מלאכותית שהוא הטוב ביותר בכל דבר. התאמת המודל למשימה חוסכת זמן משמעותי ומייצרת תוצאות טובות יותר במעבר הראשון.

בחירת מודל לפי מקרה שימוש

מְשִׁימָה	דגמים מומלצים	מַדוּעַ
דיוקנאות פוטוריאליסטיים	Midjourney v6, FLUX.1, דיפוזיה יציבה עם LoRAs מציאותיים	דיוק גבוה במרקם עור, אנטומיה מדויקת של הפנים
אמנות קונספט ופנטזיה	Midjourney, Adobe Firefly, DALL-E 3	טווח סגנוני חזק, בניית עולם קוהרנטית
תמונות מוצר ותמונות מסחריות	Adobe Firefly, DALL-E 3 דרך ChatGPT	נתוני אימון בטוחים מסחרית, תפוקות נקיות
איורים ועיצוב שטוח	DALL-E 3, אידיאוגרמה, קנבה בינה מלאכותית	עבודת שורות עקבית, עיבוד טקסט טוב
טקסט בתוך תמונות	Ideogram 2.0, DALL-E 3, Recraft	מודלים אלה מטפלים בטיפוגרפיה קריא בתמונה בצורה אמינה
זרימות עבודה בקוד פתוח הניתנות להתאמה אישית	דיפוזיה יציבה (ComfyUI, Automatic1111)	שליטה מלאה, כוונון עדין של LoRA, ייצור מקומי
תוכן חברתי מהיר	יוצר תמונות של בינג, קנבה בינה מלאכותית, אדובי אקספרס	גישה מהירה וחינמית, ללא צורך בהתקנה טכנית

שלב 4: שליטה בלולאת האיטרציה

התייחסות לפלט הראשון כאל מוצר סופי היא טעות. זרימות עבודה מקצועיות של תמונות מבוססות בינה מלאכותית מתייחסות ליצירה כלולאה, לא כצילום בודד. כך מבצעים איטרציה יעילה:

1. צור 4 וריאציות בו זמנית בכל עת שהפלטפורמה מאפשרת. זה נותן לך מגוון פרשנויות להערכה במקום להתחייב לכיוון אחד.
2. זהה את האלמנט החלש ביותר בתוצאה הטובה ביותר שלך - רקע, תאורה, אנטומיה של הפנים, צבע - והתאם רק משתנה זה בהנחיה הבאה. שינוי הכל בבת אחת הופך את זה לבלתי אפשרי לדעת מה שיפר את התפוקה.
3. השתמשו בנעילת זרעים בפלטפורמות התומכות בכך (באמצע המסע, דיפוזיה יציבה) כדי לשמר את הקומפוזיציה תוך כדי שינוי סגנון או צבע.
4. השתמשו בצביעה פנימית (inpainting) כדי לתקן אזורים ספציפיים - יד מעוותת, אובייקט לא רצוי ברקע, פנים שלא הוצגו כהלכה - מבלי ליצור מחדש את התמונה כולה.
5. השתמשו ב-img2img או ביצירת תמונה לתמונה כדי לצלם סקיצה גסה או תמונת ייחוס ולקדם אותה לעבר סגנון מלוטש תוך שמירה על הקומפוזיציה הרצויה.
6. שדרגו רק תמונות שאתם בטוחים שתשתמשו בהן. רוב הפלטפורמות מציעות שדרוג פי 2 ופי 4; השתמשו בו כשלב הסופי, לא באמצע איטרציה.

שלב 5: עיבוד לאחר מכן ואינטגרציה

תמונות שנוצרו באמצעות בינה מלאכותית כמעט תמיד נהנות מעיבוד קל לאחר השימוש לפני השימוש המקצועי. זה לא דורש מיומנויות מתקדמות - התאמות בסיסיות עושות הבדל משמעותי.

• דירוג צבע: יש להחיל LUT או דירוג צבע עקבי ב-Lightroom, Photoshop או Canva כדי להתאים תמונות מבוססות בינה מלאכותית לזהות החזותית של המותג או הפרויקט שלכם.
• הסרת רקע: כלים כמו Adobe Express, Remove.bg, או בחירת הבינה המלאכותית של Photoshop מטפלים בכך תוך שניות והם חיוניים לתמונות מוצר.
• חידוד והפחתת רעשים: הפעלת פלטים דרך Topaz Photo AI או ביטול רעשים של Lightroom, במיוחד עבור תמונות שנוצרו בהגדרות איכות נמוכות יותר.
• שכבות טקסט וגרפיקה: לעולם אל תיצרו תמונות עם טקסט אפוי עבור יישומים קריטיים. צרו את התמונה בצורה נקייה, ולאחר מכן הוסיפו טיפוגרפיה בכלי עיצוב שבו אתם שולטים בגופן, בגודל ובמיקום בצורה מדויקת.

טעויות קריטיות שיש להימנע מהן

טעויות מהירות

• עומס יתר של הוראות סותרות: בקשה לתמונה "מינימליסטית, מקסימליסטית, כהה, בהירה, וינטג'ית, עתידנית" בהנחיה אחת מבלבלת את המודל ומייצרת תוצאות עכורות ולא קוהרנטיות.
• שימוש בשפה רגשית מעורפלת ללא עוגנים חזותיים: "לגרום לזה להרגיש שמח" לא נותן למודל שום דבר קונקרטי. "אור זהוב חם, אחו פתוח לרווחה, ילדים צוחקים, ירוקים וצהובים רוויים" משיג את אותה המטרה עם ספציפיות חזותית.
• התעלמות מהנחיות שליליות: במודלים התומכים בהן, הנחיות שליליות אינן אופציונליות - הן חיוניות להסרת ארטיפקטים חוזרים, סגנונות לא רצויים ושגיאות אנטומיות.
• העתקת הנחיות מילה במילה ממאגרי מידע של הנחיות: אלו נקודות התחלה, לא פתרונות. הנחיה שנכתבה עבור מודל אחד תניב לעתים קרובות תוצאות גרועות באחר. תמיד התאם את ההוראות.

טעויות בזרימת עבודה

• יצירת מאות תמונות בתקווה שאחת מהן תעבוד: זה יקר, איטי ואינו מייצר למידה. איטרציה מכוונת עם שינויים ספציפיים תמיד מהירה יותר מיצירת נפח.
• דילוג על הגדרות יחס גובה-רוחב: יצירה ביחס גובה-רוחב שגוי וחיתוך הם קיצורי דרך נפוצים שהורסים את הקומפוזיציה. הגדר את היחס הנכון לפני היצירה.
• שימוש בפלטפורמות חינמיות המסומנות בסימן מים בעבודה מסחרית: יש לבדוק את תנאי הרישיון של כל פלטפורמה לפני השימוש המסחרי בפלטפורמות. פלטפורמות חינמיות רבות מסמנות תמונות עם סימן מים או מגבילות זכויות מסחריות.
• הזנחה של שמירת היסטוריית הנחיות: כאשר אתם מוצאים הנחיה שעובדת היטב, שמרו אותה. רוב הפלטפורמות אינן מאחסנות היסטוריית הנחיות ללא הגבלת זמן, ושחזור הנחיה מוצלחת מהזיכרון אינו אמין.

טעויות משפטיות ואתיות

• יצירת תמונות של אנשים אמיתיים שניתן לזהות ללא הסכמה: פעולה זו יוצרת חשיפה משפטית ברוב תחומי השיפוט ומפרה את תנאי השירות של כל פלטפורמה מרכזית.
• בהנחה שכל פלטי התמונות של בינה מלאכותית נקיים מזכויות יוצרים: סטטוס זכויות היוצרים של תמונות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית משתנה בהתאם למדינה ולפלטפורמה. בארצות הברית, תמונות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית בלבד ללא קלט יצירתי אנושי אינן יכולות להיות מוגנות כרגע בזכויות יוצרים. יש להבין את הכללים בתחום השיפוט שלך לפני שתביע בעלות.
• שימוש בהנחיות סגנון המשכפלות במפורש יצירתו של אמן חי למטרות רווח מסחרי: בעוד שהתייחסות לסגנון מסוים מותרת בדרך כלל, יצירת חיקויים כמעט זהים של יצירתו של אמן ספציפי למטרות רווח היא בעייתית מבחינה אתית ומעוררת מחלוקת משפטית גוברת.

טקטיקות מתקדמות לתוצאות עקביות ואיכותיות

בנה ספריית סגנון אישית

תעדו את רכיבי ההנחיה המדויקים שמייצרים תוצאות שאתם אוהבים - תיאורי תאורה ספציפיים, שינויי מצלמה, ביטויי פלטת צבעים - ואספו אותם לדף עיון רב פעמי. עם הזמן, זה הופך למערכת סגנון אישית שמייצרת תוצאות עקביות בפרויקטים שונים.

השתמש בתמונות הפניה באופן אסטרטגי

רוב הפלטפורמות המתקדמות מקבלות קלט תמונה לצד הנחיות טקסט. העלו מקור לקומפוזיציה, מקור נפרד לסגנון, והפניה שלישית לפלטת צבעים. הפרדת הקלט הללו מעניקה לכם שליטה מדויקת הרבה יותר מאשר ניסיון לתאר את שלושתם בטקסט בלבד.

כוונון עדין עם LoRAs על מודלים בקוד פתוח

אם אתם זקוקים לדמות, מוצר או סגנון חזותי עקביים על פני תמונות רבות, אימון LoRA (Adaptation בדרגה נמוכה) על דיפוזיה יציבה הוא השיטה האמינה ביותר שקיימת. זה דורש 15 עד 30 תמונות ייחוס והגדרה טכנית בסיסית, אך מייצר תוצאות שאף כמות של הנדסה מהירה לא יכולה להשתוות אליהן מבחינת עקביות.

שילוב דורות מרובים בפוסט

צרו את הרקע בנפרד מאובייקט החזית. צרו אלמנטים של תאורה בנפרד. הציגו אותם יחד בפוטושופ או ב-Affinity Photo. גישה זו מעניקה לכם שליטה עצמאית על כל אלמנט ועוקפת את נטייתו של המודל לבצע פשרות בלתי צפויות כאשר מתבקש לטפל בסצנות מורכבות בדור יחיד.

כלי יצירת תמונות בינה מלאכותית, פלטפורמות ואוטומציה

תהליך העבודה היעיל ביותר ליצירת תמונות מבוססות בינה מלאכותית משלב את הפלטפורמה המתאימה למקרה השימוש שלך עם כלי אוטומציה המטפלים במשימות חוזרות ונשנות - כתיבה מהירה, יצירת קבוצות, שינוי גודל ופרסום - בקנה מידה גדול.

השוואה בין פלטפורמות מובילות ליצירת תמונות AI

לכל פלטפורמה מרכזית יש יתרונות ייחודיים. בחירת הפלטפורמה הלא נכונה עבור מקרה השימוש שלך מבזבזת זמן ותקציב. הטבלה שלהלן ממפה את הפלטפורמות ליתרונותיהן המעשיים.

פּלַטפוֹרמָה	הטוב ביותר עבור	דגם/דגמים	שכבה חינמית	מגבלת מפתח
אמצע המסע	תפוקה אמנותית, עריכתית ואסתטית גבוהה	אמצע המסע גרסה 6	לא (הניסיון הסתיים)	ממשק דיסקורד בלבד; ללא API
DALL-E 3 (צ'אטGPT / API)	עיבוד טקסט מדויק, דיוק מהיר	DALL-E 3	מוגבל דרך צ'אטGPT חינם	מדיניות תוכן שמרנית
דיפוזיה יציבה (מקומית)	שליטה מלאה, מודלים מותאמים אישית, NSFW, בכמות גדולה	SDXL, SD 3.5, שטף	כן (אחסון עצמי)	דורש GPU; הגדרה טכנית
אדובי פיירפליי	מניות בטוחות למסחר, נכסי מותג	גחלילית 3	כן (25 נקודות זכות לחודש)	פחות טווח סגנוני מאשר Midjourney
אידיאוגרמה 2.0	תמונות, לוגואים, פוסטרים עתירי טיפוגרפיה	אידיאוגרמה 2	כן (10 תמונות/יום)	מהירות יצירה איטית יותר
לאונרדו.איי	נכסי משחק, דמויות עקביות	פיניקס, פלוקס, SDXL	כן (150 טוקנים/יום)	מערכת האשראי יכולה להיות מבלבלת
יוצר תמונות של בינג	שימוש מהיר, חינמי, יומיומי	DALL-E 3	כן (איטיות ללא הגבלה)	אין שליטה בסגנון; סימן מים
שטף (דרך Replicate / fal.ai)	פוטוריאליזם, שילוב API	פלוקס 1.1 פרו	תשלום לפי שימוש	אין ממשק משתמש מקורי; ממוקד במפתחים

אוטומציה: קנה מידה של יצירת תמונות בינה מלאכותית ללא עבודה ידנית

יצירה ידנית של הנחיות אחר הנחיות מתאימה לפרויקטים חד פעמיים. עבור צוותי תוכן, פעולות מסחר אלקטרוני או פרסום בקנה מידה גדול המונע על ידי קידום אתרים (SEO), אוטומציה היא חיונית. מחסנית האוטומציה הסטנדרטית מחברת שכבת יצירת הנחיות, API של תמונות, עיבוד לאחר הפוסט (שינוי גודל, דחיסה, יצירת טקסט חלופי) וצנרת פרסום.

• אוטומציה של הנחיות: השתמש בגיליון אלקטרוני או במסד נתונים של משתנים (שמות מוצרים, צבעים, סצנות) המוזנים לתבנית הנחיות. כלים כמו Zapier, Make (לשעבר Integromat), או סקריפטים מותאמים אישית של Python יכולים לייצר מאות הנחיות ייחודיות מנתונים מובנים.
• קריאות API אצווה: פלטפורמות הכוללות OpenAI (DALL-E 3), Stability AI, Replicate ו-fal.ai חושפות ממשקי API של REST. סקריפט יחיד יכול לשלוח 500 עבודות תמונה בן לילה ולאחזר תוצאות בבוקר.
• צינורות עיבוד לאחר העיבוד: לאחר יצירת תמונות, בדרך כלל נדרשת הסרת רקע (ממשק ה-API של remove.bg), שינוי גודל (Sharp, Imgix), המרת פורמט ל-WebP והטמעת מטא-נתונים. כל השלבים הללו יכולים לפעול ללא שרת.
• יצירת טקסט חלופי: מודלים בעלי יכולת ראייה (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet) יכולים ליצור באופן אוטומטי טקסט חלופי תיאורי ועשיר במילות מפתח עבור כל תמונה - קריטי לנגישות ולקידום אתרים (SEO) של תמונות.
• פרסום ב-CMS: WordPress REST API, Contentful, Sanity ו-Shopify מקבלים כולם העלאות מדיה פרוגרמטיות. תהליך עיבוד תוכן שלם יכול לקחת SKU של מוצר ולפרסם תמונה מוגמרת ומותאמת לחנות שלך ללא שלבים ידניים.

כיצד AutoSEO מאפשר אוטומציה של יצירת תמונות באמצעות בינה מלאכותית עבור תוכן בקנה מידה גדול

AutoSEO משלבת יצירת תמונות מבוססות בינה מלאכותית ישירות בתהליך העבודה שלה לאוטומציה של התוכן, ומסירה את הצורך לנהל כלים או ממשקי API נפרדים. כאשר AutoSEO מייצרת או מפרסמת מאמר, היא בונה באופן אוטומטי הנחיות רלוונטיות להקשר בהתבסס על נושא הדף, מילות המפתח ומבנה התוכן, ולאחר מכן קוראת למודל תמונה מוגדר כדי לייצר ויזואליה תואמת. התמונות המתקבלות נדחסות, מומרות ל-WebP, מוקצים להן שמות קבצים מותאמים לקידום אתרים (SEO), ומוטמעות בטקסט חלופי שנוצר אוטומטית - והכל ללא התערבות ידנית. עבור צוותים המפרסמים עשרות או מאות עמודים בחודש, זה מבטל את מה שבדרך כלל מהווה צוואר בקבוק משמעותי: חיפוש או יצירת תמונות ייחודיות לכל פיסת תוכן. הצינור של AutoSEO מטפל גם ברשומות Sitemap של תמונות ובסימון נתונים מובנים, ומבטיח שהתמונות שנוצרו ניתנות לגילוי בחיפוש תמונות של גוגל מרגע שהדף עולה לאוויר.

בחירה בין ממשקי API של ענן לבין יצירה מקומית

ממשקי API לענן (OpenAI, Stability AI, Replicate) מציעים אפס התקנה, תמחור צפוי לכל תמונה וניתן להרחבה בקלות. יצירה מקומית דרך ComfyUI או Automatic1111 על גבי ה-GPU שלכם מציעה יצירה חינמית ללא הגבלה, שליטה מלאה במודלים וללא הגבלות תוכן - אך דורשת השקעה בחומרה (RTX 3080 לפחות או שווה ערך) ותחזוקה שוטפת. עבור רוב צוותי התוכן והשיווק, ממשקי API לענן הם ברירת המחדל המעשית. עבור משתמשים מתקדמים המייצרים אלפי תמונות בשבוע או עובדים עם מודלים מיוחדים ומכווננים עדינים, התשתית המקומית מחזירה את עצמה במהירות.

כיצד למדוד את הצלחתן של תמונות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית

מדדי הצלחה ליצירת תמונות באמצעות בינה מלאכותית תלויים במטרה: איכות הקריאייטיב, ביצועי קידום אתרים (SEO), השפעת ההמרה או יעילות תפעולית. עקבו אחר מדדים בכל ארבעת הממדים לקבלת תמונה מלאה.

מדדי איכות קריאייטיב

• שיעור היענות להנחיה: איזה אחוז מהתמונות שנוצרו תואמות להנחיה המיועדת מבלי לדרוש יצירה מחדש? יש לעקוב אחר כך לפי מודל ולפי סגנון הנחיה כדי לזהות אילו גישות הן האמינות ביותר.
• שיעור דחייה: כמה תמונות נזרקות לפני פרסום? שיעור דחייה גבוה מאותת על הנדסת תוצאות לקויה או על אי התאמה בין המודל הנבחר לבין מקרה השימוש.
• ניקוד העדפות אנושיות: עבור עבודה יצירתית בעלת סיכון גבוה, הפעילו ביקורות A/B מובנות שבהן חברי הצוות מדרגים את התפוקות. כלים כמו Label Studio תומכים בתהליך עבודה זה בקנה מידה גדול.

קידום אתרים אורגני ומדדי ביצועים

• חשיפות וקליקים בחיפוש תמונות של גוגל: ניטור באמצעות מסוף החיפוש של גוגל תחת מסנן סוג החיפוש המוגדר כ"תמונה". תמונות בינה מלאכותית מותאמות היטב עם טקסט חלופי תיאורי ושמות קבצים אמורות לצבור חשיפות תוך שבועות מרגע האינדוקס.
• נתוני ליבת עמוד: תמונות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית חייבות להיות דחוסות וגודלן כראוי. יש לעקוב אחר הצבע התוכן הגדול ביותר (LCP) ב-Search Console וב-PageSpeed Insights. תמונות גדולות שלא עברו אופטימיזציה הן גורם נפוץ להרגלי LCP.
• שיעור אינדוקס של תמונות: שלחו מפת אתר של תמונות ועקוב אחר מספר התמונות שהוגשו שגוגל אינדקסה. שיעור אינדוקס נמוך מצביע לעתים קרובות על טקסט חלופי חסר, זמני טעינה איטיים או תמונות חסומות בקובץ robots.txt.

מדדי המרה ומעורבות

• זמן בדף: דפים עם תמונות רלוונטיות ואיכותיות מציגים באופן עקבי זמן מעורבות ממוצע גבוה יותר. השוו דפים מאוירים בבינה מלאכותית לדפים מקבילים המכילים טקסט בלבד ב-GA4.
• שיעור קליקים (CTR): עבור דפי מוצר ופוסטים בבלוג, תמונות המופיעות בתוצאות Rich Results או בתצוגות מקדימות ברשתות חברתיות משפיעות ישירות על שיעור הקליקים. בדקו וריאציות של תמונות Open Graph באמצעות יצירת בינה מלאכותית כדי לגלות אילו סגנונות ויזואליים מניבים יותר קליקים.
• שיעור המרה לפי גרסת תמונה: צוותי מסחר אלקטרוני צריכים לבצע בדיקות A/B של תמונות סגנון חיים של מוצרים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית לעומת תמונות מוצר רגילות. פלטפורמות כמו Optimizely ו-VWO תומכות בניסויים ברמת התמונה.

מדדי יעילות תפעולית

• עלות לתמונה: חשב את ההוצאה הכוללת (עלויות API, זמן צוות, כלים) חלקי התמונות שפורסמו. השווה לעלויות הקודמות שלך בצילום סטוק או בסוכנות עיצוב.
• זמן מהתקציר לתמונה שפורסמה: תהליך אוטומטי היטב של תהליך ייצור פרויקטים אמור להפחית זאת מימים (בעיצוב מסורתי) לדקות. יש לעקוב אחר זמן זה לאורך זמן כדי למדוד את בשלות התהליך.
• תפוקת נפח: כמה תמונות מוכנות לייצור יכול תהליך העבודה שלך לייצר בשעה? זהו המדד המרכזי להגדלת פעולות תוכן.

שאלות נפוצות

מהו מחולל תמונות מבוסס בינה מלאכותית וכיצד הוא פועל?

מחולל תמונות מבוסס בינה מלאכותית הוא מערכת תוכנה היוצרת תמונות מתיאורי טקסט (הנחיות) באמצעות מודלים של למידת מכונה. רוב המחוללים המודרניים משתמשים במודלים של דיפוזיה, אשר מתחילים מרעש אקראי ומשפרים אותו בהדרגה לתמונה קוהרנטית המונחית על ידי קלט הטקסט שלך. המודל אומן על מיליארדי זוגות תמונה-טקסט, ולומד קשרים בין מילים ומושגים חזותיים. כאשר אתה מקליד הנחיה, המודל מקודד אותה באופן מתמטי ומשתמש בקידוד זה כדי לכוון את תהליך הסרת הרעש לעבר תמונה התואמת את התיאור שלך. מערכות מסוימות משתמשות גם בארכיטקטורות מבוססות טרנספורמטור או בגישות היברידיות, אך דיפוזיה נותרה השיטה הדומיננטית נכון לשנת 2025.

האם תמונות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית ניתנות לשימוש מסחרי?

זה תלוי לחלוטין בפלטפורמה. תמונות של Adobe Firefly מאושרות במפורש לשימוש מסחרי מכיוון שהמודל אומן על תוכן מורשה. OpenAI מעניק למשתמשים בעלות מלאה על פלטי DALL-E 3, כולל זכויות מסחריות, במסגרת תנאי השירות שלה. Midjourney מאפשר שימוש מסחרי למנויים בתשלום אך מגביל אותו למשתמשים בחינם. פלטי Diffusion יציבים שנוצרים באופן מקומי נחשבים בדרך כלל לשימושך, אם כי פלטים ממודלים מכווננים מסוימים עשויים להיות כרוכים במגבלות מצד יוצר המודל. יש לקרוא תמיד את תנאי הפלטפורמה הספציפית לפני השימוש בתמונות בינה מלאכותית במוצרים מסחריים, פרסום או למכירה חוזרת.

איזה מחולל תמונות בינה מלאכותית מייצר את התמונות הריאליסטיות ביותר?

נכון לאמצע 2025, Flux 1.1 Pro ו-Midjourney v6 מייצרים באופן עקבי את התוצאות הפוטוריאליסטיות ביותר במבחני ביצועים עצמאיים ובהשוואות קהילתיות. Flux 1.1 Pro מצטיין באנטומיה אנושית מדויקת, מרקם עור ופיזיקה של תאורה. Midjourney v6 מוביל באיכות אסתטית כוללת ובקומפוזיציה קוהרנטית. DALL-E 3 מייצר פוטוריאליזם חזק עם דיוק מהיר מעולה, אך יכול להיראות מעט מעובד יתר על המידה. עבור צילום מוצר מבוקר בסגנון סטודיו, Stable Diffusion עם נקודות בקרה ממוקדות פוטוריאליזם והנחיית ControlNet נותרה בחירה חזקה עבור משתמשים המוכנים להשקיע בהתקנה טכנית.

האם מחוללי תמונות מבוססי בינה מלאכותית יכולים ליצור תמונות עם טקסט מדויק?

עיבוד טקסט היה היסטורית חולשה משמעותית של מחוללי תמונות מבוססי בינה מלאכותית, אך מודלים אחרונים השתפרו משמעותית. Ideogram 2.0 הוא כיום המודל בעל הביצועים הטובים ביותר עבור תמונות המכילות טקסט קריא - הוא מטפל בלוגואים, פוסטרים ועיצובים טיפוגרפיים בדיוק גבוה. DALL-E 3 מטפל גם בביטויי טקסט קצרים בצורה אמינה. Midjourney v6 שיפרה את עיבוד הטקסט בהשוואה לגרסה 5 אך עדיין מתקשה עם מחרוזות ארוכות יותר. Flux Dev ו-Pro מטפלים בטקסט פשוט בצורה סבירה. עבור כל עיצוב הדורש טקסט מדויק וללא שגיאות (מסמכים משפטיים, תוויות מוצר, שילוט), יש לוודא תמיד את הפלט בקפידה ולשקול ליצור רקעים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית עם טקסט שנוסף בכלי עיצוב כמו Figma או Photoshop.

איך אני כותב הנחיות טובות יותר עבור מחוללי תמונות מבוססי בינה מלאכותית?

הנחיות יעילות עוקבות אחר מבנה עקבי: נושא, הקשר או תפאורה, סגנון או מדיום, תאורה, מצב רוח ופרמטרים טכניים. התחילו עם האלמנט החשוב ביותר - הנושא - והוסיפו ספציפיות בהדרגה. במקום "כלב בפארק", כתבו "גולדן רטריבר יושב בפארק סתיו שטוף שמש, עומק שדה רדוד, אור אחר הצהריים חמים, פוטוריאליסטי, עדשת קנון 85 מ"מ". ציינו מה אינכם רוצים באמצעות הנחיות שליליות היכן שהפלטפורמה תומכת בהן. התייחסו לאמנים, צלמים או סגנונות חזותיים ספציפיים כדי לעגן את האסתטיקה. הימנעו מתארים מעורפלים כמו "יפה" או "מדהים" - הם לא מוסיפים מידע כיווני. בדקו וריאציות של הנחיות באופן שיטתי במקום לשנות משתנים מרובים בו זמנית.

האם מחוללי תמונות מבוססי בינה מלאכותית מפרים זכויות יוצרים?

שאלה זו נותרה שאלה משפטית פעילה ללא תשובה גלובלית מוסכמת. מספר תביעות משפטיות מתנהלות בארצות הברית ובאירופה המערערות על השאלה האם אימון מודלים של בינה מלאכותית על תמונות המוגנות בזכויות יוצרים מהווה הפרה. פסיקות בית המשפט הנוכחיות היו מעורבות. מה שברור יותר: התפוקות של מחוללי בינה מלאכותית אינן עצמן ניתנות אוטומטית לזכויות יוצרים על ידי המשתמש בארצות הברית, בהתאם לעמדת משרד זכויות היוצרים שנדרשת יצירתיות אנושית. קלט יצירתי אנושי משמעותי - באמצעות הנחיות איטרטיביות, בחירה ועריכה - עשוי לתמוך בתביעת זכויות יוצרים. לשימוש מסחרי שאינו מסכן סיכונים, Adobe Firefly (שאומנה על תוכן מורשה) או פלטפורמות המציעות סעיפי שיפוי מספקות את האפשרות הבטוחה ביותר.

אילו רזולוציות תמונה ויחסי גובה-רוחב יכולים מחוללי בינה מלאכותית לייצר?

יכולות הרזולוציה ויחס הממדים משתנות בהתאם לדגם ולפלטפורמה. DALL-E 3 מייצר תמונות ברזולוציה של 1024×1024, 1024×1792 או 1792×1024 פיקסלים. Midjourney v6 מוגדר כברירת מחדל ל-1024×1024 בקירוב ותומך ביחסי גובה-רוחב מ-1:1 עד 16:9 ומעלה באמצעות הדגל --ar. Stable Diffusion XL מייצר באופן מקורי תמונות ברזולוציה של 1024×1024 אך ניתן להשתמש בהן עם זרימות עבודה של ריצוף ושדרוג קנה מידה כדי להגיע לרזולוציות באיכות הדפסה. רוב הפלטפורמות מציעות שדרוג קנה מידה של בינה מלאכותית (פי 2 או פי 4) כדי להגדיל את רזולוציית הפלט. לשימוש בהדפסה, תכננו לשדרג פלטים באמצעות כלים ייעודיים כמו Topaz Gigapixel AI או Magnific AI, אשר שומרים על פרטים טוב יותר מאשר אינטרפולציה פשוטה.

כיצד משתמשים במחוללי תמונות מבוססי בינה מלאכותית בקידום אתרים (SEO) ובשיווק תוכן?

מחוללי תמונות מבוססי בינה מלאכותית הפכו לכלי מרכזי להפקת תוכן עבור צוותים המתמקדים בקידום אתרים (SEO) משום שהם מבטלים את העלות והעיכוב של צילומי סטוק או איורים בהתאמה אישית. יישומים מעשיים כוללים תמונות נבחרות לפוסטים בבלוגים, רקעים אינפוגרפיים בהתאמה אישית, צילומי לייפסטייל של מוצרים, ויזואליה של מדיה חברתית ותמונות Open Graph לתצוגות מקדימות של קישורים. ערך ה-SEO נובע מפרסום תמונות ייחודיות (תמונות סטוק מופיעות באלפי אתרים, מה שמפחית את הבידול) עם טקסט חלופי מותאם כראוי, שמות קבצים תיאוריים וזמני טעינה מהירים. תמונות מופיעות גם בחיפוש תמונות של גוגל, ויוצרות ערוץ תנועה נוסף. צינורות אוטומטיים - כמו אלה המובנים ב-AutoSEO - יכולים ליצור, למטב ולפרסם תמונות לצד תוכן מאמרים, מה שהופך את קידום האתרים בתמונות לתהליך ניתן להרחבה ולא ידני.

מהם הסיכונים העיקריים בשימוש בתמונות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית?

הסיכונים העיקריים מתחלקים לארבע קטגוריות. ראשית, סיכון משפטי: שאלות זכויות יוצרים לא פתורות סביב נתוני אימון ובעלות ודאית על פלטים. שנית, סיכון תדמיתי: תמונות בינה מלאכותית מכילות לעיתים שגיאות עדינות - אצבעות נוספות, טקסט לא עקבי, צללים בלתי אפשריים פיזית - הפוגעים באמינות אם מתפרסמים ללא סקירה. שלישית, סיכון הומוגניות: הסתמכות יתר על אותם מודלים והנחיות מייצרת תוכן דומה ויזואלית ברחבי האינטרנט, מה שמפחית את ייחודיות המותג. רביעית, סיכון הטיה וייצוג: מודלים שאומנו על מערכי נתונים מוטים יכולים לייצר פלטים המחזקים סטריאוטיפים או מייצגים פחות מקבוצות מסוימות. יש להפחית סיכונים אלה באמצעות זרימות עבודה של סקירה אנושית, אסטרטגיות הנחיות מגוונות, בחירת פלטפורמה המבוססת על שקיפות נתוני אימון ומדיניות פנימית ברורה לגבי שימוש בתמונות בינה מלאכותית.

האם ניתן להשתמש במחוללי תמונות מבוססי בינה מלאכותית כדי ליצור תמונות של אנשים אמיתיים?

יצירת תמונות ריאליסטיות של אנשים אמיתיים וניתנים לזיהוי כרוכה בסיכונים משפטיים ואתיים משמעותיים. רוב הפלטפורמות הגדולות אוסרות במפורש על יצירת תמונות של אנשים אמיתיים ללא הסכמתם, ובמיוחד דמויות ציבוריות, בתנאי השירות שלהן. פעולה זו עלולה להפר חוקי זכות הפרסום, חוקי לשון הרע או חקיקה מתפתחת בנושא דיפפייק, בהתאם לתחום השיפוט. מספר מדינות בארה"ב חוקקו חוקים המכוונים במיוחד לדמיונות של אנשים אמיתיים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית. הגישה הבטוחה ביותר היא ליצור אנשים בדיוניים או להשתמש בייצוגים מסוגננים בבירור, שאינם פוטוריאליסטיים. עבור כל שימוש מסחרי הכרוך בדמיונות אנושיים, התייעצו עם יועץ משפטי הבקיא בחוקי זכויות הבינה המלאכותית והפרסום הנוכחיים בתחום השיפוט שלכם.