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OpenAI为其文本到图像的人工智能模型DALL-E增加了一个新的 "outpointing "功能，让该系统产生新的视觉效果，扩大任何给定图片的边界。

在上面的例子中，你可以看到DALL-E如何在人类提示的帮助下，"想象 "出约翰内斯-维米尔的肖像画 "戴珍珠耳环的女孩 "的框架外的东西。请注意，即使从画像提供的有限信息来看，该系统也能与维米尔的风格相匹配，模仿出原作的阴影和高光。

在下面的时间推移中，你还可以看到负责的艺术家奥古斯特-坎普是如何每次都要在小范围内扩展图像，为了得到她想要的结果，经常重做DALL-E的几代。在这段视频中没有看到，但绝对值得强调的是，该系统并不只是自己生成这些扩展的事实。与所有文本到图像的人工智能一样，该模型需要人类来描述新的视觉效果。

Outpainting作为一个功能可以用来扩展原始内容，当然，许多DALL-E用户已经在玩这个功能，看看著名图像的框架之外有什么。(向下滚动到底部看我绝对喜欢的例子...)

从更广泛的角度来看，画外音并没有真正扩大文本-图像人工智能系统的基本功能，但它确实显示了OpenAI将如何在这些系统不断增长的市场中定位自己：通过使可用性成为对客户的关键宣传。

许多文本到图像的人工智能模型可以执行相同的基本功能，但就像这次更新之前的DALL-E本身一样，它需要相当多的手工摆弄。尽可能地使外绘变得简单，将有助于DALL-E从Midjourney和Stable Diffusion等规模较小但具有可比性的系统日益激烈的竞争中脱颖而出。

DALL-E本身现在可以通过一个测试项目使用，目前有超过一百万的用户可以使用。每个测试版用户在第一个月可以获得50个免费的图像世代，之后每个月可以额外使用15个。然后他们可以花15美元购买115个额外的图像世代。

不过，在此期间，画外音可以用来回答生活中的一些最大的谜团，比如，"如果贵格燕麦的人是一个胸大无脑的酒吧女郎呢？" 不要再想了。

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