اجتاحت جمالية مميزة، تذكر بالعوالم الساحرة المرسومة يدويًا والتي صاغتها بدقة Studio Ghibli اليابانية، المشهد الرقمي مؤخرًا بسرعة واتساع مدهشين. أصبحت الخلاصات على المنصات المرئية مثل Instagram، وكذلك المنصات النصية مثل X (المنصة المعروفة سابقًا باسم Twitter)، مليئة فجأة بالميمات المألوفة والصور الشخصية والمفاهيم الجديدة تمامًا التي أعيد تصورها من خلال عدسة فنية محددة - تتميز بالضوء الناعم والطبيعي، وشخصيات ذات وجوه لطيفة ومعبرة، ولمسة منتشرة من الحنين الغريب غالبًا ما تكون موضوعة على خلفيات خضراء مورقة. هذا ليس عمل جحافل من رسامي الرسوم المتحركة الجدد الذين أتقنوا أسلوبًا كلاسيكيًا بين عشية وضحاها، بل هو الناتج المذهل للذكاء الاصطناعي المتطور بشكل متزايد، لا سيما أحدث نموذج متعدد الوسائط من OpenAI، وهو GPT-4o. تسلط هذه الظاهرة الضوء على تقاطع رائع بين الثقافة الشعبية والتقدير الفني والقدرات المتقدمة بسرعة للذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يجعل أسلوبًا فنيًا محبوبًا ومحددًا متاحًا للتلاعب الإبداعي على نطاق غير مسبوق. تؤكد الطبيعة الفيروسية لهذا الاتجاه ليس فقط على الجاذبية الدائمة لجمالية Ghibli ولكن أيضًا على السهولة المتزايدة التي يمكن بها للجمهور العام استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المعقدة للتعبير الإبداعي المرح.
المحرك وراء الفن: GPT-4o من OpenAI
في قلب هذا الانفجار الإبداعي يكمن GPT-4o، أحدث إصدار من نموذج الذكاء الاصطناعي المعروف والمناقش غالبًا من OpenAI. تنبع قدرته الرائعة على إنشاء هذه الصور بأسلوب Ghibli، إلى جانب مجموعة واسعة من الأساليب المرئية الأخرى، من التطورات الكبيرة في كيفية تفسير الذكاء الاصطناعي للغة البشرية وترجمة تلك التعليمات إلى مخرجات مرئية مقنعة. تسلط OpenAI نفسها الضوء على العديد من نقاط القوة الرئيسية الكامنة في هذا النموذج الجديد والتي تجعل مثل هذه الإبداعات ممكنة وغالبًا ما تكون فعالة بشكل مذهل. والجدير بالذكر أن هناك قدرة معززة على عرض النص بدقة داخل الصور التي تم إنشاؤها - وهو تحدٍ سيء السمعة للأجيال السابقة من الذكاء الاصطناعي للصور. علاوة على ذلك، يُظهر GPT-4o فهمًا أكثر دقة لمطالبات المستخدم، متجاوزًا التعرف البسيط على الكلمات الرئيسية لفهم التفاصيل الدقيقة للنية والمزاج والطلبات الأسلوبية.
بشكل حاسم، يمتلك النموذج القدرة على الاستفادة من قاعدة معارفه الداخلية الواسعة جنبًا إلى جنب مع السياق المباشر للمحادثة الجارية أو مجموعة التعليمات. تسمح له هذه ‘الذاكرة’ بالبناء على التفاعلات السابقة، وتحسين المفاهيم بشكل متكرر، وحتى استخدام الصور التي تم تحميلها كمصدر إلهام مرئي مباشر أو كأساس للتحويل. تخيل تقديم صورة لحيوانك الأليف ومطالبة الذكاء الاصطناعي بإعادة تصوره كشخصية نائمة في غابة تشبه Ghibli - تم تصميم GPT-4o للتعامل مع مثل هذه المهام متعددة الوسائط (دمج إدخال / إخراج النص والصورة) بطلاقة أكبر من سابقاتها. هذا المزيج من عرض النص المحسن، والفهم الأعمق للمطالبات، والوعي السياقي يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يقوم فقط بتوليد وحدات البكسل بشكل تفاعلي بناءً على الكلمات الرئيسية؛ بل يحاول تجميع الحالة المزاجية المرغوبة والعناصر المحددة والأسلوب الفني الشامل الذي وصفه المستخدم، مما يؤدي إلى نتائج يمكن أن تبدو متماسكة بشكل مدهش ومتوافقة مع الجمالية المستهدفة، مثل تلك الخاصة بـ Studio Ghibli. تشير هذه القدرات إلى قفزة إلى الأمام في جعل الذكاء الاصطناعي شريكًا أكثر تعاونًا وبديهية في الإبداع البصري.
صياغة عالمك المستوحى من Ghibli
إن الشروع في رحلتك الخاصة لإنشاء صور مرئية بأسلوب Ghibli باستخدام ChatGPT، لا سيما الاستفادة من قوة GPT-4o، مصمم ليكون عملية مباشرة بشكل ملحوظ، حتى بالنسبة لأولئك الجدد في مجال توليد الصور بالذكاء الاصطناعي. ضمن واجهة الدردشة المألوفة التي تقدمها OpenAI، يجد المستخدمون عادةً خيارًا - غالبًا ما يمكن الوصول إليه بتكتم عبر أيقونة صغيرة (ربما مشبك ورق أو علامة زائد) بالقرب من شريط إدخال المطالبة - للإشارة إلى نيتهم في إنشاء صورة بدلاً من مجرد نص. يتضمن هذا أحيانًا تحديد وضع ‘صورة’ بشكل صريح أو ببساطة وصف المخرج المرئي المطلوب والسماح للذكاء الاصطناعي بفهم السياق.
بمجرد تنشيط هذا الوضع، يبدأ السحر الحقيقي بـ المطالبة (prompt). هذا الإدخال النصي هو المكان الذي يتولى فيه المستخدم دور المخرج، واصفًا بدقة المشهد أو الشخصية أو التحول المطلوب. قد يؤدي مجرد طلب ‘صورة بأسلوب Ghibli’ إلى نتائج عامة أو نمطية. تتكشف الإمكانات الحقيقية للذكاء الاصطناعي عندما تقدم سياقًا أكثر ثراءً وتفصيلاً. ضع في اعتبارك تحديد:
- الموضوع: كن دقيقًا. بدلاً من ‘منظر طبيعي’، جرب ‘كوخ حجري وحيد متج weathered يقع بجوار جدول متعرج في مرج مشمس’.
- تفاصيل الشخصية: إذا قمت بتضمين شخصيات، صف مظهرها وملابسها وتعبيرها وحركتها. ‘فتاة صغيرة بشعر بني قصير، ترتدي فستانًا أحمر بسيطًا، تحدق بفضول في جذع شجرة مجوف’.
- الجو والمزاج: استخدم صفات مؤثرة. ‘مشهد شفق هادئ’، ‘رحلة مغامرة عبر جبال ضبابية’، ‘يوم ممطر حزين يُرى من نافذة’.
- الإضاءة ولوحة الألوان: حدد مصدر الضوء وجودته. ‘ضوء شمس الظهيرة الدافئ يتخلل الأوراق’، ‘ضوء القمر البارد والناعم’، ‘لوحة ألوان نابضة بالحياة تهيمن عليها درجات الأخضر والأزرق’.
- عناصر محددة بأسلوب Ghibli: يمكن أن يساعد ذكر الزخارف الأيقونية في توجيه الذكاء الاصطناعي. ‘أطلال قديمة متضخمة استعادتها الطبيعة’، ‘أرواح غابة ودودة وغريبة الأطوار’، ‘سماء صيفية زرقاء مستحيلة منقطة بسحب بيضاء رقيقة’، ‘داخلية مريحة ومزدحمة مليئة بالكتب والنباتات’.
فكر في الأمر ليس كإصدار أوامر لآلة، بل كتعاون مع متدرب رقمي يمتلك مهارة تقنية هائلة ولكنه يعتمد كليًا على توجيهك للرؤية الفنية. كلما كان الوصف أكثر إثارة وتفصيلاً، كان الذكاء الاصطناعي مجهزًا بشكل أفضل لالتقاط الروح والجمالية المقصودة. بمجرد تقديم المطالبة، يعالج الذكاء الاصطناعي الطلب - وهي مهمة حسابية معقدة تعتمد على تدريبه - وينشئ صورة واحدة أو أكثر بناءً على تعليماتك. يمكن بعد ذلك عادةً تنزيلها بسهولة، غالبًا بدرجات دقة مختلفة، لتكون جاهزة للمشاركة أو التحسين الإضافي. تشجع العملية على التجريب؛ يمكن أن يؤدي تعديل المطالبات أو إضافة التفاصيل أو تغيير وجهات النظر إلى نتائج مختلفة بشكل رائع، مما يجعل عملية الإنشاء نفسها استكشافًا.
السحر الكامن: كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي الرسم مثل Miyazaki
إن القدرة السحرية الظاهرة لنماذج مثل GPT-4o على محاكاة الأساليب الفنية المميزة والدقيقة، مثل المظهر المميز لأفلام Studio Ghibli، ليست نتيجة لقواعد مبرمجة لفنانين محددين ولكنها تنشأ بدلاً من ذلك من منهجيات تدريب متطورة وكثيفة البيانات. تشرح OpenAI، والمطورون الآخرون في هذا المجال، أن هذه النماذج التوليدية القوية تتعلم من خلال تحليل مجموعة بيانات ضخمة حقًا تتألف من مليارات أزواج الصور والنصوص التي تم جمعها من الامتداد الشاسع للإنترنت. خلال مرحلة التدريب المكثفة هذه، لا يتعلم الذكاء الاصطناعي مجرد ارتباطات بسيطة واحد لواحد (‘هذا النمط من وحدات البكسل غالبًا ما يُسمى ‘قطة’’، ‘هذا المزيج من الكلمات يصف ‘غروب الشمس’’). بل يتعمق أكثر، محدداً علاقات إحصائية معقدة بين العناصر المرئية داخل الصور وأيضًا بين الصور نفسها.
فكر في الأمر على أنه تطوير الذكاء الاصطناعي لشكل متطور للغاية من ‘محو الأمية البصرية’ بالكامل من البيانات. يتعلم عن تراكيب الكائنات الشائعة، ولوحات الألوان النموذجية المرتبطة بحالات مزاجية أو إعدادات معينة، وأنماط النسيج المتكررة، وقواعد المنظور، و - بشكل حاسم لمحاكاة الأسلوب - التوقيعات المرئية المتسقة التي تحدد أنماطًا أو أنواعًا فنية معينة. يتعلم ما الذي يجعل منظر Ghibli الطبيعي يبدو وكأنه Ghibli - ربما الطريقة المحددة التي يتفاعل بها الضوء مع أوراق الشجر، أو التصميم المميز للسحب، أو نسب الشخصيات، أو الجودة العاطفية المنقولة من خلال الخطوط والألوان، حتى لو لم يستطع التعبير عن هذه المفاهيم بمصطلحات بشرية.
يتم بعد ذلك تحسين هذا التعلم التأسيسي من خلال تقنيات تشير إليها OpenAI باسم ‘ما بعد التدريب المكثف (aggressive post-training)’. من المحتمل أن تتضمن هذه المرحلة ضبط النموذج على مجموعات بيانات منسقة، باستخدام التعلم المعزز بناءً على ردود الفعل البشرية (تقييم جودة وملاءمة الصور التي تم إنشاؤها)، وطرق أخرى لتعزيز قدرته على اتباع التعليمات بدقة، والحفاظ على الاتساق الأسلوبي، وإنتاج نتائج ممتعة من الناحية الجمالية. والنتيجة هي نموذج يمتلك درجة مدهشة من الطلاقة البصرية - قادر على إنشاء صور ليست مجرد زخارف توضيحية ولكنها مناسبة للسياق، وسليمة من حيث التكوين، ومتماسكة من الناحية الأسلوبية، مما يسمح له بفهم وتكرار الجوهر الدقيق للجماليات مثل Studio Ghibli عند المطالبة به بشكل صحيح. إنها عملية مبنية على التعرف على الأنماط على نطاق لا يمكن تصوره.
ما وراء OpenAI: استكشاف نظام فن الذكاء الاصطناعي البيئي
بينما استحوذت القدرات المذهلة لـ GPT-4o بشكل مفهوم على الأضواء في الموجة الحالية لفن الذكاء الاصطناعي المستوحى من Ghibli، فمن الأهمية بمكان إدراك أن مشهد أدوات إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي متنوع وحيوي ويتطور بسرعة. تعد OpenAI لاعبًا رئيسيًا، ولكنها بعيدة كل البعد عن كونها الوحيدة التي تقدم مسارات للإبداع البصري. توفر العديد من المنصات الأخرى للمستخدمين الوسائل لاستحضار صور بأسلوب Ghibli، وغالبًا ما تعمل بموجب نماذج وصول مختلفة، أو تتميز بميزات فريدة، أو تلبي احتياجات مستخدمين مختلفة قليلاً.
غالبًا ما توجد نقاط دخول سهلة للتجريب في المنصات التي تقدم مستويات مجانية أو تعمل بنظام قائم على الرصيد. أدوات مثل:
- Craiyon (الذي اكتسب شهرة أولية باسم DALL-E mini) لا يزال خيارًا شائعًا لبساطته ووصوله المجاني، مما يسمح للمستخدمين باختبار المطالبات بسرعة وإنشاء دفعات من الصور، وإن كان ذلك غالبًا بدقة أو وضوح أقل مقارنة بالنماذج المتميزة.
- Playground AI يقدم واجهة قائمة على الويب مع نماذج ذكاء اصطناعي أساسية مختلفة (بما في ذلك متغيرات Stable Diffusion) ويوفر درجة من أرصدة الإنشاء المجانية، غالبًا ما تقترن بعناصر تحكم أكثر تقدمًا لمعلمات الصورة.
- Deep AI يوفر مجموعة من أدوات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مولد تحويل النص إلى صورة، وغالبًا ما يتميز بواجهة مباشرة مناسبة للمبتدئين.
تسمح هذه المنصات عادةً للمستخدمين بإدخال مطالبات نصية، ويدعم بعضها أيضًا تحميل صور مرجعية لتوجيه عملية الإنشاء. في حين أن الصور الناتجة قد لا تحقق دائمًا الدقة الفوتوغرافية، أو فهم التكوين المعقد، أو الالتزام الصارم بالمطالبات التي تظهرها النماذج الأكثر تقدمًا، والتي غالبًا ما تكون قائمة على الاشتراك مثل GPT-4o أو Midjourney، إلا أنها يمكنها في كثير من الأحيان التقاط جوهر جمالية Ghibli بشكل فعال - النعومة المميزة، وتصميمات الشخصيات المعبرة، والبيئات الجوية. إنها تمثل موارد قيمة للاستكشاف العرضي، أو التفكير السريع، أو المستخدمين الذين يعملون بميزانية محدودة.
علاوة على ذلك، هناك منافس مهم آخر في ساحة الذكاء الاصطناعي التوليدي الأوسع وهو Grok، الذي طورته شركة xAI التابعة لـ Elon Musk. يُعرف Grok في المقام الأول بأنه ذكاء اصطناعي للمحادثة، ولكنه يشتمل أيضًا على إمكانات إنشاء الصور. يمكن للمستخدمين مطالبة Grok بإنشاء عمل فني بأسلوب Ghibli أو إعادة تصور الصور الفوتوغرافية الموجودة من خلال هذا المرشح الفني المحدد. تشير التقارير وتجارب المستخدمين إلى أن جودة مخرجاته يمكن أن تكون متغيرة؛ في بعض الأحيان ينتج نتائج مقنعة للغاية وممتعة من الناحية الجمالية تنافس النماذج العليا الأخرى، بينما في أحيان أخرى قد يواجه صعوبة في الاتساق أو تفسير المطالبات مقارنة بخدمات إنشاء الصور الأكثر تخصصًا.
تحتل كل أداة داخل هذا النظام البيئي المتوسع مكانة مختلفة قليلاً. يعطي البعض الأولوية لسهولة الاستخدام، ويقدم البعض الآخر تحكمًا دقيقًا في عملية الإنشاء، ويركز البعض على أنماط أو قدرات محددة، وتختلف بشكل كبير في التكلفة (من مجانية إلى مستويات اشتراك مختلفة). يفيد هذا التنوع المستخدمين، حيث يقدم مجموعة من الخيارات لتتناسب مع خبرتهم الفنية وأهدافهم الإبداعية واعتباراتهم المالية عند السعي لاستكشاف إمكانيات الفن المدفوع بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التقاط السحر الفريد لـ Studio Ghibli.
الآثار الإبداعية: أكثر من مجرد ميمات
إن الافتتان الفيروسي المحيط بصور Ghibli التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاءالاصطناعي، على الرغم من أنه يبدو خفيفًا ومدفوعًا باتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي، إلا أنه في الواقع بمثابة مؤشر قوي على تحول أوسع وأكثر عمقًا يحدث في مشهد القدرات الإبداعية والتعبير الرقمي. ما كان، حتى وقت قريب جدًا، المجال الحصري للفنانين ذوي المهارات العالية الذين يكرسون سنوات لإتقان حرفتهم، أو يتطلب الوصول إلى برامج معقدة ومكلفة ومعرفة تقنية كبيرة، أصبح الآن متاحًا بشكل متزايد - غالبًا مجانًا أو بتكلفة منخفضة نسبيًا - لأي شخص تقريبًا لديه اتصال بالإنترنت والقدرة على التعبير عن فكرة بلغة طبيعية.
يحمل هذا التحول الديمقراطي السريع لأدوات الإبداع البصري آثارًا كبيرة عبر مجالات مختلفة. على المستوى الفردي، يمكّن الأشخاص الذين قد يفتقرون إلى التدريب الفني التقليدي من تصور مفاهيمهم، وتخصيص اتصالاتهم الرقمية، وإنشاء رسوم توضيحية فريدة للمشاريع الشخصية (مثل المدونات أو العروض التقديمية أو حتى البضائع المخصصة)، أو ببساطة الانخراط في استكشاف مرح وخيالي دون حواجز المهارة التقنية أو قيود الموارد. إنه يحول المستهلكين السلبيين للوسائط المرئية إلى مبدعين نشطين، مما يعزز نوعًا جديدًا من محو الأمية الرقمية يتمحور حول التفاعل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي.
إلى جانب الاستخدام الشخصي والطبيعة سريعة الزوال لثقافة الميمات، تلمح هذه التكنولوجيا إلى تحولات محتملة في سير العمل الإبداعي المهني. بدأت صناعات مثل التصميم الجرافيكي والإعلان وتطوير الألعاب وصناعة الأفلام بالفعل في تجربة هذه الأدوات من أجل:
- النماذج الأولية السريعة: إنشاء مفاهيم مرئية متعددة بسرعة للشخصيات أو البيئات أو تصميمات المنتجات بناءً على الأوصاف الأولية.
- إنشاء فن المفاهيم: إنشاء لوحات مزاجية ولوحات قصص واستكشافات بصرية أولية لتوجيه المزيد من التطوير الفني.
- إنشاء الأصول: إنشاء مواد وخلفيات أو حتى رسوم متحركة بسيطة للشخصيات، مما قد يسرع من خطوط أنابيب الإنتاج.
- المحتوى المخصص: تمكين الإنشاء الديناميكي للصور المرئية الفريدة المصممة خصيصًا للمستخدمين الفرديين في سياقات التسويق أو الترفيه.
قد تمهد هذه التكنولوجيا أيضًا الطريق لأشكال جديدة تمامًا من السرد التفاعلي أو تجارب الوسائط المخصصة حيث تتكيف المرئيات بناءً على إدخال المستخدم أو السياق. ومع ذلك، فإن هذه الإمكانية المتزايدة لا تخلو من تعقيداتها. إنها حتما تثير وتكثف المناقشات الجارية حول طبيعة الفن والإبداع في عصر الذكاء الاصطناعي. أصبحت الأسئلة المتعلقة بالتأليف (من هو الفنان - المستخدم، الذكاء الاصطناعي، مطورو الذكاء الاصطناعي؟)، وحقوق النشر (هل يمكن حماية الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والتي تحاكي أسلوبًا معينًا بحقوق النشر؟ هل تنتهك حقوق الفنان الأصلي؟)، والآثار الأخلاقية لمحاكاة الأسلوب، والتأثير الاقتصادي المحتمل على الفنانين البشريين ملحة بشكل متزايد وتتطلب دراسة متأنية من قبل المجتمع والأنظمة القانونية والمبدعين أنفسهم. وبالتالي، فإن اتجاه Ghibli هو أكثر من مجرد ظاهرة إنترنت عابرة؛ إنه مظهر مرئي لتيار تكنولوجي قوي يعيد تشكيل كيفية إنشاء واستهلاك والتفكير في الفن البصري.
التنقل في الفروق الدقيقة: الجودة والمطالبات والتوقعات
إن تحقيق تلك الصورة المثالية والمثيرة المستوحاة من Ghibli من خلال مولد الذكاء الاصطناعي ليس دائمًا عملية مباشرة بضغطة زر. في حين أن الأدوات أصبحت قوية وسهلة الاستخدام بشكل متزايد، فإن جودة ومصداقية وقيمة المخرجات الفنية تعتمد بشكل كبير على عدة عوامل، وغالبًا ما تتطلب درجة من الصبر والتجريب والبراعة من المستخدم. يعد فهم هذه الفروق الدقيقة أمرًا أساسيًا للاستفادة الفعالة من التكنولوجيا وإدارة التوقعات.
فن المطالبة مرة أخرى: كما تم تسليط الضوء عليه سابقًا، فإن المطالبة النصية هي العنصر الأكثر أهمية تحت سيطرة المستخدم المباشرة. ترتبط جودتها ارتباطًا مباشرًا بجودة الصورة التي تم إنشاؤها. الطلبات الغامضة أو العامة (‘رسم Ghibli’) ستؤدي بالتأكيد تقريبًا إلى نتائج عامة أو غير مرضية. الخصوصية أمر بالغ الأهمية. التفكير كمخرج أو مؤلف يصف مشهدًا مفيد:
- استخدم أفعالًا قوية وصفات وصفية.
- حدد بوضوح الموضوع والحركة والإعداد والمزاج.
- حدد ظروف الإضاءة ولوحات الألوان وحتى زوايا الكاميرا (‘لقطة واسعة’، ‘لقطة مقربة’).
- ضع في اعتبارك إضافة ‘مطالبات سلبية’ - توجيه الذكاء الاصطناعي بشأن ما لا يجب تضمينه (على سبيل المثال، ‘لا نص’، ‘لا توقيع’، ‘تجنب الواقعية الفوتوغرافية’) يمكن أن يساعد في تحسين المخرجات.
التكرار والتجريب: نادرًا ما تنتج المحاولة الأولى الصورة المثالية. غالبًا ما يتضمن الاستخدام الفعال عملية تكرارية. يجب أن يتوقع المستخدمون:
- إنشاء اختلافات متعددة بناءً على مطالبة واحدة.
- تحسين المطالبة بناءً على النتائج الأولية، وإضافة المزيد من التفاصيل، وإزالة المصطلحات الغامضة، أو إعادة صياغة العناصر الرئيسية.
- تجربة كلمات رئيسية أسلوبية مختلفة قليلاً (على سبيل المثال، ‘بأسلوب Hayao Miyazaki’، ‘جمالية الألوان المائية للأنمي’، ‘أسلوب الرسوم المتحركة الحنيني’) لمعرفة كيف يفسرها الذكاء الاصطناعي.
- التجربة مع نماذج أو منصات ذكاء اصطناعي مختلفة، حيث قد يكون لكل منها نقاط قوتها الخاصة وتفسر المطالبات بشكل مختلف.
إدارة التوقعات وفهم القيود: من الضروري التعامل مع إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي بتوقعات واقعية. حتى أحدث النماذج مثل GPT-4o ليست فنانين رقميين معصومين من الخطأ قادرين على الفهم والتنفيذ المثاليين الشبيهين بالبشر. قد يواجه المستخدمون:
- العيوب والتناقضات: يمكن للذكاء الاصطناعي أحيانًا إنشاء صور بها شذوذ غريب - أصابع إضافية، وجوه مشوهة، كائنات تندمج بشكل غير طبيعي، فيزياء غير منطقية، أو نص لا معنى له.
- سوء التفسير: قد يسيء الذكاء الاصطناعي فهم نية المطالبة، أو يركز على العناصر الخاطئة، أو يفشل في التقاط الحالة المزاجية أو الأسلوب المطلوب بدقة.
- صعوبة التعامل مع التعقيد: يمكن للمشاهد المعقدة للغاية التي تتضمن شخصيات متعددة متفاعلة، أو علاقات مكانية معقدة، أو مفاهيم مجردة أن تتحدى النماذج الحالية.
- عامل ‘الروح’: بينما يمكن للذكاء الاصطناعي محاكاة العناصر الأسلوبية بدقة ملحوظة، فإن تكرار ‘الروح’ الفريدة والقصدية والعيوب الدقيقة الكامنة في الفن الذي صنعه الإنسان لا يزال هدفًا بعيد المنال. قد تبدو الصور التي تم إنشاؤها صحيحة تقنيًا بأسلوب Ghibli ولكنها تفتقر إلى الصدى العاطفي المحدد أو العمق السردي للأعمال الأصلية.
يساعد فهم هذه القيود المستخدمين على تقدير التكنولوجيا لما هي عليه - أداة قوية بشكل لا يصدق للتفكير البصري والإبداع - مع الاعتراف بأنها ليست بديلاً مثاليًا للفن البشري أو الحكم النقدي. غالبًا ما يكمن النجاح في توجيه الذكاء الاصطناعي بمهارة، والتكرار على النتائج، ومعرفة متى يكون ناتجه بمثابة نقطة انطلاق بدلاً من منتج نهائي.