معجم مصطلحات صور الذكاء الاصطناعي
المفردات التي يتوقع مولّد الصور بالذكاء الاصطناعي أن تعرفوها مسبقًا
كل مصطلح أدناه يظهر في واجهة حقيقية أو في prompt حقيقي. نعرّف كلًا منها بجملة واحدة أولًا، لأن التعريف الذي تحتاجون قراءته مرتين قد فشل.
آلية التوليد
- الانتشار
- التقنية التي تقوم عليها أغلب نماذج الصور الحالية: تُدرَّب بإضافة ضوضاء إلى صور حقيقية وتعلُّم عكسها، ثم تُشغَّل عكسياً بدءاً من ضوضاء صِرف لتوليد الصورة.
- نص إلى صورة
- توليد صورة جديدة من وصف كتابي فقط، دون صورة مصدر. يُسمى أيضًا نص إلى صورة فوتوغرافية عندما يكون المخرج المقصود فوتوغرافيًّا.
- صورة إلى صورة
- توليد صورة جديدة انطلاقًا من صورة موجودة بالإضافة إلى prompt، مع تحكم قيمة denoise في مقدار ما يَنجو من المصدر.
- Checkpoint
- مجموعة محفوظة من أوزان النموذج. ملفات checkpoint مختلفة للبنية نفسها تنتج مخرجات مختلفة بوضوح من prompts متطابقة.
عناصر التحكم والمعلمات
- Seed
- الرقم الذي يحدد ضوضاء البدء التي تنطلق منها عملية التوليد. استخدام الـ seed نفسه مع الـ prompt نفسه والنموذج نفسه يعيد إنتاج الصورة نفسها.
- قوة denoise
- في «من صورة إلى صورة»، مقدار ما يُستبعد من صورتكم المصدر قبل إعادة التوليد. القيم المنخفضة تحفظ الأصل؛ المرتفعة تتعامل معه كمرجع عام.
- مقياس التوجيه
- مدى دفع النموذج نحو الـ prompt في كل خطوة. منخفض جداً فيتوه؛ مرتفع جداً فيصبح الخرج جامداً ومبالغاً في التشبّع.
- LoRA
- ملف إضافي صغير مُدرّب يعلّم النموذج الأساسي أسلوباً أو شخصيةً أو غرضاً محدداً دون إعادة تدريب النموذج كاملاً.
- prompt سلبي
- حقل منفصل يصف ما يجب تجنّبه. لا تدعمه كل نقاط النهاية — وحيث لا يتوفر، يصبح كل ما تكتبونه تعليمة إيجابية.
- Sampler
- الخوارزمية التي تخطو عملية إزالة الضوضاء. الـ samplers المختلفة تتقارب بسرعات متفاوتة وتنتج نتائج مختلفة قليلًا من الـ seed نفسه.
عمليات التحرير
- Inpainting
- إعادة توليد منطقة مُقنَّعة داخل صورة مع ترك كل ما خارج القناع دون مساس. أساس إزالة العناصر والتحرير الموجّه.
- Outpainting
- توليد محتوى بصري جديد خارج حواف الإطار الأصلي، ويُستخدم لتمديد الصورة إلى نسبة عرض إلى ارتفاع أوسع دون قص.
الملفات والمخرجات
- نسبة العرض إلى الارتفاع
- العلاقة التناسبية بين عرض الصورة وارتفاعها، مثل 1:1 أو 4:5 أو 16:9. تُختار قبل التوليد لأن النموذج يبني التكوين وفق الإطار.
- ترقية الدقة
- تكبير الصورة إلى ما يتجاوز أبعادها البكسلية الأصلية. ترقية الدقة بالذكاء الاصطناعي تعيد بناء تفاصيل معقولة بدلًا من الاستيفاء بين البكسلات الموجودة.
- قناة ألفا
- طبقة الشفافية في الصورة. يدعمها PNG وWebP؛ أما JPEG فلا يدعمها، ولهذا تكتسب القصاصة الشفافة المحفوظة بصيغة JPEG خلفية معتمة.
- EXIF
- بيانات وصفية مضمنة في الصورة الفوتوغرافية تسجل الكاميرا والعدسة والتعريض والتاريخ وغالبًا إحداثيات GPS. تُزال كلما أُعيد ترميز الملف.
كيف يعمل هذا المسرد
- المصطلحات
- فقط ما ستقابله فعلًا في واجهة
- التعريفات
- جملة واحدة أولًا دائمًا
- صفحة مستقلة
- فقط حيث لا تكفي فقرة واحدة
- المخطط
- DefinedTermSet، مع ربط الأعضاء
- التحديث
- عند تغيّر سلوك النماذج
- التكلفة
- مجاني، بلا حساب
عمليًا
أغلب صعوبة صور الذكاء الاصطناعي مفردات
Seed و denoise strength و guidance scale و inpainting، كلٌ منها يسمّي سلوكًا محددًا واحدًا. ما إن يستقر معنى الكلمة حتى يصبح الضبط الذي تصفه بديهيًا — وحتى ذلك الحين تبدو الواجهة كجدار منزلقات اعتباطي.
لذلك تأتي التعريفات هنا أولًا ثم الشرح. تعريف تحتاج قراءته مرتين قد أخفق في مهمته الوحيدة.
ثلاثة مسارات
من أين تبدأ
كيف تُنتَج الصور
الانتشار، نص إلى صورة، صورة إلى صورة وملفات checkpoint. الآليات التي تشرح لماذا يعطي نفس الـprompt نتائج مختلفة.
- ابدأ بالانتشار، ثم seed.
- نص إلى صورة وصورة إلى صورة وضعان مختلفان.
- ملفات checkpoint تغيّر المخرجات أكثر من الـprompts.
المعاملات والتوجيه
seed و denoise strength و guidance scale و samplers و LoRA و negative prompts. هنا تكمن أغلب المهارة العملية.
- ثبّت الـseed قبل المقارنة.
- denoise strength يحكم صورة إلى صورة.
- ليس كل واجهة تدعم negative prompt.
التحرير والإخراج
inpainting و outpainting و upscaling ونسبة الأبعاد وقناة ألفا و EXIF. ما يحدث بعد أن تصبح النتيجة صالحة للاحتفاظ.
- inpainting يحافظ على كل ما خارج القناع.
- اختر نسبة الأبعاد قبل التوليد.
- JPEG لا يدعم الشفافية.
تفصيل
أسئلة المسرد
أسئلة المفردات الأكثر تكرارًا.
لماذا يعطي الـprompt نفسه صورًا مختلفة
لأن الـseed لم يكن مُثبّتًا. التوليد يبدأ من ضجيج عشوائي، ونقطة البدء تؤثر النتيجة أكثر من معظم تعديلات الـprompt.
ماذا تفعل denoise strength
تحدّد مقدار ما يبقى من الصورة المصدر في توليد صورة إلى صورة. إنها أهم مُتحكّم منفرد في ذلك الوضع.
الفرق بين inpainting و outpainting
inpainting يُولِّد داخل الإطار؛ outpainting يُولِّد خارج حدوده. نفس العملية، منطقة مختلفة.
هل يعمل seed عبر النماذج
لا. seed يفهرس فضاء الضجيج لنموذج واحد، لذا ينتج نفس الرقم في مكان آخر نتيجة غير ذات صلة.
لماذا يجب اختيار نسبة الأبعاد أولًا
النموذج يؤلف للمشهد ضمن الإطار المعطى، لذا القص بعد ذلك يتخلّص من ترتيب صمّمه عمدًا.
واصل الاستكشاف
في أماكن أخرى على LaFoto
كل مصطلح هنا يصف ما يفعله أحد هذه الأدوات.
- أداة مجانية لتغيير مقاس الصورة
- حوّل صيغة صورة
- ضاغط الصور
- أداة قصّ الصور
- استخرج الألوان من صورة
- أزل الخلفية
- تحقّق من بيانات EXIF
- ابنِ prompt
- أنشئ فن الأنمي
- حوّل الصورة إلى كرتون
- أسلوب فن البكسل
- أي مولّد تختار
- بديل لـ Midjourney
- LaFoto مقابل Leonardo AI
- بديل لـ Ideogram
- بديل Canva للصور
- استنساخ صورة
- إلى أي حد قد ينحرف الناتج
- شرح inpainting
- مدوّنة LaFoto
Vocabulary
أسئلة حول مصطلحات صور الذكاء الاصطناعي
- ما هو seed فى توليد الصور بالذكاء الاصطناعي؟
- seed هو الرقم الذى يثبت الضوضاء العشوائية التى يبدأ منها التوليد. نفس seed وprompt والنموذج يُعيدون نفس الصورة، ولهذا تثبيته هو الطريقة الوحيدة لاختبار أثر تغيير كلمة واحدة فعلًا.
- بماذا يتحكم مستوى denoise؟
- بمقدار ما يَصمد من صورتك المصدر فى توليد image-to-image. عند 0.2 تبقى الصورة الفوتوغرافية سليمة تقريبًا؛ عند 0.5 تحافظ التكوين بينما يُعاد التفاوض على المحتوى؛ عند 0.85 لا يبقى من المصدر أكثر من «لوح مزاج».
- ما الفرق بين inpainting وoutpainting؟
- inpainting يُعيد توليد منطقة مُقنَّعة داخل الإطار القائم؛ outpainting يُولِّد محتوى جديدًا خارج الحواف الأصلية. العملية نفسها موجَّهة إلى مناطق مختلفة — إحداهما تُصلح، والأخرى تُوسّع.
- ما هو guidance scale؟
- مدى دفع النموذج نحو prompt عند كل خطوة إزالة ضوضاء. إذا كان منخفضًا ينجرف بعيدًا عن كلماتك؛ وإذا كان مرتفعًا يُصبح الخرج جامدًا ومشبّع الألوان بفعل التصحيح الزائد.
- ما هى LoRA؟
- إضافة مُدرَّبة صغيرة تُعلّم نموذجًا أساسًا أسلوبًا أو شخصية أو كائنًا واحدًا محددًا دون إعادة تدريب النموذج الكامل. هكذا يحصل مستخدمو النماذج المفتوحة على شخصيات متسقة عبر صور عديدة.
- لماذا يجب اختيار نسبة الأبعاد قبل التوليد؟
- النموذج يُكوِّن للمشهد وفق الإطار المُعطى، فيرتّب المشهد أفقيًا لـ16:9 وعموديًا لـ4:5. القص لاحقًا يرمى تكوينًا صُنِع عمدًا.
- ما هى قناة ألفا؟
- طبقة الشفافية فى ملف الصورة. يدعم PNG وWebP واحدة؛ وJPEG لا يدعم، ولهذا يظهر خلفية بيضاء مصمتة عند حفظ قصّ موضوع بصيغة JPEG.
- هل يعمل seed نفسه على نموذج مختلف؟
- لا. seed يفهرس فضاء الضوضاء لنموذج بعينه، لذا نفس الرقم فى نموذج آخر — أو حتى غالبًا نسخة أخرى من النموذج نفسه — يُنتج شيئًا غير ذى صلة. دوّن النموذج إلى جانبه.
ابدؤوا الإنشاء اليوم
ولّدوا أول صورة لكم بأفضل مُولِّد صور بالذكاء الاصطناعي.
حوّلوا جملة إلى صورة منتهية واقعية في ثوانٍ — ثم نقّحوا كل تفصيلة. بلا إعداد، بلا Discord، بلا GPU.
انضمّ 4,200+ من المُنشئين إلى LaFoto