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In che modo le piccole e medie imprese possono trarre vantaggio dall’AI text-to-image

Negli ultimi sei mesi abbiamo assistito a un crescente interesse per la rivoluzionaria tecnologia text-to-image. Man mano che tecnologie come DALL-E continuano a evolvere, continueranno a emergere modelli migliori e i casi d’uso per i marchi cresceranno

Pubblicato il 27 Ott 2022

Immagine generata con DALL-E2

DALL-E 2 di OpenAI, in grado di creare immagini realistiche dal linguaggio naturale, o Imagen di Google Brain, che può generare immagini fotorealistiche di una scena data una descrizione testuale e Make-A-Scene di Meta, che consente agli utenti di disegnare uno schizzo digitale a mano libera per accompagnare un prompt di testo, sono esempi molto promettenti. Questa tecnologia non è solo per le grandi aziende. Esistono diversi modi in cui le piccole e medie imprese possono trarre vantaggio dalla tecnologia text-to-image oggi.

Campagne di marketing con strumenti come DALL-E 2

In media, si consiglia alle piccole imprese di spendere il 7-8% delle loro entrate lorde per il marketing. Eppure, molti spendono solo il 3-5%. Strumenti come DALL-E 2 possono consentire agli imprenditori di andare oltre le loro possibilità anche se non possono permettersi il lusso di assumere talenti per produrre grafica personalizzabile e brandizzata.

Come dice il proverbio, un’immagine vale più di mille parole. Man mano che DALL-E 2 e altri sistemi text-to-image diventano più ampiamente disponibili, ha senso che i marketer inizino a utilizzarli per le loro campagne.

DALL-E 2 è entrato nell’immaginario popolare non per la sua capacità di rispecchiare fedelmente il mondo, ma per la sua capacità di creare immagini meravigliosamente stilizzate. DALL-E 2 apre nuove opportunità, soprattutto per le piccole imprese.

La qualità di output di DALL-E 2 varia notevolmente a seconda delle richieste inserite. Generare un buon prompt è un processo molto creativo, simile alla scrittura di una copia stessa. Se il futuro include i marketer in ruoli ibridi che utilizzano questi strumenti come ispirazione, allora questa diventerà sempre più un’abilità di dominio.

DALL-E 2: Inpainting

Una delle caratteristiche più interessanti offerte da DALL-E 2 è la verniciatura automatica. Come aver una bacchetta magica che i marketer possono agitare per cambiare le immagini come vogliono. Questo si vede meglio attraverso l’esempio dell’immagine sotto. Qui, a DALL-E 2 è stata data la prima immagine e gli è stato detto di inserire un cane in una posizione specifica. Il modello ha compreso il contesto dell’immagine abbastanza bene da capire che veniva chiesto per rendere il cane all’interno di un dipinto ed è stato in grado di comporre in uno stile che corrispondeva.

Example from https://openai.com/dall-e-2/

Questa affascinante caratteristica ha molto valore, soprattutto per i marchi che vogliono catturare i loro prodotti in luoghi diversi o scenari unici. DALL-E 2 può cambiare notevolmente le regole del gioco per i marketer in modo che siano più limitati dalla loro creatività che dal tempo e dal budget.

Limitazioni dell’AI text-to-image

Mentre c’è motivo di essere entusiasti del futuro, la tecnologia attuale ha ancora dei limiti. Fatica a generare persone fotorealistiche e spesso non riesce a generare testo coerente. Inoltre, ci sono state alcune critiche significative a DALL-E 2 sulla questione del bias. Ad esempio, quando è stato incaricato di generare “ritratto di una persona intelligente”, DALL-E Mini – un’implementazione open source a basso costo di DALL-E 2 – ha generato nove immagini di uomini bianchi in abiti formali.

OpenAI ha recentemente rilasciato un aggiornamento volto a mitigare alcuni di questi problemi di bias, ma resta da vedere se sono veramente risolti. Nel frattempo, i marketer che utilizzano questi strumenti dovranno fare attenzione a evitare di propagare involontariamente i pregiudizi.

DALL-E 2, nella sua forma attuale, può essere uno strumento della cassetta degli attrezzi di marketing? Assolutamente sì, e per molti scopi: immagini che possono essere utilizzate come generate, per dare spunti per ulteriori modifiche; per aiutare il brainstorming; trasmettere idee agli artisti grafici; eseguire efficienti test A/B sulle creatività; e per creare immagini fantastiche e accattivanti che oggi potrebbero essere realizzate solo dagli artisti. Nonostante i suoi limiti, ci sono anche opportunità.

Negli ultimi sei mesi abbiamo assistito a un crescente interesse per la rivoluzionaria tecnologia text-to-image. Man mano che la tecnologia continua a muoversi rapidamente continueranno a emergere modelli migliori e i casi d’uso per i marchi non potranno che crescere.

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