هوش مصنوعی canva

Canva با ابزار هوش مصنوعی جدید، امکان تبدیل متن به تصویر را فراهم کرد

Canva، پلتفرم محبوب طراحی گرافیکی، به‌تازگی ابزاری جدید را معرفی کرده است که با استفاده از هوش مصنوعی متن را به تصویر تبدیل می‌کند. این ابزار جدید، که بر پایه هوش مصنوعی توسعه‌یافته توسط استارتاپ استرالیایی Leonardo.ai ساخته شده است، به کاربران این امکان را می‌دهد که ایده‌های خود را از طریق متن به تصاویر خلاقانه و جذاب تبدیل کنند. این قابلیت به‌ویژه برای طراحان، نویسندگان و بازاریابان بسیار کاربردی خواهد بود.

Canva حدود دو ماه پیش برای تقویت قابلیت‌های هوش مصنوعی خود، Leonardo.ai را خریداری کرد؛ شرکتی که در زمینه تولید محتوای بصری و تحقیقات در حوزه هوش مصنوعی مولد فعالیت دارد. اکنون با ادغام فناوری‌های این استارتاپ، Canva می‌تواند با دریافت توضیحات متنی کاربران، تصاویر متنوعی مانند پس‌زمینه‌ها، تصویرسازی‌ها و طرح‌های گرافیکی ایجاد کند.

یکی از ابزارهای جدید و برجسته Canva، Dream Lab است که با استفاده از مدل هوش مصنوعی Phoenix شرکت Leonardo.ai، امکان خلق تصاویر شگفت‌انگیز را فقط از طریق توصیف ایده‌ها فراهم می‌کند. Dream Lab از سبک‌های هنری مختلف پشتیبانی می‌کند و حتی می‌تواند از تصاویر مرجع برای بهبود دقت خروجی استفاده کند.

ابزار دیگر، Magic Write، نیز با به‌روزرسانی‌های جدید همراه شده است. این ابزار حالا می‌تواند متن‌های پیچیده‌تر و طولانی‌تری تولید کند و قابلیت تکمیل خودکار متن را نیز در اختیار کاربران قرار داده است تا فرآیند نوشتن ایده‌ها سریع‌تر و کامل‌تر انجام شود.

Canva همچنین قابلیت‌های دیگری مانند بهبود ابزارهای وایت‌برد و ویرایش ویدئو را ارائه داده است که همکاری گروهی و تولید محتوا را آسان‌تر می‌کند. به‌عنوان مثال، قابلیت‌هایی مثل خلاصه‌سازی خودکار متن در وایت‌برد و تولید زیرنویس به‌صورت خودکار در ویدئوها، به کاربران کمک می‌کند تا زمان کمتری را صرف کارهای تکراری کنند.

با اضافه شدن این ویژگی‌های هوش مصنوعی، Canva اعلام کرده است که اشتراک برخی از طرح‌های تجاری افزایش خواهد یافت تا هزینه‌های توسعه و سرمایه‌گذاری در این فناوری‌ها جبران شود. اگرچه این امکانات جدید ارزش بالایی به کاربران ارائه می‌کند، هنوز برخی مشکلات در کیفیت تصاویر تولیدشده وجود دارد که ممکن است نیاز به ویرایش داشته باشند. با این حال، Canva در تلاش است تا با بهبود مداوم الگوریتم‌ها، این چالش‌ها را در آینده کاهش دهد.