Tecnologia

ChatGPT lança recurso que transforma imagens em estilo Lego com inteligência artificial

Explore a nova função do ChatGPT que transforma descrições em imagens, incluindo o icônico "modo Lego" e estilos de filmes famosos.

Filme 'O pecado mora ao lado' de Marilyn Monroe será relembrado na exibição (Foto: Reprodução)

Filme 'O pecado mora ao lado' de Marilyn Monroe será relembrado na exibição (Foto: Reprodução)

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O ChatGPT agora oferece um novo recurso que permite a criação de imagens a partir de descrições de texto, utilizando a integração com sistemas como o DALL-E. Usuários têm explorado essa funcionalidade para criar imagens em estilos icônicos, como o "modo Lego", que transforma figuras conhecidas, como Marilyn Monroe, em versões de brinquedo.

Essa inovação tem atraído a atenção de internautas, que descobriram que a ferramenta pode gerar ilustrações inspiradas em produções famosas, como “Divertida mente 2” e filmes do Studio Ghibli. A tecnologia por trás desse recurso utiliza modelos de inteligência artificial (IA) para gerar imagens a partir de textos descritivos. Embora não exista um "modo Lego" oficial, os usuários podem se aproximar dessa estética com descrições detalhadas que incluem elementos visuais característicos dos blocos de brinquedo.

Para utilizar essa função, os usuários devem seguir alguns passos. Primeiro, é necessário acessar o ChatGPT com uma conta da OpenAI que tenha acesso à geração de imagens. Em seguida, é preciso descrever a cena desejada, como, por exemplo, “Crie uma imagem da Marilyn Monroe no estilo Lego”. A IA pode solicitar uma imagem de referência, como uma foto de um boneco Lego, para criar algo semelhante.

Caso o resultado não atenda às expectativas, é possível ajustar os detalhes da descrição. Essa flexibilidade permite que os usuários refinem suas solicitações para obter imagens mais precisas e alinhadas ao que desejam. A popularidade dessa nova funcionalidade demonstra o crescente interesse por ferramentas de IA que permitem a personalização e a criatividade na geração de conteúdo visual.

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