Naprawa problemów z interpretacją kontekstu kulturowego i regionalizmów w obrazach generowanych przez AI (DALL-E, Midjourney): Jak uzyskać wizualizacje odzwierciedlające polskie realia?

No dobra, słuchaj. Wkurza Cię, kiedy prosisz DALL-E albo Midjourney o „polską wieś”, a dostajesz coś, co wygląda jak Bawaria albo holenderskie pola? Albo „polski rynek”, a tam jakieś wiktoriańskie budynki? Spoko, to nie tylko Twój problem. Naprawa problemów z interpretacją kontekstu kulturowego i regionalizmów w obrazach generowanych przez AI to dziś jeden z gorących tematów. Żeby uzyskać wizualizacje odzwierciedlające polskie realia, musisz stać się trochę detektywem, trochę nauczycielem dla AI i przede wszystkim – bardzo, ale to bardzo konkretnym w swoich promptach. Algorytmy sztucznej inteligencji są super, ale bazują na tym, na czym zostały wytrenowane, a to często oznacza zachodni, anglocentryczny zbiór danych. Ale spokojnie, są sposoby, żeby to obejść!

Dlaczego AI ma problem z polskimi realiami?

Wyobraź sobie, że uczysz się języka, ale znasz tylko jeden region świata. Kiedy ktoś powie „dom”, Ty wyobrażasz sobie tylko to, co widziałeś. Tak samo jest z AI. Te modele, takie jak DALL-E, Midjourney czy nawet Stable Diffusion, były trenowane na gigantycznych zbiorach danych. Problem w tym, że te dane, choć ogromne, często są zdominowane przez obrazy i opisy z kultur anglosaskich i zachodnioeuropejskich. Mniej tam zdjęć z polskiego osiedla, z babcią w chustce na targu w Radomiu, czy z imprezy w remizie strażackiej. (I w sumie to trochę szkoda, bo mielibyśmy super materiał!). AI po prostu nie ma wystarczająco dużo punktów odniesienia, żeby poprawnie „zobaczyć” nasze regionalizmy i kontekst kulturowy. Gdzie tu haczyk? Ano, właśnie w niedoborze danych specyficznych dla naszej części świata.

Jak „nauczyć” AI Polski? Sztuczki z promptowaniem

Klucz do sukcesu to prompt engineering, czyli sztuka układania poleceń dla AI. Nie wystarczy rzucić „Polish village”. Musisz być chirurgicznie precyzyjny.

• Bądź super-szczegółowy: Zamiast „Polish market”, spróbuj „Kraków Main Market Square, historical buildings, Sukiennice in background, flower stalls, horse-drawn carriages, cobblestone, sunny day, realistic photography style”. Podajesz konkretną lokalizację, architekturę, elementy typowe.
• Wprowadź specyfikę materiałową i stylistyczną: „Ceramiczne naczynia Bolesławiec”, „góralska chata z bali”, „haft kaszubski”, „wzory łowickie”. AI często ma dostęp do obrazów takich specyficznych elementów.
• Użyj konkretnych epok i stylów: „Polish folk art”, „PRL era apartment block”, „interwar period Polish manor house”. To zawęża zakres poszukiwań AI.
• Wspomnij o znanych postaciach lub artystach (ostrożnie): Czasem „w stylu Jacka Malczewskiego” albo „z elementami Zofii Stryjeńskiej” może naprowadzić AI na odpowiedni klimat. Ale tu trzeba uważać, żeby nie dostać dosłownej kopii.
• Wykorzystaj język polski (z umiarem): Niektóre modele (zwłaszcza te nowsze) coraz lepiej radzą sobie z polskimi słowami. Czasem dodanie „polski strój ludowy” albo „polskie krajobrazy” może pomóc. Ale ja bym trzymał się głównie angielskiego, bo po prostu jest więcej danych treningowych w tym języku.
• Nie zapominaj o negatywnych promptach: To Twoja broń przeciwko „niemieckim” albo „ruskim” naleciałościom. Na przykład, jeśli chcesz polski dworek, dodaj do negatywnych promptów: `–no german architecture, –no russian styles, –no western european urban`. Powiem ci coś, to działa cuda!

Praktyczne przykłady promptów, które działają (albo przynajmniej dają lepsze rezultaty)

• `”Traditional Polish wooden cottage, straw roof, colourful painted shutters, surrounded by green fields and blooming wildflowers, elderly woman in a floral headscarf sitting on a bench, sunny day, realistic photography, rural Poland, –no Bavarian, –no Dutch”`
• `”Warsaw Old Town Square, brick buildings, colourful facades, Sigismund’s Column in distance, street performers, sunny autumn day, Canon EOS R5 photo, high detail, historical accurate Polish architecture”`
• `”Polish Easter table, decorated with 'pisanki’ eggs, 'babka’ cake, 'mazurek’ tart, colourful paper cut-outs, family gathering, warm lighting, traditional Polish celebration, detailed food photography”`

Co jeszcze możesz zrobić, żeby uzyskać autentyczne polskie wizualizacje?

Czasami sama siła promptu to za mało.

• Iteracja to podstawa: Nie zniechęcaj się po pierwszej próbie. Poprawiaj prompt, dodawaj nowe detale, zmieniaj kolejność słów. To jest jak rozmowa z upartym, ale zdolnym artystą.
• Inpainting i outpainting: Jeśli Twój ulubiony model to obsługuje (jak DALL-E czy Stable Diffusion), możesz wygenerować obraz, a potem poprawić fragmenty, które nie pasują, albo rozszerzyć go o elementy, które lepiej oddadzą polski klimat. (W Midjourney na razie to tak nie działa, ale kto wie co będzie jutro!).
• Postprodukcja: Czasem wystarczy drobna edycja w Photoshopie czy Gimpie, żeby obraz nabrał tego „polskiego sznytu”. Drobna korekta kolorów, dodanie jakiegoś elementu.
• Korzystaj z referencji: Zanim zaczniesz promptować, poszukaj zdjęć podobnych miejsc, przedmiotów, stylów, które chcesz uzyskać. Opisz je w swoim prompcie.

Koniec tematu. Pamiętaj, im więcej dasz AI „wskazówek”, tym lepiej ona zrozumie, czego od niej oczekujesz. A wiesz co jest jeszcze fajne? Że w ten sposób uczymy same modele, trochę je trenujemy, pokazując, że „Polish” to coś więcej niż tylko losowe europejskie miasteczko.

Najczęstsze pytania

Czy używanie polskich słów w promptach zawsze pomaga?

Nie zawsze. Chociaż nowsze modele radzą sobie lepiej, to angielski jest wciąż dominującym językiem treningowym, więc zazwyczaj zapewnia bardziej spójne i przewidywalne rezultaty.

Jakie elementy są najtrudniejsze do wygenerowania w polskim kontekście?

Najtrudniejsze są subtelne niuanse społeczne, typowe polskie postacie (mimika, ubiór, fryzury, które nie są uogólnionym „europejskim” stylem) oraz konkretne, mniej znane regionalne detale, które nie mają wielu zdjęć w internecie.

Czy AI kiedykolwiek „nauczy się” Polski bez tak szczegółowych promptów?

Prawdopodobnie tak, wraz z rozwojem modeli i zwiększeniem ilości danych treningowych specyficznych dla różnych kultur, w tym polskiej. To jednak jeszcze długa droga.