DALL-E
写真のようなリアルな画像、絵画、絵文字など複数のスタイルの画像を生成できる。画像内のオブジェクトを「操作および再配置」することができ、明示的な指示なしにデザイン要素を新たな構成に正しく配置できる。特定のプロンプトがなくても適切な詳細を推測するために「空白を埋める」能力を示し、例えば一般的にお祝いに関連するプロンプトにクリスマスの画像を追加したり、画像に、言及されていない配置に基づく影を付けたりする。
さまざまな視点からさまざまな任意の記述の画像を生成できるが、ほとんど失敗しない。ジョージア工科大学のSchool of Interactive Computingの准教授であるMark Riedlは、DALL-Eが概念(人間の創造性の重要な要素として説明される)を融合できることを見出している。
レーヴン漸進的マトリックス(人間の知性を測定するために行われることが多い視覚的なテスト)を解決するのに十分な視覚的推論能力を有する。
既存の画像が与えられると、DALL-E 2は元の画像に基づいて個々の出力として画像の「バリエーション」を生成し、画像を編集して変更または拡張することができる。DALL-E 2の"inpainting"と"outpainting"では、画像からのコンテクストを使用し、所与のプロンプトに従い元の画像と一致する媒体を使用して欠けている領域を埋める。これは例えば新しい被写体を画像に挿入したり、元の境界線を超えて画像を拡張したりするために使用できる。OpenAIによると、「Outpaintingは、元の画像のコンテクストを維持するために影、反射、テクスチャなど、画像の既存の視覚要素を考慮する」