توليد الصور بالذكاء الاصطناعي (مثل المستخدم في ChatGPT) قوي جدًا، لكنه ما زال لديه عدة قيود مهمة:
🔴 1. أخطاء في التفاصيل البشرية
صعوبة في رسم الأيدي، الوجوه، أو التشريح بشكل دقيق
مثل: أصابع زائدة أو ملامح مشوهة
🔤 2. ضعف في كتابة النص داخل الصور
النصوص غالبًا تكون غير مفهومة أو مشوهة
خاصة في اللافتات أو الشعارات
🎯 3. عدم الدقة في تنفيذ الأوامر المعقدة
أحيانًا لا يلتزم النموذج بكل تفاصيل الطلب
مثل عدد الأشياء أو ترتيبها بشكل صحيح
🧩 4. مشاكل في الاتساق
العناصر قد تكون غير متناسقة (إضاءة، ظل، أحجام)
أو تتغير التفاصيل داخل نفس الصورة
🖼️ 5. دقة وجودة محدودة
الصور غالبًا بدقة متوسطة (وليست احترافية للطباعة الكبيرة)
⚡ 6. استهلاك عالي للموارد
تحتاج إلى قدرة حاسوبية كبيرة ووقت للتوليد
🎛️ 7. صعوبة التحكم الكامل
من الصعب التحكم في تفاصيل دقيقة جدًا (زاوية، تعبير، مكان عنصر)
⚖️ 8. قضايا أخلاقية وقانونية
مشاكل حقوق النشر (التدريب على صور من الإنترنت)
إمكانية إنشاء صور مزيفة (Deepfakes)
🧠 9. فهم محدود للمعنى الحقيقي
النموذج “يقلّد” الأنماط بدل أن يفهم العالم فعليًا
لذلك قد ينتج صورًا غير منطقية
✅ الخلاصة:
رغم أن النماذج مثل DALL·E متقدمة جدًا، إلا أنها ما تزال تعاني من مشاكل في الدقة، الفهم العميق، والتحكم الكامل—لكنها تتحسن بسرعة مع الوقت.