Co kdyby stačilo pár slov k vytvoření jakéhokoli obrazu nebo vizuálu, který si jen umíte představit? Ať už potřebujete vytvořit obraz pro web, kampaň, prezentaci nebo ilustraci do knihy – Imagen si s tím umí poradit.
Imagen od Google DeepMind je grafický model pro generování obrázků z textu, který kombinuje vysokou rychlost, přesnost a výjimečné porozumění jazyku. Výsledkem jsou realistické a kvalitní obrázky, které odpovídají vaší popsané představě do posledního detailu. Díky tomu je ideální volbou nejen pro kreativce, ale i pro firmy, marketéry nebo vývojáře, kteří chtějí rychle vizualizovat své nápady.
Funkce Imagenu jsou zdarma přístupné prostřednictvím dvou webových nástrojů: ImageFX – experimentální platformě provozované v rámci Google Labs a Gemini – AI chatbotu od Googlu, který je hlavním konkurentem ChatGPT.
Imagen si můžete vyzkoušet přímo v naší aplikaci OCTODEEP. Zjistěte, co dokáže a vytvořte vizuál přesně podle svých představ.
Od textu k obrazu: Co je Imagen a jak funguje
Imagen je pokročilý model pro generování obrázků z textu vyvinutý společností Google, poprvé uvedený na trh v květnu 2024, přičemž přístup k Imagen 3 byl veřejnosti zpřístupněn v srpnu prostřednictvím platforem jako ImageFX, Gemini a Vertex AI. Využívá tzv. difuzní modely (duffusion models), ty fungují na principu „odšumování“ – postupně skládají obraz z náhodného šumu na základě zadaného popisu. Imagen je odlišný zejména svou schopností hluboce porozumět přirozenému jazyku a kontextu – zvládne přesně interpretovat i složitější texty, rozpoznat nuance mezi významovými rozdíly a převést je do vizuální podoby s vysokou detailností.
Za schopnostmi Imagenu stojí kombinace silného jazykového modelu s vysoce výkonnou vizuální částí, díky čemuž dokáže generovat realistické, kontextově výstižné a esteticky působivé obrázky. Ač se technologie stále posouvá dopředu a vznikají stále novější a výkonnější modely, Imagen ale už teď představuje jeden z nejpokročilejších text-to-image generování.
Vlastnosti a schopnosti modelu Imagen
Imagen vyniká především ve třech oblastech: vizuální kvalitě, porozumění jazyku a věrnému dodržení zadání.
- Fotorealistická kvalita: Obrázky generované pomocí Imagenu jsou ostré, detailní a často nerozeznatelné od skutečných fotografií. Model zvládá přesně vykreslit textury, světlo i perspektivu.
- Precizní interpretace textu: Díky hluboké integraci jazykového modelu dokáže Imagen porozumět i složitějším textům, víceznačným formulacím nebo náročnějším kontextům.
- Správné vztahy mezi objekty: Imagen dokáže udržet logickou a prostorovou koherenci – ví, kde má být co umístěno, co k sobě patří a co ne. Tím se odlišuje od mnoha starších grafických modelů, které generovaly „divně slepené“ scény.
Příkladem takového modelu může být DALL-E 2, který měl problémy s přesným zachováním vztahů mezi objekty v obraze. Tento problém se označuje jako „spatial incoherence“, tedy neschopnost udržet prostorovou logiku a vztahy mezi objekty podle textového zadání. Právě to je oblast, kde moderní modely jako Imagen-3 nebo DALL-E 3 dosáhly výrazného zlepšení.
Obrázek porovnává generované obrázky modelů DALL-E 2, Imagen a Muse na základě identických textových zadání. První sloupec obsahuje výsledky DALL-E 2, druhý sloupec výsledky Imagenu a třetí sloupec výsledky Muse. Ve srovnání s DALL-E 2 Imagen produkuje obrázky s vyšší věrností detailů a lepším porozuměním kontextu.
Obrázek ukazuje způsob jakým se liší vygenerované vizuály v DALL-E 2, Imagenu a Muse na základě stejného promptu.
- Bezpečnost a odpovědnost: Google věnuje velkou pozornost tomu, aby model neprodukoval škodlivý, zkreslený nebo nevhodný obsah. Imagen obsahuje filtry a mechanismy pro detekci rizikových požadavků.
Imagen umí generovat pouze statické obrázky, nicméně DeepMind zároveň vyvíjí samostatný nástroj pro generování videí pomocí umělé inteligence Veo 2.
Imagen také nelze použít k tvorbě obrázků ve vysokém rozlišení. Výstupní rozlišení je omezeno na 1024×1024 pixelů pro čtvercové obrázky, 1408×768 pro formát 16:9 a 1280×896 pro formát 4:3.
Model podléhá i řadě etických a obsahových omezení. Například není povoleno generovat obrázky reálných lidí ani vizuály, které by mohly být pro konkrétní osobu poškozující nebo urážlivé. Imagen je zároveň trénován tak, aby se vyhýbal tvorbě obrázků, které by mohly porušovat autorská práva.
Ačkoli Imagen výborně reaguje na detailní popisy, neumožňuje přesné úpravy konkrétních částí obrázku.
Rozdílnost jednotlivých grafických modelů, jako Imagen-3.0, DALL-E 2 a DALL-E 3 si můžete sami vyzkoušet v naší aplikaci OCTODEEP.
Imagen v praxi: Konkrétní případy použití
Díky kombinaci vysoké kvality a porozumění textu nachází Imagen uplatnění v celé řadě oborů:
- Marketing a reklama: Tvorba vizuálů pro kampaně, sociální sítě nebo moodboardy. Marketéři mohou rychle testovat různé varianty vizuálního sdělení bez potřeby externího grafika.
- E-commerce: Generování produktových vizualizací, scén s kontextem nebo mockupů bez nutnosti nákladného focení.
- Design a kreativní práce: Inspirace pro ilustrace, koncepty, návrhy obalů, webdesign nebo vizuální styl značky.
- Vzdělávání a média: Tvorba výukových obrázků, ilustrací do článků, infografik nebo obrazových doprovodů k textům v novinařině a online magazínech.
- Vývoj aplikací a her: Rychlé generování herních assetů, koncept artů, pozadí nebo alternativních vizuálů v různých stylech.
Porovnání Imagenu s dalšími AI modely pro generování obrázků
Dnešní doba již nabízí spoustu modelů v oblasti generativního obrazu – od stylizovaného Midjourney až po volně dostupný Stable Diffusion. Imagen mezi nimi vyniká především fotorealistickou kvalitou výstupů, hloubkou porozumění a vynikající detailností scény. Oproti starším modelům, jako je DALL-E 2, si Imagen lépe poradí s interpretací složitějších textových zadání a vytváří vizuálně konzistentnější obrázky.
| Model | Vizuální kvalita | Porozumění textu | Přístupnost |
| Imagen | Vysoká – fotorealistická, detailní | Výborné – rozpoznává nuance a vztahy | ImageFX, Gemini, Vertex AI |
| DALL·E 2 | Střední – občas zkreslené objekty | Slabší – často nesrozumitelná interpretace | OpenAI API, experimentální přístup |
| DALL·E 3 | Vysoká – lepší kompozice a texty | Výrazně lepší – rozpoznává vztahy i texty v obraze | ChatGPT Plus, Bing |
| Midjourney v6 | Velmi vysoká – stylizovaná, umělecká | Střední – někdy vyžaduje ladění promptu | Discord (placený přístup) |
| Stable Diffusion XL | Dobrá – závislá na ladění promptu a stylu | Střední až dobré – závisí na modelu | Otevřený model, náročnější na technické zázemí |
| Muse (Google) | Vysoká – ostré detaily, výrazná kontrola stylu | Výborné – silné jazykové porozumění díky transformer architektuře | Experimentální přístup (omezené testování) |
Obrázek
Nejnovější verzi Imagen-3.0 společně s DALL-E 2, DALL-E 3, Essential V2, Stable Diffusion XL a Flux Shnell si můžete vyzkoušet v naší aplikaci OCTODEEP.
Aktualizováno: 22. 4. 2025
Zdroje:
What is Imagen 3: everything you need to know about Google’s text-to-image model | TechRadar [online]. [cit. 22. 04. 2025]. Dostupné z: https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/what-is-imagen-3-everything-you-need-to-know-about-googles-text-to-image-model?utm_source=chatgpt.com
Comparison of generated images by the DALL·E 2, IMAGEN and Muse models [online]. [cit. 22. 04. 2025]. Dostupné z: https://www.researchgate.net/figure/Comparison-of-generated-images-by-the-DALLE-2-IMAGEN-and-Muse-models-with-respect-to_fig5_367088266
Imagen – Google DeepMind [online]. [cit. 22. 04. 2025]. Dostupné z: https://deepmind.google/technologies/imagen-3/?utm_source=chatgpt.com
Text-to-image AI | Google Cloud [online]. [cit. 22. 04. 2025]. Dostupné z: https://cloud.google.com/use-cases/text-to-image-ai?utm_source=chatgpt.com
State-of-the-art video and image generation with Veo 2 and Imagen 3 online]. [cit. 22. 04. 2025]. Dostupné z: https://blog.google/technology/google-labs/video-image-generation-update-december-2024