Patrzysz na pulsujący pasek postępu i zastanawiasz się, czy AI właśnie poszło na przerwę na lunch. Przecież prośba była prosta – słoń grający w szachy z wiewiórką. A może właśnie była za prosta i uraziłeś jego cyfrową dumę? Czasem obraz pojawia się w kilka sekund, innym razem można by w tym czasie obejrzeć odcinek serialu. Taka nieprzewidywalność bywa męcząca, szczególnie gdy goni cię termin lub po prostu nie możesz się doczekać, by zobaczyć swoje dzieło. Zatem odkryjmy razem, ile faktycznie trwa generowanie obrazów w ChatGPT, co spowalnia proces i jak przestać nerwowo patrzeć na zegarek.
Krótka odpowiedź – od mrugnięcia okiem do chwili zadumy
Zazwyczaj, przy sprzyjających wiatrach i dobrym humorze krzemowych procesorów w serwerach OpenAI, obraz będzie gotowy w czasie od 10 do 30 sekund. Jest to oficjalny i najczęstszy scenariusz. W takim czasie model DALL-E 3, który jest silnikiem napędzającym funkcję generowania obrazów w ChatGPT, jest w stanie przetworzyć Twoją prośbę, zinterpretować jej niuanse i zwrócić unikalne propozycje graficzne. Całkiem sprawnie, jak na cyfrowego artystę Rzeczywistość nie zawsze jest taka prosta. Czasami proces potrafi się wydłużyć do minuty, a w skrajnych przypadkach – zatrzymać w połowie, zostawiając Cię z pustym ekranem.
Główne czynniki wpływające na czas generowania obrazu w ChatGPT
Czas, w jakim pojawi się Twój słoń, zależy od kilku czynników. Prędkość pojawienia się idealnej wiewiórki zależy od humoru algorytmów i ich mocy obliczeniowej. Sprawdźmy, co jest winne, że czasem renderowanie się ślimaczy.
Pierwszym i najważniejszym elementem układanki jest złożoność polecenia, zwanego fachowo promptem. Prosta fraza jak „czerwony samochód na plaży” zostanie przetworzona niemal natychmiast. Inaczej sprawa wygląda, gdy poprosisz o… „fotorealistyczny obraz w stylu noir, deszczowa noc w Tokio z lat 80-tych, neonowe szyldy odbijają się w kałużach, na pierwszym planie detektyw w trenczu palący papierosa, w oddali widać sylwetkę drapacza chmur, subtelne ziarno filmowe, proporcje 16:9”. Taka prośba wymaga od AI znacznie więcej wysiłku. Musi ona przeanalizować każdy detal, styl, kompozycję i oświetlenie. W konsekwencji proces generowania zajmie więcej czasu.
Drugi czynnik to obciążenie serwerów OpenAI. Jesteś jednym z milionów użytkowników, którzy w tej samej chwili próbują wygenerować obrazy. Można to opisać jako cyfrowy korek. Jeśli trafisz na moment szczytu, na przykład wieczorem, gdy cała Ameryka wraca z pracy i postanawia stworzyć tysiące memów, serwery są przeciążone. Wtedy wszyscy czekają dłużej, chociaż użytkownik płatnego planu (Plus, Team lub Enterprise) ma w tej kolejce coś na kształt buspasa. Przejedzie szybciej, jednak w ogromnym zatorze i on zwolni.
Trochę twardych danych – za darmo to uczciwa cena
Szybkość to jedno, lecz warto też spojrzeć na szerszy kontekst. Według raportu AI Index Report 2024 przygotowanego przez Stanford Institute for Human-Centered AI, koszty trenowania najnowszych modeli AI są astronomiczne. Przykładowo, koszt obliczeniowy wytrenowania modelu Gemini Ultra od Google oszacowano na 191 milionów dolarów. Najnowszy raport z 2025 roku potwierdza tę tendencję, wskazując, że choć koszt używania modeli (inferencji) drastycznie spada, to koszt trenowania nowych, przełomowych modeli (jak Llama 3.1) wciąż rośnie, pochłaniając zasoby obliczeniowe i przy okazji generując tysiące ton CO2.
Skala inwestycji, która stoi za narzędziami, których używamy jest imponująca. Gdy prosisz generator obrazów o stworzenie grafiki, uruchamiasz fragment bardzo drogiej infrastruktury. Dlatego darmowy dostęp jest pewnym kompromisem pomiędzy dostępnością a wydajnością.
Statystyki rynkowe także robią wrażenie, choć naszym zdaniem dane wydają się zawyżone. Według analiz firmy Grand View Research, rynek generatorów obrazów AI był w 2023 roku wart ponad 300 milionów dolarów. Przewiduje się, że do 2030 roku osiągnie wartość ponad miliarda dolarów.
Widać zatem bardzo dynamiczny wzrost, a to oznacza tylko jedno – coraz więcej osób będzie korzystać z technologii AI, co w przyszłości może jeszcze bardziej wpływać na obciążenie serwerów i co za tym idzie, wydłużenie czasu generowania.
Kiedy obraz nie chce się załadować – praktyczny poradnik przetrwania
Stoisz przed komunikatem o błędzie lub pasek postępu zatrzymał się w miejscu? Spróbuj kilku prostych trików.
Po pierwsze, najprostsze rozwiązanie bywa najskuteczniejsze – odśwież stronę i spróbuj ponownie. Często jest to jednorazowy problem z połączeniem. Po drugie, jeśli Twoja podpowiedź jest bardzo skomplikowana, spróbuj ją uprościć. Być może AI ma kłopot z interpretacją jakiegoś konkretnego sformułowania. Po trzecie, odczekaj chwilę. Daj systemowi odpocząć i spróbuj ponownie za kilka minut. Warto też sprawdzić oficjalną stronę statusu OpenAI (status.openai.com) – być może trwa właśnie globalna awaria lub planowane prace konserwacyjne.
Alternatywne światy – a jak szybko działają inni?
ChatGPT z DALL-E 3 nie jest jedynym graczem na rynku. Konkurencyjne platformy jak Midjourney czy Stable Diffusion również oferują imponujące możliwości generowania obrazów. Midjourney, dostępne poprzez platformę Discord, słynie z dużej szybkości, zwłaszcza w płatnych planach, gdzie obrazy potrafią pojawić się w ciągu kilku sekund. Z kolei Stable Diffusion, będący oprogramowaniem open-source, pozwala na lokalną instalację na własnym komputerze. W takim przypadku szybkość zależy wyłącznie od mocy Twojej karty graficznej – może być błyskawiczna na mocnym sprzęcie lub trwać wieki na starszym laptopie.
Dobry prompt to połowa sukcesu – reszta to cierpliwość
Skuteczność i częściowo szybkość generowania obrazów AI zależą od jakości poleceń. Jasne, precycyjne i dobrze sformułowane prompty to podstawa. Chociaż nie będziemy się tutaj zagłębiać w tajniki ich tworzenia, warto wiedzieć, że to umiejętność, którą warto rozwijać. Jeśli chcesz zostać mistrzem w tej dziedzinie i wyciskać z AI absolutne maksimum, mamy na naszym blogu kompletny poradnik poświęcony sztuce pisania skutecznych promptów. Znajdziesz go tutaj:
- Sztuka prowadzenia rozmowy z AI – 21 złotych reguł promptowania
- Lepsze obrazy z ChatGPT? Oto jak to zrobić!
Między pikselem a cierpliwością
Gdy pasek postępu znów zatrzyma się w miejscu, przypomnij sobie, że Leonardo da Vinci malował Mona Lisę przez cztery lata. Twój słoń czy wiewiórka powstaje w minutę. To jest postęp, o jakim nawet on nie marzył. W świecie sztucznej inteligencji czas to pojęcie względne, ale i tak jesteś szybszy niż większość z nas w swoich myślach. Bo tu tworzenie nie wymaga pędzla, a jedynie ciekawości. Dlatego, kiedy znowu zawiesi się pasek postępu, pomyśl… może to nie technologia zwolniła, tylko wszechświat daje twojej wyobraźni chwilę, by dogoniła własne tempo.
