Summary of A16z Podcast Episode: Boosting Creativity: Prompt Engineering | a16z Podcast ft. Steph Smith
Podcast: A16z
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— Description —
Discover the fascinating world of prompt engineering with the DALL-E2 Prompt Book Explore the artistry of text imaging and unleash your creativity by using images as prompts Learn how AI models like Midjourney, DALL-E 2, and Stable Diffusion can revolutionize your visual effects
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Boosting Creativity: Prompt Engineering | a16z Podcast ft. Steph Smith
Table of contents
चाबी छीनना
- DALL-E2 प्रॉम्प्ट बुक को DALL-E 2 (OpenAI का टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल) का उपयोग करके अद्भुत दृश्य प्रभाव बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले अच्छे उदाहरणों और शब्दों के संग्रह के रूप में बनाया गया था।
- प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक नया क्षेत्र है, और कोई भी अभी तक निश्चित रूप से नहीं कह सकता कि वे विशेषज्ञ हैं
- इस बात पर बहस चल रही है कि टेक्स्ट इमेजिंग में कोई कलात्मकता है या नहीं, लेकिन गाइ का मानना है कि एक छवि की खोज के बारे में कुछ ऐसा है जो शब्दों के माध्यम से प्रकट होने तक अस्तित्व में नहीं है।
- गाइ का सुझाव है कि जो व्यक्ति अपने संकेत देने के कौशल में सुधार करना चाहता है, वह ऑनलाइन अलग-अलग छवियों पर ऑल्ट टेक्स्ट की समीक्षा कर सकता है, यह देखने के लिए कि चीजों का वर्णन कैसे किया जाता है, और एआई किसी दिए गए संकेत की व्याख्या कैसे कर सकता है।
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प्रॉम्प्टिंग टूल में सबसे महत्वपूर्ण विकासों में से एक छवियों के साथ प्रॉम्प्ट करने की क्षमता है
- यह फ़ोटोशॉप की तरह केवल छवियों और शब्दों का संयोजन नहीं है, बल्कि छवियों और उनकी विशेषताओं के आधार पर संकेत उत्पन्न कर रहा है
- संकेतों के रूप में छवियों का उपयोग करने से आश्चर्यजनक और अप्रत्याशित परिणाम मिल सकते हैं जिन्हें नियंत्रित करना मुश्किल हो सकता है लेकिन रचनात्मकता के लिए नए और दिलचस्प अवसर भी प्रदान कर सकते हैं
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एआई मॉडल एक ब्लैक बॉक्स की तरह हैं, जिससे इनपुट और आउटपुट में जाने वाले हर छोटे हिस्से को ठीक करना या समझना मुश्किल हो जाता है
- एआई मॉडल में एक ही प्रॉम्प्ट इनपुट करने से जरूरी नहीं कि एक ही आउटपुट मिले क्योंकि यह शोर के एक यादृच्छिक बादल से शुरू होता है
- कुछ लोग एआई स्लॉट मशीन खींचने जैसे बेहतर परिणाम पाने की उम्मीद में बार-बार संकेत उत्पन्न करने के जाल में फंस जाते हैं
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तीन लोकप्रिय मॉडल: मिडजॉर्नी, DALL-E 2, और स्टेबल डिफ्यूजन
- प्रत्येक मॉडल के भीतर संकेत देने की क्षमता एक्सेल और Google शीट्स के बीच स्विच करने के समान है
- मॉडलों के बीच अंतर विभिन्न भाषाओं को सीखने जैसा है, नए मॉडलों में समान सिद्धांत और कुछ भिन्नताएं हैं
- दृश्य कला उन चीज़ों को व्यक्त करती है जिन्हें शब्दों में व्यक्त नहीं किया जा सकता है, और लक्ष्य अकथनीय और अपरिभाषित को उजागर करना है
- एआई टूल के साथ सीखने से व्यक्तिगत अनुभव मिल सकते हैं जो उन चीजों को सामने लाने में मदद करते हैं जिन पर पहले कभी विचार नहीं किया गया था
- एआई टूल का उपयोग करने के दो तरीके हैं: यह देखने के लिए इंतजार करना कि मॉडल क्या दिखाता है या इसे अपने दिमाग में कल्पना करना और जो काम नहीं करता है उसे अस्वीकार करना
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एआई-जनित सामग्री में नेटफ्लिक्स या इंस्टाग्राम जैसे मनोरंजन के पारंपरिक रूपों को पार करने की क्षमता है
- वास्तविक जीवन के उत्पाद बनाने के लिए एआई उपकरण संभावित रूप से 3डी प्रिंटिंग के साथ एकीकृत हो सकते हैं
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एआई उद्योग में मूलभूत उपकरणों का विकास त्वरित इंजीनियरिंग को एक ऐसा कौशल बनाने के लिए प्रोत्साहित कर सकता है जिसे कोई भी अच्छा कर सकता है
- ऐसे लोगों की भी आवश्यकता हो सकती है जो "गुप्त संकेत" में विशेषज्ञ हों, जैसे कि कॉपीराइटर जो एआई में संकेतों की एक परत जोड़ते हैं जिसे उपभोक्ता नहीं देख पाते हैं
- जैसे-जैसे एआई उद्योग बढ़ता है, ऐसे कई करियर उपलब्ध होंगे जिनकी अभी तक कल्पना भी नहीं की गई है
पहचान
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A16z पॉडकास्ट के नवीनतम एपिसोड में, होस्ट स्टीफ स्मिथ एआई के युग में त्वरित इंजीनियरिंग के बढ़ते महत्व पर चर्चा करने के लिए गाइ पार्सन्स (@GuyP) के साथ बैठते हैं। जैसे-जैसे एआई आधुनिक जीवन और नौकरी बाजार को बदल रहा है, प्रौद्योगिकी के साथ-साथ काम करने के लिए त्वरित इंजीनियरिंग जैसी रचनात्मक भूमिकाएँ उभर रही हैं
- गाइ पार्सन्स की DALL-E 2 प्रॉम्प्ट बुक देखें
- मेज़बान: स्टीफ़ स्मिथ (@stephsmithio)
DALL-E 2 प्रॉम्प्ट बुक
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DALL-E2 प्रॉम्प्ट बुक को DALL-E 2 का उपयोग करके अद्भुत दृश्य प्रभाव बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले अच्छे उदाहरणों और शब्दों के संग्रह के रूप में बनाया गया था, जो कि OpenAI का टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल है।
- प्रॉम्प्ट बुक मूलतः एक स्लाइड डेक था जो 8100 स्लाइड लंबा हो गया था
- गाइ ने प्रॉम्प्ट बुक को लोगों के लिए एक शुरुआती बिंदु के रूप में ऑनलाइन साझा किया ताकि उन्हें पता चल सके कि ये उपकरण किस प्रकार की चीजें करने में सक्षम हैं
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गाइ का अनुमान है कि उसने मिडजर्नी, DALL-E 2 और स्टेबल डिफ्यूजन में प्रॉम्प्टिंग के विचार में महारत हासिल करने में कुछ सौ घंटे बिताए हैं, लेकिन वह यह नहीं कहेगा कि वह इसमें माहिर है।
- कुछ लोगों ने इन उपकरणों का उपयोग करके हजारों या यहां तक कि सैकड़ों-हजारों संकेत दिए हैं
- पिछले छह महीनों में इन उपकरणों की क्षमताएं काफी उन्नत हुई हैं
- प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक नया क्षेत्र है, और कोई भी अभी तक निश्चित रूप से नहीं कह सकता कि वे विशेषज्ञ हैं
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में समानांतर कौशल
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स्टीफ पूछते हैं कि क्या प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में कोई समानांतर कौशल सेट है जो एक्सेल में कोडिंग, प्रभावी कहानी कहने और संख्याओं को संसाधित करने जैसे अन्य कौशल के समान है।
- गाइ ने एक ऐसे युग का उल्लेख किया है जहां ऐसे लोगों की एक श्रेणी थी जो सामान को गूगल करने में अच्छे थे और जानकारी प्राप्त करने के लिए विशिष्ट खोज क्वेरी का उपयोग करने की क्षमता रखते थे।
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इस बात पर बहस चल रही है कि टेक्स्ट इमेजिंग में कोई कलात्मकता है या नहीं, लेकिन गाइ का मानना है कि एक छवि की खोज के बारे में कुछ ऐसा है जो शब्दों के माध्यम से प्रकट होने तक अस्तित्व में नहीं है।
- स्टीफ़ ऑनलाइन प्रचुर मात्रा में जानकारी उपलब्ध कराता है और सबरेडिट स्टैटिस्टिक्स, अहेरेफ़्स और अन्य डेटा सेट जैसे टूल का उपयोग करके दूसरों को जो दिलचस्प लगता है उसे पार्स करना और सतह पर लाना सीखना एक कौशल है।
80/20 संकेत
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स्टीफ़ गाइ से पूछती है कि क्या एक अच्छा त्वरित इंजीनियर बनने के लिए कुछ निश्चित सीख या 80/20 दृष्टिकोण है
- गाइ बताते हैं कि जब आप इन उपकरणों का उपयोग करने के लिए नए हैं, तो यह समझने का सबसे अच्छा तरीका है कि वे कैसे काम करते हैं, किसी चीज़ का वर्णन करना है जैसे कि यह पहले से मौजूद है जैसे कि यह डाउनलोड करने योग्य क्लिप आर्ट लाइब्रेरी या फोटोग्राफी गैलरी में एक छवि है
- वह प्राकृतिक भाषा का उपयोग करने के महत्व पर जोर देते हैं जो उन संदर्भों में आपके द्वारा देखे जाने वाले विवरणों की नकल करती है, क्योंकि इससे टूल को यह पता चल जाता है कि आप क्या खोज रहे हैं और कौन सा संकेत अच्छी तरह से काम करता है।
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गाइ का कहना है कि एआई उपकरण आम तौर पर छवियों का विस्तृत विवरण देने में खराब हैं (उदाहरण के लिए, लोग क्या पहन रहे हैं), लेकिन छवि के सामान्य विषय या अवधारणा का वर्णन करने में अच्छे हैं
- स्टीफ बताते हैं कि इन एआई को ऑनलाइन छवियों से ऑल्ट टेक्स्ट का उपयोग करके और उन्हें डिस्क्रिप्टर के रूप में उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था।
- गाइ का सुझाव है कि जो व्यक्ति अपने संकेत देने के कौशल में सुधार करना चाहता है, वह ऑनलाइन अलग-अलग छवियों पर ऑल्ट टेक्स्ट की समीक्षा कर सकता है, यह देखने के लिए कि चीजों का वर्णन कैसे किया जाता है, और एआई किसी दिए गए संकेत की व्याख्या कैसे कर सकता है।
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स्टीफ़ का कहना है कि किसी संकेत में आवश्यक विवरण का स्तर आश्चर्यजनक हो सकता है और पुनरावृत्तियों की संख्या को कम करके आंकना आसान है जो एक साधारण प्रतीत होने वाले संकेत से वापस आ सकते हैं।
- गाइ सहमत हैं और कहते हैं कि लंबे संकेतों का रिटर्न कम होता है और उनकी त्वरित पुस्तक में एक शॉट का वर्णन करने के कई अलग-अलग तरीके शामिल हैं (उदाहरण के लिए, कैमरा कोण, समय अवधि, कलात्मकता, कलाकार)
- स्टीफ़ नई छवियों को प्रशिक्षित करने के लिए विशिष्ट कलाकारों के काम का उपयोग करने के बारे में पूछता है, और गाइ स्वीकार करता है कि उस दृष्टिकोण के आसपास कुछ विवाद है
प्रेरित करने के नए तरीके
- संकेत देने के नए तरीके हर समय उभर रहे हैं और विकसित हो रहे हैं, जो उपयोगकर्ताओं को उनकी रचनात्मक परियोजनाओं का लाभ उठाने के लिए अधिक उपकरण और विकल्प प्रदान करते हैं।
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प्रॉम्प्टिंग टूल में सबसे महत्वपूर्ण विकासों में से एक छवियों के साथ प्रॉम्प्ट करने की क्षमता है
- यह फ़ोटोशॉप की तरह केवल छवियों और शब्दों का संयोजन नहीं है, बल्कि छवियों और उनकी विशेषताओं के आधार पर संकेत उत्पन्न कर रहा है
- संकेतों के रूप में छवियों का उपयोग करने से आश्चर्यजनक और अप्रत्याशित परिणाम मिल सकते हैं जिन्हें नियंत्रित करना मुश्किल हो सकता है लेकिन रचनात्मकता के लिए नए और दिलचस्प अवसर भी प्रदान कर सकते हैं
- उदाहरण के लिए, कोई व्यक्ति ब्रांड के रंगों या व्यक्तिगत फ़ोटो का उपयोग करके अमूर्त डिज़ाइन बना सकता है और फिर एक अद्वितीय दृश्य आधार बनाने के लिए उस आधार रेखा को कस्टम संकेतों के साथ गुणा कर सकता है।
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प्रॉम्प्टिंग में एक और प्रमुख विकास सेल्फी संस्कृति का उदय है, जिसने उपयोगकर्ताओं को उनकी विशेषताओं के आधार पर अधिक सेल्फी और प्रोफ़ाइल चित्र बनाने में मदद करने के लिए कई एआई-संचालित टूल को प्रेरित किया है।
- इमेज-टू-इमेज स्पेस में, कुछ स्टार्टअप छवि निर्माण के साथ दिलचस्प काम कर रहे हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं को कोर छवियों को इनपुट करने की अनुमति मिलती है और फिर विशिष्ट संशोधक के आधार पर उन छवियों के अनंत संस्करण उत्पन्न होते हैं।
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त्वरित पुस्तकालयों तक पहुंच और छवियों को इनपुट करने की क्षमता के साथ, उपयोगकर्ता अब इन उपकरणों का उपयोग शुरू से शुरू नहीं कर रहे हैं
- उनके पास काम करने के लिए एक आधार रेखा है, जिसे उनके वांछित आउटपुट प्राप्त करने के लिए विशिष्ट संकेतों के साथ अनुकूलित किया जा सकता है
- हालाँकि, आउटपुट को नियंत्रित करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है क्योंकि उपयोगकर्ता अपने इरादों को समझने और वांछित आउटपुट उत्पन्न करने के लिए एआई पर भरोसा कर रहे हैं
- यह सीखने में समय और अभ्यास लगता है कि अवांछित छवियों की तुलना में वांछित छवियों का उच्च थ्रूपुट प्राप्त करने के लिए संकेतों को कैसे परिष्कृत किया जाए
एआई स्लॉट मशीन को खींचना
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एआई मॉडल एक ब्लैक बॉक्स की तरह हैं, जिससे इनपुट और आउटपुट में जाने वाले हर छोटे हिस्से को ठीक करना या समझना मुश्किल हो जाता है
- एआई मॉडल में एक ही प्रॉम्प्ट इनपुट करने से जरूरी नहीं कि एक ही आउटपुट मिले क्योंकि यह शोर के एक यादृच्छिक बादल से शुरू होता है
- विभिन्न संकेतों का परीक्षण करते समय, यह अंतर करना चुनौतीपूर्ण होता है कि परिणाम अच्छा है या सिर्फ भाग्यशाली है
- कुछ लोग एआई स्लॉट मशीन खींचने जैसे बेहतर परिणाम पाने की उम्मीद में बार-बार संकेत उत्पन्न करने के जाल में फंस जाते हैं
- साक्ष्य और अन्य समुदाय अन्य लोगों के काम से सीखने में मदद कर सकते हैं और बेहतर ढंग से समझने के लिए प्रेरित कर सकते हैं कि क्या काम करता है और क्या नहीं
- नकारात्मक संकेत और गड़बड़ियाँ हो सकती हैं, जैसे लोगों की छवियाँ बनाने में कुख्यात हाथ की गड़बड़ी
- एआई मॉडल की सीमाएं यह हैं कि वे विशिष्ट कार्यों के साथ संघर्ष करते हैं, और मैट्रिक्स में अभी भी गड़बड़ियां हैं
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कुछ मॉडल, जैसे DALL-E 2, को यह समझने में कठिनाई होती है कि वे चीजों को एक वर्ग में बना रहे हैं, लेकिन उपयोगकर्ता इसे बॉक्स के अंदर सोचने के लिए मजबूर करने के लिए एक बॉर्डर छवि अपलोड कर सकते हैं
- मिडजॉर्नी जैसे अन्य मॉडलों ने एआई और त्वरित इंजीनियरिंग प्रक्रिया की संभावनाओं और सीमाओं को समझकर संरचना समस्या को हल किया है
मॉडलों की तुलना करना
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तीन लोकप्रिय मॉडल: मिडजॉर्नी, DALL-E 2, और स्टेबल डिफ्यूजन
- प्रत्येक मॉडल के भीतर संकेत देने की क्षमता एक्सेल और Google शीट्स के बीच स्विच करने के समान है
- मॉडलों के बीच अंतर विभिन्न भाषाओं को सीखने जैसा है, नए मॉडलों में समान सिद्धांत और कुछ भिन्नताएं हैं
- मिडजॉर्नी उच्च-गुणवत्ता वाले आउटपुट बनाने में मदद करने के लिए भारी भारोत्तोलन करता है, जबकि स्टेबल डिफ्यूजन में एक बड़ा डेटासेट होता है
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उन्हें अनुकूलित करने के लिए मॉडलों के शीर्ष पर फाइन-ट्यूनिंग और रचनात्मक निर्णय लिए जाते हैं
- विभिन्न कारों को चलाने की तरह, कुछ मॉडल दूसरों की तुलना में अधिक प्रतिक्रियाशील होते हैं
- कभी-कभी, किसी छवि के अंतिम परिशोधन को प्राप्त करने के लिए किसी अन्य उपकरण की आवश्यकता होती है, जैसे फेसट्यून या इनपेंटिंग/आउटपेंटिंग
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कच्चे लेकिन अपूर्ण सामग्रियों की प्रचुरता नए उपकरणों और मौजूदा उपकरणों में सुधार के अवसर पैदा करती है
- विंटेज फ़िल्म लुक जैसे कुछ प्रभाव, iPhone ऐप्स जैसे अन्य टूल से हासिल करना आसान है
अनुरोधित सुविधाएँ
- ओपन-सोर्स स्थिर प्रसार का उपयोग करके अधिक मॉडल विकसित किए जाने की संभावना
- चुनौती और अवसर टेक्स्ट बॉक्स से आगे जाकर कुछ अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल और प्रेरणादायक बनाना है जो लोगों की सोच से मेल खाता हो
- डिजाइनरों को यह मुश्किल लगता है जब ग्राहक यह नहीं समझा पाते कि वे क्या चाहते हैं, और एआई मॉडल भी उसी स्थिति में हैं
- एआई पीढ़ी के लिए एक संवादात्मक इंटरफ़ेस की संभावना, पीढ़ी इतनी तेजी से हो रही है कि कई विकल्प और दिशाएं दिखा सके
- प्रॉम्प्ट पुस्तक ने आध्यात्मिक चित्रकला और क्रोम के कोड को समझने में मदद की, लेकिन कुछ अन्य सौंदर्यशास्त्र और शैलियों का कोई नाम नहीं है
- दृश्य कला उन चीज़ों को व्यक्त करती है जिन्हें शब्दों में व्यक्त नहीं किया जा सकता है, और लक्ष्य अकथनीय और अपरिभाषित को उजागर करना है
- एक बेहतर ऑनबोर्डिंग अनुभव जो नए प्रॉम्पटर्स को मार्गदर्शन देता है कि विभिन्न प्रॉम्प्ट एक साथ कैसे फिट हो सकते हैं, उपयोगी होगा
- मूड बोर्ड की ज़िप फ़ाइल बनाने और उस विशेष अवधारणा के साथ काम करने के लिए एआई को प्रशिक्षित करने की क्षमता
- एआई को केवल चेहरों के बजाय स्टाइल के साथ प्रशिक्षित करने के लिए एंबेडिंग ट्रिक्स का उपयोग किया जा सकता है
- उत्पाद के ऐसे संस्करण में रुचि जहां उपयोगकर्ता ब्रांड छवियां या रंग अपलोड कर सकते हैं और एआई के साथ पुनरावृत्त करके अपने ब्रांड से मेल खाने वाली छवियां बना सकते हैं
एआई के साथ सीखना
- एआई टूल के साथ सीखने से व्यक्तिगत अनुभव मिल सकते हैं जो उन चीजों को सामने लाने में मदद करते हैं जिन पर पहले कभी विचार नहीं किया गया था
- एआई टूल का उपयोग करने के दो तरीके हैं: यह देखने के लिए इंतजार करना कि मॉडल क्या दिखाता है या इसे अपने दिमाग में कल्पना करना और जो काम नहीं करता है उसे अस्वीकार करना
- एआई मॉडल को आपको वहां ले जाने की अनुमति देना जहां वह जाना चाहता है, पूरी तरह से अलग और अप्रत्याशित परिणाम दे सकता है
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DALL-E 2 में विविधता उपकरण चार और छवियां उत्पन्न कर सकता है जो मूल छवि के समान हैं
- वेरिएशन टूल का बार-बार उपयोग करने से साइकेडेलिक स्वप्न जैसी दृश्य यात्रा हो सकती है
व्यावहारिक उपयोग के मामले
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एआई टूल में दिलचस्प कला बनाने के अलावा व्यावहारिक अनुप्रयोग भी हैं
- कुछ उदाहरणों में ब्लॉग पोस्ट साझा करने या स्नीकर्स जैसे उत्पादों को डिजाइन करने के लिए जेनरेट की गई छवियों का उपयोग करना शामिल है
- नैतिक और कानूनी विचारों के कारण एआई टूल के कुछ उपयोगों का स्पष्ट रूप से विज्ञापन नहीं किया जा सकता है
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एआई-जनित सामग्री में नेटफ्लिक्स या इंस्टाग्राम जैसे मनोरंजन के पारंपरिक रूपों को पार करने की क्षमता है
- वास्तविक जीवन के उत्पाद बनाने के लिए एआई उपकरण संभावित रूप से 3डी प्रिंटिंग के साथ एकीकृत हो सकते हैं
- कला और डिज़ाइन के पारंपरिक रूपों की तुलना में एआई-जनित सामग्री के मूल्य के बारे में बहस चल रही है, लेकिन कई अलग-अलग स्तर हैं जिन पर हम रोजमर्रा की जिंदगी में दृश्य घटकों के साथ जुड़ते हैं।
एक शीर्ष 1% प्रॉम्प्ट इंजीनियर
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एक "प्रॉम्प्ट इंजीनियर" के विचार में केवल कुछ ही व्यक्ति महारत हासिल कर सकते हैं, जिससे वे इस क्षेत्र में अधिक मूल्यवान बन जाते हैं
- दूसरी ओर, जैसे-जैसे तकनीक अधिक उन्नत होती जाती है, कोई भी व्यक्ति यथोचित संकेत देना सीख सकता है, जिससे यह पढ़ने और लिखने के समान एक मौलिक कौशल सेट बन जाता है।
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एआई उद्योग में मूलभूत उपकरणों का विकास त्वरित इंजीनियरिंग को एक ऐसा कौशल बनाने के लिए प्रोत्साहित कर सकता है जिसे कोई भी अच्छा कर सकता है
- हालाँकि, अभी भी ऐसे लोग होंगे जो त्वरित इंजीनियरिंग में विशेषज्ञ हैं और जो संभव है उसकी सीमाओं का पता लगाते हैं, ठीक उसी तरह जो लकड़ी को काटने या बालों को सजीव करने में विशेषज्ञ हैं
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ऐसे लोगों की भी आवश्यकता हो सकती है जो "गुप्त संकेत" में विशेषज्ञ हों, जैसे कि कॉपीराइटर जो एआई में संकेतों की एक परत जोड़ते हैं जिसे उपभोक्ता नहीं देख पाते हैं
- संगीत या फिल्म उद्योग की तरह, एआई उद्योग में भी विशिष्ट करियर की एक श्रृंखला होने की संभावना है, जैसे कि शीघ्र इंजीनियर जो बालों या हाथों या उद्यम सास कंपनियों के विशेषज्ञ हैं।
- संगीत उद्योग में "10x रिकॉर्डिंग इंजीनियर" के विचार के समान, "10x प्रॉम्प्ट इंजीनियर" की अवधारणा तकनीकी दुनिया में एक आम रूपक बन सकती है।
- जैसे-जैसे एआई उद्योग बढ़ता है, ऐसे कई करियर उपलब्ध होंगे जिनकी अभी तक कल्पना भी नहीं की गई है
सर्वाधिक लोकप्रिय छवियाँ
- स्टीफ़ और गाइ ऑनलाइन साझा की गई सबसे लोकप्रिय कला या कल्पना के विचार पर चर्चा करते हैं
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स्टीफ का कहना है कि ट्विटर पर बहुत समय बिताने वाले व्यक्ति के दिमाग में मीम सबसे लोकप्रिय छवि के रूप में आते हैं
- वह बताती हैं कि मीम्स इमेजरी का एक मूल रूप है जिसमें बड़े अक्षरों में टेक्स्ट वाली एक छवि शामिल होती है
- लोग जिस चीज से सहमत होते हैं, जरूरी नहीं कि वह सबसे परिष्कृत या असाधारण प्रकार की कल्पना हो