Jak sztuczna inteligencja generuje obrazy?

 

Jeśli zastanawiasz się, w jaki sposób sztuczna inteligencja generuje obrazy, serwis komputerów Poznań Yeto wyjaśni ten temat.
Czy zastanawiałeś się kiedyś, w jaki sposób sztuczna inteligencja generuje obrazy, które zadziwiają nas wszystkich?

AI, czyli sztuczna inteligencja, to szeroka dziedzina informatyki, której celem jest tworzenie inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania zadań typowo wymagających ludzkiej inteligencji. Nie jest to pojedyncza technologia, ale raczej zbiór technik i podejść, które pozwalają maszynom uczyć się, rozumować i działać autonomicznie.
Chociaż jest to technologia, która dziś nas inspiruje, technologia ta, która spotkała się z dużą krytyką w dziedzinie sztuki i generowania obrazu, od 2024 r. znacznie poprawiła się w zakresie naśladowania ludzi.

W jaki sposób sztuczna inteligencja generuje obrazy?

Sztuczna inteligencja ma niezwykłą zdolność do tworzenia treści wizualnych poprzez wykorzystanie różnorodnych metodologii, obejmujących całe spektrum technik. Metody te, stosowane przez sztuczną inteligencję, umożliwiają generowanie obrazów w sposób ukazujący wszechstronność i pomysłowość systemów sztucznej inteligencji.
Jeśli kiedykolwiek zastanawiałeś się, w jaki sposób sztuczna inteligencja generuje obrazy, oto najczęstsze metody stosowane przez systemy sztucznej inteligencji do generowania dzieł sztuki, które wszyscy podziwiamy:

Generacyjne sieci przeciwstawne (GAN)
Autoenkodery wariacyjne (VAE)
Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)
Rekurencyjne sieci Beural (RNN)
Tłumaczenie obrazu na obraz
Synteza tekstu na obraz
Transfer stylu

Generacyjne sieci przeciwstawne (GAN)

Sieci GAN to rodzaj algorytmu głębokiego uczenia się wykorzystywanego do generowania nowych obrazów. Składają się z dwóch sieci neuronowych: generatora i dyskryminatora. Generator tworzy nowe obrazy, natomiast dyskryminator ocenia wygenerowane obrazy i mówi generatorowi, czy są one realistyczne, czy nie. Obie sieci współpracują ze sobą, aby poprawić zdolność generatora do tworzenia realistycznych obrazów.

Sieć generatorów pobiera losowy wektor szumu jako dane wejściowe i tworzy syntetyczny obraz. Sieć dyskryminatorów przyjmuje jako dane wejściowe obraz syntetyczny i obraz rzeczywisty i przewiduje prawdopodobieństwo, że obraz jest prawdziwy. Podczas uczenia generator próbuje wytworzyć obrazy, które mogą oszukać dyskryminatora, myśląc, że są prawdziwe, podczas gdy dyskryminator próbuje poprawnie sklasyfikować obrazy jako prawdziwe lub fałszywe.
Sieci GAN są wykorzystywane do generowania szerokiej gamy obrazów, w tym twarzy, obiektów i scen. Były również wykorzystywane w różnych zastosowaniach, takich jak tłumaczenie obrazu na obraz, powiększanie danych i przesyłanie stylów.

Choć sieci GAN nie są jedyną odpowiedzią na pytanie, w jaki sposób sztuczna inteligencja generuje obrazy, jest to bardzo ważny element.

Autoenkodery wariacyjne (VAE)

Innym sposobem odpowiedzi na pytanie, w jaki sposób sztuczna inteligencja generuje obrazy, jest użycie autoenkoderów wariacyjnych (VAE).

VAE to kolejny rodzaj algorytmu głębokiego uczenia się używany do generowania nowych obrazów. Składają się z sieci koderów i sieci dekoderów. Sieć koderów odwzorowuje obraz wejściowy na przestrzeń ukrytą, która jest niskowymiarową reprezentacją obrazu. Sieć dekodera odwzorowuje ukrytą przestrzeń z powrotem na obraz wejściowy.

Podczas treningu VAE uczy się minimalizować różnicę między obrazem wejściowym a obrazem zrekonstruowanym. VAE uczy się także rozkładu probabilistycznego w przestrzeni utajonej, co można wykorzystać do wygenerowania nowych obrazów.

Aby wygenerować nowy obraz, VAE próbkuje ukryty kod z rozkładu probabilistycznego i przepuszcza go przez sieć dekodera. Sieć dekodera generuje nowy obraz na podstawie ukrytego kodu.
VAE zostały wykorzystane do wygenerowania obrazów podobnych do danych szkoleniowych, ale można je również wykorzystać do wygenerowania obrazów, których nie ma w danych szkoleniowych. Stosowano je w różnych zastosowaniach, takich jak generowanie obrazów, tłumaczenie obrazu na obraz i powiększanie danych.

Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)

Sieci CNN to rodzaj sieci neuronowych szeroko stosowanych do zadań przetwarzania obrazu. Można ich używać do generowania nowych obrazów poprzez uczenie się wzorców i struktur obrazów, a następnie generowanie nowych obrazów w oparciu o te wzorce.

Sieci CNN składają się z wielu warstw splotowych, które uczą się wykrywać coraz bardziej złożone cechy obrazów. Po warstwach splotowych następują warstwy pulujące, które zmniejszają wymiary przestrzenne map obiektów. Na koniec do ostatecznych przewidywań wykorzystywane są w pełni połączone warstwy.

Aby wygenerować nowy obraz za pomocą CNN, sieć pobiera losowy wektor szumu jako dane wejściowe i przepuszcza go przez warstwy splotowe i pulujące. W pełni połączone warstwy generują następnie nowy obraz w oparciu o mapy obiektów utworzone przez warstwy splotowe i pulujące.

Sieci CNN wykorzystano do generowania obrazów podobnych do danych szkoleniowych, ale można je również wykorzystać do generowania obrazów, których nie ma w danych szkoleniowych. Stosowano je w różnych zastosowaniach, takich jak generowanie obrazów, tłumaczenie obrazu na obraz i powiększanie danych.

W rezultacie metodę CNN można podać także jako potencjalną odpowiedź na pytanie, w jaki sposób sztuczna inteligencja generuje obrazy.

Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN)

Sieci RNN to rodzaj sieci neuronowych, które dobrze nadają się do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak dane tekstowe lub szeregi czasowe. Można ich również używać do generowania obrazów poprzez uczenie się sekwencji pikseli na obrazach, a następnie generowanie nowych sekwencji pikseli w celu tworzenia nowych obrazów.

Sieci RNN składają się z pętli powtarzających się połączeń, które pozwalają informacjom z poprzednich kroków czasowych wpłynąć na bieżący krok. Umożliwia to sieci przechwytywanie zależności czasowych w danych.

Aby wygenerować nowy obraz za pomocą RNN, sieć pobiera losową inicjalizację pikseli obrazu jako dane wejściowe i przetwarza je w pętli rekurencyjnej. W każdym kroku sieć stosuje nieliniową funkcję aktywacji do bieżącego stanu pikseli i wykorzystuje sygnał wyjściowy jako nowy stan. Proces ten trwa aż do osiągnięcia żądanej długości obrazu.

RNN zostały wykorzystane do wygenerowania obrazów podobnych do danych szkoleniowych, ale można je również wykorzystać do wygenerowania obrazów, których nie ma w danych szkoleniowych. Stosowano je w różnych zastosowaniach, takich jak generowanie obrazów, tłumaczenie obrazu na obraz i powiększanie danych.

Tłumaczenie obrazu na obraz

Tłumaczenie obrazu na obraz to technika polegająca na uczeniu sieci neuronowej tłumaczenia obrazu wejściowego na nowy obraz o pożądanych atrybutach. Na przykład tłumaczenie zdjęcia kota na obraz.
Technikę tę można wykorzystać do wygenerowania nowych obrazów, których nie ma w danych szkoleniowych. Sieć uczy się tłumaczyć obraz wejściowy na nowy obraz w oparciu o wzorce i struktury wyuczone z danych uczących.

Tłumaczenie obrazu na obraz było wykorzystywane w różnych zastosowaniach, takich jak transfer stylu, synteza obrazu i powiększanie danych.

Synteza tekstu na obraz

Synteza tekstu na obraz to technika polegająca na generowaniu obrazu na podstawie opisu tekstowego. Przykładowo wygenerowanie obrazu kota na podstawie tekstu „czarny kot z białymi łapkami”.

Technikę tę można wykorzystać do wygenerowania nowych obrazów, których nie ma w danych szkoleniowych. Sieć uczy się generować obrazy w oparciu o wzorce i struktury wyuczone z danych treningowych i opisu tekstowego.

Syntezę tekstu na obraz stosowano w różnych zastosowaniach, takich jak generowanie obrazu, tłumaczenie obrazu na obraz i powiększanie danych.

Choć pytanie, w jaki sposób sztuczna inteligencja generuje obrazy, pozostaje bez odpowiedzi, aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję, takie jak Adobe Firefly , która specjalizuje się w metodzie zamiany tekstu na obraz , prawdopodobnie pozostaną w programie przez długi czas.

Transfer stylu

Transfer stylu to technika polegająca na przeniesieniu stylu jednego obrazu na inny. Na przykład przeniesienie stylu obrazu na zdjęcie kota.

Technikę tę można wykorzystać do wygenerowania nowych obrazów, których nie ma w danych szkoleniowych. Sieć uczy się przenosić styl obrazu wejściowego na nowy obraz w oparciu o wzorce i struktury wyuczone z danych uczących.
Transfer stylu był używany w różnych zastosowaniach, takich jak generowanie obrazu, tłumaczenie obrazu na obraz i powiększanie danych.

Inspiracja jednego, nienawiść drugiego
Wiedza o tym, w jaki sposób sztuczna inteligencja generuje obrazy, jest daleka od zrozumienia wrażliwości tej technologii.

Magia generowania obrazów AI stwarza olśniewający wachlarz możliwości, ale jej blask rzuca także cienie na kwestie etyczne. Jedną z czających się bestii jest stronniczość: algorytmy wytrenowane na ogromnych zbiorach danych często odzwierciedlają uprzedzenia społeczne, wypluwając obrazy wypaczone ze względu na rasę, płeć lub inne czynniki. Może to utrwalić szkodliwe stereotypy i marginalizować i tak już bezbronne grupy.

Następnie pojawia się drażliwa kwestia praw autorskich i autorstwa. Sztuka AI w dużym stopniu czerpie z istniejących dzieł, co rodzi pytania o to, kto naprawdę jest właścicielem dzieła. Czy artyści, których styl jest naśladowany, powinni otrzymywać wynagrodzenie? A może sama sztuczna inteligencja zasługuje na uznanie? Mnożą się nierozwiązane szare obszary prawne.
Dezinformacja również czai się za rogiem. Hiperrealistyczne obrazy generowane przez sztuczną inteligencję mogą zacierać granice między prawdą a fikcją, napędzając rozprzestrzenianie się „deepfakes” i zmanipulowanych narracji. Może to podważyć zaufanie do mediów, zasiać niezgodę, a nawet wpłynąć na wybory.
Na koniec warto wspomnieć o wpływie na ludzką kreatywność. Czy sztuczna inteligencja zastąpi artystów, pozostawiając gołe płótna i ciche studia? A może zapoczątkuje nowe formy współpracy, wzmacniając ludzką wyobraźnię cyfrowymi pociągnięciami pędzla? Poruszanie się po tym nowym artystycznym krajobrazie wymaga dokładnego przemyślenia.

Te dylematy etyczne wymagają otwartego dialogu, solidnych regulacji i odpowiedzialnego rozwoju. Tylko wtedy generowanie obrazów AI naprawdę będzie w stanie nakreślić lepszą przyszłość dla sztuki, technologii i społeczeństwa jako całości. Cóż, przynajmniej po tym napisaniu nie musisz się już zastanawiać, w jaki sposób sztuczna inteligencja generuje obrazy.