Створення зображень за допомогою штучного інтелекту
У сфері сучасних технологій штучний інтелект (ШІ) став потужною силою, здатною виконувати завдання, які раніше були зарезервовані виключно для людської творчості. Серед численних додатків генерація зображень за допомогою штучного інтелекту виділяється як видатне досягнення, коли машини можуть створювати приголомшливий візуальний вміст із дивовижною реалістичністю та точністю. У цій статті ми заглибимося в захоплюючий світ створення зображень за допомогою штучного інтелекту та розглянемо основні механізми, алгоритми та технології, які керують цим трансформаційним процесом.
За лаштунками штучного інтелекту, який створює зображення – як це насправді працює
1. GANs – креативна мережа генераторів
На передньому краї створення зображень штучного інтелекту знаходяться GAN, дві мережі штучного інтелекту, які створюють зображення, які разом створюють точні та реалістичні зображення.
Як це працює? Одна мережа створює синтетичні зображення, тоді як інша мережа оцінює ці зображення та надає зворотний зв’язок генератору для покращення результату.
У процесі навчання мережі вчаться створювати все більш реалістичні зображення, імітуючи шаблони та особливості, присутні в навчальних даних.
2. Мережі, що імітують зорову систему людини (CNN)
Згорткові нейронні мережі (CNN) служать основою генерації зображень за допомогою штучного інтелекту та забезпечують обчислювальну структуру для аналізу та обробки візуальних даних.
CNN розроблені, щоб імітувати структуру зорової системи людини з кількома шарами нейронів, які витягують ієрархічні характеристики із зображень.
Ці функції фіксують таку інформацію, як текстури, форми та кольори, і дозволяють системі штучного інтелекту розуміти та маніпулювати точним і незвичайним візуальним вмістом.
3. Вивчення та використання набору даних
На додаток до GAN і CNN, AI використовує обидві моделі. Тонко налаштовуючи попередньо підготовлені моделі для конкретних завдань або наборів даних, системи штучного інтелекту можуть коригувати свої навчені представлення для створення нових зображень, які відображають бажані характеристики чи стилі.
Такий підхід прискорює процес навчання та покращує якість створених зображень, особливо в областях, де навчальні дані з мітками обмежені.
Крім того, за допомогою генераторів він дізнається інформацію про існуючі зображення та використовує їх як базу даних для створення нових зображень. Нові зображення можуть бути дещо схожі за концепцією на відомі зображення, але вони відрізнятимуться й відображатимуть цілу базу даних кількох зображень разом, а не одне зображення. Ось так штучний інтелект насправді створює оригінальний образ.
У деяких штучних інтелектах, коли ви запитуєте певний стиль відомих художників, штучний інтелект за допомогою своїх генераторів знатиме, як створити інше зображення в тому самому стилі.
