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Criação de imagens com inteligência artificial
No campo da tecnologia moderna, a inteligência artificial (IA) emergiu como uma força poderosa, capaz de realizar tarefas que antes eram reservadas exclusivamente à criatividade humana. Entre as suas muitas aplicações, a geração de imagens por inteligência artificial destaca-se como uma conquista notável, onde as máquinas podem criar conteúdos visuais impressionantes com incrível realismo e precisão. Neste artigo, mergulharemos no fascinante mundo da geração de imagens de inteligência artificial e examinaremos os mecanismos, algoritmos e tecnologias subjacentes que impulsionam esse processo transformacional.
Nos bastidores da inteligência artificial que produz imagens – como ela realmente funciona
1. GANs – rede criativa de geradores
Na vanguarda da criação de imagens de IA estão as GANs, duas redes de IA de geração de imagens que juntas produzem imagens precisas e realistas.
Como funciona? Uma rede cria imagens sintéticas, enquanto a outra rede avalia essas imagens e fornece feedback ao gerador para melhorar sua produção.
Através do processo de aprendizagem, as redes aprendem a criar imagens cada vez mais realistas, imitando os padrões e características presentes nos dados de treinamento.
2. Redes que imitam o sistema visual humano (CNNs)
Redes Neurais Convolucionais (CNNs) servem como espinha dorsal da geração de imagens de inteligência artificial e fornecem a estrutura computacional para análise e processamento de dados visuais.
As CNNs são projetadas para imitar a estrutura do sistema visual humano, com múltiplas camadas de neurônios que extraem características hierárquicas das imagens.
Esses recursos capturam informações como texturas, formas e cores e permitem que o sistema de inteligência artificial entenda e manipule conteúdos visuais precisos e inusitados.
3. Aprendendo e aproveitando o conjunto de dados
Além de GANs e CNNs, a IA aproveita ambos os modelos. Ao ajustar modelos pré-treinados em tarefas ou conjuntos de dados específicos, os sistemas de IA podem ajustar suas representações aprendidas para criar novas imagens que exibam as características ou estilos desejados.
Esta abordagem acelera o processo de treinamento e melhora a qualidade das imagens geradas, especialmente em áreas onde os dados de treinamento rotulados são limitados.
Além disso, com a ajuda dos geradores, aprende as informações sobre as imagens existentes e as utiliza como banco de dados para criar novas imagens. As novas imagens podem ser um pouco semelhantes em conceito às imagens famosas, mas serão diferentes e expressarão todo um banco de dados de várias imagens juntas, em vez de uma única imagem. É assim que a inteligência artificial cria uma imagem original.
Em certas inteligências artificiais, quando você pede um determinado estilo de pintores famosos, a inteligência artificial com a ajuda de seus geradores, saberá criar uma imagem diferente no mesmo estilo.