في حالة شبكات GAN، يتكون النموذج من مولد ومميز، وكلاهما يتكون من شبكات عصبية. يقوم المولد بإنشاء صور من ضوضاء عشوائية، بينما يحاول التمييز التمييز بين ما إذا كانت الصورة المولدة حقيقية أم مزيفة. ومع تقدم التدريب، يتعلم المولد توليد صور واقعية بشكل متزايد تخدع المُميِّز.
شهره اعلاميه
تقوم نماذج التدفق التلقائي، مثل PixelCNN، بإنشاء صور بكسل تلو الآخر، بعد التوزيع الاحتمالي. يبدأ هذا النموذج بإنشاء البكسل الأول من الصورة ثم يستخدم تلك المعلومات لإنشاء البكسل التالي، وهكذا حتى يتم إنشاء الصورة بأكملها.
وبغض النظر عن الطريقة المستخدمة، فمن الضروري تغذية الذكاء الاصطناعي بمجموعة كبيرة ومتنوعة من البيانات التدريبية، والتي تحتوي على صور للوجوه والحيوانات والمناظر الطبيعية وغيرها من العناصر.
كلما كانت مجموعة بيانات التدريب أكثر تنوعًا وضخامة، زادت قدرة الذكاء الاصطناعي على إنشاء صور واقعية ومقنعة. باختصار، يعد التصوير بالذكاء الاصطناعي مجالًا يتطور باستمرار promeحققت تقدمًا كبيرًا في العديد من المجالات، بما في ذلك التصميم والإعلان والترفيه.
شهره اعلاميه
*تم إنشاء نص هذه المقالة جزئيًا بواسطة ChatGPT، نموذج لغة يعتمد على الذكاء الاصطناعي تم تطويره بواسطة OpenAI. تم إنشاء إدخالات النص بواسطة Curto الأخبار والردود مستنسخة عمدا بالكامل. الإجابات من ChatGPT يتم إنشاؤها تلقائيًا ولا تمثل آراء OpenAI أو الأشخاص المرتبطين بالنموذج. تقع المسؤولية الكاملة عن المحتوى المنشور على عاتق Curto الأخبار.
انظر أيضا:
