В случая на GAN, моделът се състои от генератор и дискриминатор, и двата съставени от невронни мрежи. Генераторът създава изображения от произволен шум, докато дискриминаторът се опитва да различи дали генерираното изображение е истинско или фалшиво. С напредването на обучението генераторът се научава да генерира все по-реалистични изображения, които заблуждават дискриминатора.
ПУБЛИЧНОСТ
Авторегресивните модели на потока, като PixelCNN, генерират изображения пиксел по пиксел, следвайки вероятностно разпределение. Този модел започва с генериране на първия пиксел от изображението и след това използва тази информация, за да генерира следващия пиксел и така нататък, докато се генерира цялото изображение.
Независимо от използвания метод, от съществено значение е изкуственият интелект да се захранва с голям и разнообразен набор от данни за обучение, който съдържа изображения на лица, животни, пейзажи и други елементи.
Колкото по-разнообразен и обемен е наборът от данни за обучение, толкова по-добра е способността на AI да създава реалистични и убедителни изображения. Накратко, AI изображенията са постоянно развиваща се област, която promeзначителен напредък в няколко области, включително дизайн, реклама и развлечения.
ПУБЛИЧНОСТ
*Текстът на тази статия е частично генериран от ChatGPT, базиран на изкуствен интелект езиков модел, разработен от OpenAI. Текстовите записи са създадени от Curto Новините и отговорите са умишлено възпроизведени изцяло. Отговорите от ChatGPT се генерират автоматично и не представляват мнението на OpenAI или хора, свързани с модела. Цялата отговорност за публикуваното съдържание се носи от Curto News.
Вижте също:
