Kunstig intelligens til at skabe billeder, hvordan fungerer det?

Generering af billeder ved hjælp af kunstig intelligens er en meget sofistikeret proces, der involverer en række trin. Generelt er AI-billeddannelsesteknikker baseret på generative neurale netværk (GAN'er) eller autoregressive flow-modeller. Disse teknikker bruger eksisterende data til at lære, hvordan man genererer nye billeder.

I tilfælde af GAN'er består modellen af ​​en generator og en diskriminator, begge opbygget af neurale netværk. Generatoren skaber billeder ud fra tilfældig støj, mens diskriminatoren forsøger at skelne mellem, om det genererede billede er ægte eller falsk. Efterhånden som træningen skrider frem, lærer generatoren at generere stadig mere realistiske billeder, der narrer diskriminatoren.

ANNONCER

Autoregressive flow-modeller, såsom PixelCNN, genererer billeder pixel for pixel efter en sandsynlighedsfordeling. Denne model starter med at generere den første pixel af billedet og bruger derefter denne information til at generere den næste pixel, og så videre, indtil hele billedet er genereret.

Uanset hvilken metode der anvendes, er det essentielt at fodre kunstig intelligens med et stort og mangfoldigt træningsdatasæt, som indeholder billeder af ansigter, dyr, landskaber og andre elementer.

Jo mere forskelligartet og omfangsrigt træningsdatasættet er, jo bedre er AI's evne til at skabe realistiske og overbevisende billeder. Kort sagt er AI-billeddannelse et felt i konstant udvikling promebetydelige fremskridt på flere områder, herunder design, reklame og underholdning.

ANNONCER

*Teksten til denne artikel er delvist genereret af ChatGPT, en kunstig intelligens-baseret sprogmodel udviklet af OpenAI. Tekstindtastninger blev oprettet af Curto Nyheder og svar er bevidst gengivet i sin helhed. Svarene fra ChatGPT genereres automatisk og repræsenterer ikke meninger fra OpenAI eller personer tilknyttet modellen. Alt ansvar for publiceret indhold påhviler Curto Nyheder.

Veja também:

rulle op