Στην περίπτωση των GAN, το μοντέλο αποτελείται από μια γεννήτρια και έναν διαχωριστή, που αποτελούνται και τα δύο από νευρωνικά δίκτυα. Η γεννήτρια δημιουργεί εικόνες από τυχαίο θόρυβο, ενώ ο διαχωριστής προσπαθεί να διακρίνει εάν η παραγόμενη εικόνα είναι πραγματική ή ψεύτικη. Καθώς προχωρά η εκπαίδευση, η γεννήτρια μαθαίνει να δημιουργεί ολοένα και πιο ρεαλιστικές εικόνες που ξεγελούν αυτόν που κάνει διάκριση.
ΔΙΑΦΗΜΙΣΗ
Τα μοντέλα αυτοπαλινδρομικής ροής, όπως το PixelCNN, δημιουργούν εικόνες pixel προς pixel, ακολουθώντας μια κατανομή πιθανοτήτων. Αυτό το μοντέλο ξεκινά δημιουργώντας το πρώτο pixel της εικόνας και στη συνέχεια χρησιμοποιεί αυτές τις πληροφορίες για να δημιουργήσει το επόμενο pixel και ούτω καθεξής, μέχρι να δημιουργηθεί ολόκληρη η εικόνα.
Ανεξάρτητα από τη μέθοδο που χρησιμοποιείται, είναι απαραίτητο να τροφοδοτείται η τεχνητή νοημοσύνη με ένα μεγάλο και ποικίλο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης, το οποίο περιέχει εικόνες προσώπων, ζώων, τοπίων και άλλων στοιχείων.
Όσο πιο ποικίλο και ογκώδες είναι το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης, τόσο καλύτερη είναι η ικανότητα του AI να δημιουργεί ρεαλιστικές και πειστικές εικόνες. Εν ολίγοις, η απεικόνιση AI είναι ένα συνεχώς εξελισσόμενο πεδίο που promeΣημαντική πρόοδος σε πολλούς τομείς, συμπεριλαμβανομένου του σχεδιασμού, της διαφήμισης και της ψυχαγωγίας.
ΔΙΑΦΗΜΙΣΗ
*Το κείμενο αυτού του άρθρου δημιουργήθηκε εν μέρει από ChatGPT, ένα γλωσσικό μοντέλο που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη που αναπτύχθηκε από OpenAI. Οι εγγραφές κειμένου δημιουργήθηκαν από Curto Οι ειδήσεις και οι απαντήσεις αναπαράγονται σκόπιμα πλήρως. Οι απαντήσεις από ChatGPT δημιουργούνται αυτόματα και δεν αντιπροσωπεύουν τις απόψεις των OpenAI ή άτομα που σχετίζονται με το μοντέλο. Όλη η ευθύνη για το δημοσιευμένο περιεχόμενο βαρύνει Curto News.
Δείτε επίσης:
