En el caso de las GAN, el modelo consta de un generador y un discriminador, ambos formados por redes neuronales. El generador crea imágenes a partir de ruido aleatorio, mientras que el discriminador intenta distinguir si la imagen generada es real o falsa. A medida que avanza el entrenamiento, el generador aprende a generar imágenes cada vez más realistas que engañan al discriminador.
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Los modelos de flujo autorregresivos, como PixelCNN, generan imágenes píxel a píxel, siguiendo una distribución de probabilidad. Este modelo comienza generando el primer píxel de la imagen y luego usa esa información para generar el siguiente píxel, y así sucesivamente, hasta que se genera la imagen completa.
Independientemente del método utilizado, es fundamental alimentar a la inteligencia artificial con un conjunto de datos de entrenamiento amplio y diverso, que contenga imágenes de rostros, animales, paisajes y otros elementos.
Cuanto más diverso y voluminoso sea el conjunto de datos de entrenamiento, mejor será la capacidad de la IA para crear imágenes realistas y convincentes. En resumen, las imágenes de IA son un campo en constante evolución que promeo avances significativos en varias áreas, incluido el diseño, la publicidad y el entretenimiento.
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*El texto de este artículo fue generado parcialmente por ChatGPT, un modelo de lenguaje basado en inteligencia artificial desarrollado por OpenAI. Las entradas de texto fueron creadas por Curto Noticias y respuestas reproducidas intencionalmente en su totalidad. las respuestas de ChatGPT se generan automáticamente y no representan las opiniones de OpenAI o personas asociadas al modelo. Toda la responsabilidad por el contenido publicado recae en Curto News.
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