در مورد GAN ها، مدل از یک مولد و یک تمایز تشکیل شده است که هر دو از شبکه های عصبی تشکیل شده اند. مولد تصاویر را از نویز تصادفی ایجاد می کند، در حالی که تشخیص دهنده سعی می کند واقعی یا جعلی بودن تصویر تولید شده را تشخیص دهد. با پیشرفت آموزش، مولد یاد می گیرد که تصاویری به طور فزاینده ای واقع گرایانه تولید کند که متمایزکننده را فریب دهد.
تبلیغات
مدل‌های جریان خودکار، مانند PixelCNN، تصاویر را پیکسل به پیکسل، به دنبال توزیع احتمال تولید می‌کنند. این مدل با تولید اولین پیکسل تصویر شروع می شود و سپس از آن اطلاعات برای تولید پیکسل بعدی استفاده می کند و به همین ترتیب تا زمانی که کل تصویر تولید شود.
صرف نظر از روش مورد استفاده، تغذیه هوش مصنوعی با مجموعه داده های آموزشی بزرگ و متنوع که شامل تصاویر چهره ها، حیوانات، مناظر و عناصر دیگر است، ضروری است.
هرچه مجموعه داده‌های آموزشی متنوع‌تر و حجیم‌تر باشد، هوش مصنوعی توانایی بهتری برای ایجاد تصاویر واقعی و متقاعدکننده دارد. به طور خلاصه، تصویربرداری هوش مصنوعی یک زمینه دائما در حال تکامل است که promeپیشرفت های قابل توجهی در زمینه های مختلف، از جمله طراحی، تبلیغات و سرگرمی.
تبلیغات
*متن این مقاله تا حدی توسط ChatGPTیک مدل زبان مبتنی بر هوش مصنوعی که توسط OpenAI. ورودی های متن توسط Curto اخبار و پاسخ ها عمدا به طور کامل تکثیر شده است. پاسخ ها از ChatGPT به طور خودکار تولید می شوند و نظرات را نشان نمی دهند OpenAI یا افراد مرتبط با مدل. تمام مسئولیت مطالب منتشر شده بر عهده آن است Curto اخبار.
همچنین ببینید:
