GANs के मामले में, मॉडल में एक जनरेटर और एक विवेचक होता है, दोनों तंत्रिका नेटवर्क से बने होते हैं। जनरेटर यादृच्छिक शोर से छवियां बनाता है, जबकि विवेचक यह भेद करने की कोशिश करता है कि उत्पन्न छवि वास्तविक है या नकली। जैसे-जैसे प्रशिक्षण आगे बढ़ता है, जनरेटर तेजी से यथार्थवादी छवियां उत्पन्न करना सीखता है जो विवेचक को मूर्ख बनाती हैं।
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ऑटोरेग्रेसिव फ्लो मॉडल, जैसे कि PixelCNN, संभाव्यता वितरण के बाद, पिक्सेल द्वारा छवियाँ उत्पन्न करते हैं। यह मॉडल छवि के पहले पिक्सेल को उत्पन्न करने से शुरू होता है और फिर उस जानकारी का उपयोग अगले पिक्सेल को उत्पन्न करने के लिए करता है, और इसी तरह, जब तक कि पूरी छवि उत्पन्न नहीं हो जाती।
उपयोग की जाने वाली विधि के बावजूद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक बड़े और विविध प्रशिक्षण डेटा सेट के साथ खिलाना आवश्यक है, जिसमें चेहरे, जानवरों, परिदृश्य और अन्य तत्वों की छवियां शामिल हैं।
प्रशिक्षण डेटा सेट जितना अधिक विविध और विशाल होगा, यथार्थवादी और ठोस छवियां बनाने की एआई की क्षमता उतनी ही बेहतर होगी। संक्षेप में, एआई इमेजिंग एक निरंतर विकसित होने वाला क्षेत्र है promeडिज़ाइन, विज्ञापन और मनोरंजन सहित कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण प्रगति हुई।
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