A GAN-ok esetében a modell egy generátorból és egy diszkriminátorból áll, mindkettő neurális hálózatokból áll. A generátor véletlenszerű zajból hoz létre képeket, míg a diszkriminátor megpróbálja megkülönböztetni, hogy a generált kép valódi vagy hamis. A képzés előrehaladtával a generátor megtanul egyre valósághűbb képeket generálni, amelyek megtévesztik a megkülönböztetőt.
HIRDETŐ
Az autoregresszív áramlási modellek, mint például a PixelCNN, egy valószínűségi eloszlást követve pixelenként állítanak elő képeket. Ez a modell a kép első pixelének generálásával kezdődik, majd ezt az információt használja a következő képpont generálására, és így tovább, amíg a teljes kép létre nem jön.
Az alkalmazott módszertől függetlenül elengedhetetlen a mesterséges intelligencia táplálása egy nagy és változatos képzési adatkészlettel, amely arc-, állat-, tájképeket és egyéb elemeket tartalmaz.
Minél változatosabb és terjedelmesebb a képzési adatkészlet, az AI annál jobban képes valósághű és meggyőző képeket készíteni. Röviden, az AI képalkotás egy folyamatosan fejlődő terület, amely promejelentős előrelépések számos területen, beleértve a tervezést, a reklámozást és a szórakoztatást.
HIRDETŐ
*A cikk szövegét részben generálta ChatGPTáltal kifejlesztett mesterséges intelligencia alapú nyelvi modell OpenAI. A szöveges bejegyzéseket hozta létre Curto A hírek és válaszok szándékosan, teljes terjedelmében reprodukálva. A válaszok a ChatGPT automatikusan generálódnak, és nem képviselik a véleményét OpenAI vagy a modellhez kapcsolódó személyek. A közzétett tartalomért minden felelősség a személyt terheli Curto News.
Lásd még:
