Dalam kasus GAN, modelnya terdiri dari generator dan diskriminator, keduanya terdiri dari jaringan saraf. Generator menciptakan gambar dari gangguan acak, sedangkan diskriminator mencoba membedakan apakah gambar yang dihasilkan itu asli atau palsu. Seiring berjalannya pelatihan, generator belajar menghasilkan gambaran yang semakin realistis yang menipu pelaku diskriminator.
PUBLISITAS
Model aliran autoregresif, seperti PixelCNN, menghasilkan gambar piksel demi piksel, mengikuti distribusi probabilitas. Model ini dimulai dengan menghasilkan piksel pertama dari gambar dan kemudian menggunakan informasi tersebut untuk menghasilkan piksel berikutnya, dan seterusnya, hingga seluruh gambar dihasilkan.
Terlepas dari metode yang digunakan, kecerdasan buatan harus dilengkapi dengan kumpulan data pelatihan yang besar dan beragam, yang berisi gambar wajah, hewan, lanskap, dan elemen lainnya.
Semakin beragam dan banyak kumpulan data pelatihan, semakin baik kemampuan AI untuk menciptakan gambar yang realistis dan meyakinkan. Singkatnya, pencitraan AI adalah bidang yang terus berkembang promete kemajuan signifikan di beberapa bidang, termasuk desain, periklanan dan hiburan.
PUBLISITAS
*Teks artikel ini sebagian dibuat oleh ChatGPT, model bahasa berbasis kecerdasan buatan yang dikembangkan oleh OpenAI. Entri teks dibuat oleh Curto Berita dan tanggapan sengaja direproduksi secara lengkap. Jawaban dari ChatGPT dihasilkan secara otomatis dan tidak mewakili pendapat OpenAI atau orang yang terkait dengan model tersebut. Semua tanggung jawab atas konten yang dipublikasikan berada di tangan Curto Berita.
Lihat juga:
