במקרה של GAN, המודל מורכב ממחולל ומאפיין, שניהם מורכבים מרשתות עצביות. המחולל יוצר תמונות מרעש אקראי, בעוד המאבחן מנסה להבחין אם התמונה שנוצרה היא אמיתית או מזויפת. ככל שהאימון מתקדם, המחולל לומד ליצור תמונות יותר ויותר מציאותיות שמטעות את המאבחן.
פִּרסוּם
מודלים של זרימה אוטורגרסיבית, כגון PixelCNN, יוצרים תמונות פיקסל אחר פיקסל, בעקבות התפלגות הסתברות. מודל זה מתחיל ביצירת הפיקסל הראשון של התמונה ולאחר מכן משתמש במידע זה כדי ליצור את הפיקסל הבא, וכן הלאה, עד שנוצרת התמונה כולה.
ללא קשר לשיטה בה נעשה שימוש, חיוני להזין את הבינה המלאכותית במערך נתוני אימון גדול ומגוון, המכיל תמונות של פנים, בעלי חיים, נופים ואלמנטים נוספים.
ככל שמערך נתוני האימון מגוונים ונפחיים יותר, כך יכולת הבינה המלאכותית ליצור תמונות מציאותיות ומשכנעות טוב יותר. בקיצור, הדמיה בינה מלאכותית היא תחום שמתפתח כל הזמן promeהתקדמות משמעותית במספר תחומים, כולל עיצוב, פרסום ובידור.
פִּרסוּם
*הטקסט של מאמר זה נוצר בחלקו על ידי ChatGPT, מודל שפה מבוסס בינה מלאכותית שפותח על ידי OpenAI. רשומות טקסט נוצרו על ידי Curto חדשות ותגובות משוכפלות במלואן בכוונה. התשובות מ ChatGPT נוצרים אוטומטית ואינם מייצגים את דעותיהם של OpenAI או אנשים הקשורים למודל. כל האחריות לתכנים שפורסמו חלה על ידה Curto חדשות.
ראה גם:
