画像を作成する人工知能、それはどのように機能するのでしょうか?

GAN の場合、モデルはジェネレーターとディスクリミネーターで構成され、どちらもニューラル ネットワークで構成されます。ジェネレーターはランダム ノイズから画像を作成し、ディスクリミネーターは生成された画像が本物か偽物かを区別しようとします。トレーニングが進むにつれて、ジェネレーターは、弁別者を欺く、ますます現実的な画像を生成することを学習します。

PixelCNN などの自己回帰フロー モデルは、確率分布に従ってピクセルごとに画像を生成します。このモデルは、画像の最初のピクセルを生成することから始まり、次にその情報を使用して次のピクセルを生成し、画像全体が生成されるまでこれが繰り返されます。

使用する方法に関係なく、顔、動物、風景、その他の要素の画像を含む、大規模で多様なトレーニング データ セットを人工知能に供給することが不可欠です。

トレーニング データ セットが多様で量が多いほど、現実的で説得力のある画像を作成する AI の能力が向上します。つまり、AI イメージングは​​常に進化する分野です。 promeデザイン、広告、エンターテイメントなどのいくつかの分野で大きな進歩が見られます。

*この記事のテキストの一部は以下によって作成されました。 ChatGPTによって開発された人工知能ベースの言語モデル。 OpenAI。テキストエントリの作成者 Curto ニュースと反応は意図的に全文転載されています。からの回答 ChatGPT 自動的に生成されるものであり、ユーザーの意見を表すものではありません。 OpenAI またはモデルに関係する人々。公開されたコンテンツに対するすべての責任は、 Curto ニュース。

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木曜日、米国著作権局（USCO）は、人工知能（AI）モデルによって生成された画像は米国では著作権法で保護できないとする新たな指針を発表した。 USCO によると、AI モデルに与えられる指示は、購入者が与える指示と似ています。aria アーティストにそれらを実装する方法を機械が決定し、それを出力に実装すると、その作品を著作物とみなすことができなくなります。 。