In het geval van GAN's bestaat het model uit een generator en een discriminator, beide opgebouwd uit neurale netwerken. De generator creëert beelden uit willekeurige ruis, terwijl de discriminator probeert te onderscheiden of het gegenereerde beeld echt of nep is. Naarmate de training vordert, leert de generator steeds realistischere beelden te genereren die de discriminator voor de gek houden.
PUBLICITEIT
Autoregressieve stroommodellen, zoals PixelCNN, genereren beelden pixel voor pixel, volgens een waarschijnlijkheidsverdeling. Dit model begint met het genereren van de eerste pixel van de afbeelding en gebruikt die informatie vervolgens om de volgende pixel te genereren, enzovoort, totdat de volledige afbeelding is gegenereerd.
Ongeacht de gebruikte methode is het essentieel om kunstmatige intelligentie te voeden met een grote en diverse trainingsdataset, die afbeeldingen bevat van gezichten, dieren, landschappen en andere elementen.
Hoe diverser en omvangrijker de trainingsdataset, hoe beter het vermogen van de AI om realistische en overtuigende beelden te creëren. Kortom, AI-beeldvorming is een voortdurend evoluerend vakgebied promeaanzienlijke vooruitgang op verschillende gebieden, waaronder design, reclame en entertainment.
PUBLICITEIT
*De tekst van dit artikel is gedeeltelijk gegenereerd door ChatGPT, een op kunstmatige intelligentie gebaseerd taalmodel ontwikkeld door OpenAI. Tekstinvoer is gemaakt door Curto Nieuws en reacties zijn opzettelijk volledig weergegeven. De antwoorden van ChatGPT worden automatisch gegenereerd en vertegenwoordigen niet de mening van OpenAI of mensen die aan het model zijn gekoppeld. Alle verantwoordelijkheid voor gepubliceerde inhoud ligt bij Curto Nieuws.
Zie ook:
