Når det gjelder GAN-er, består modellen av en generator og en diskriminator, begge bygd opp av nevrale nettverk. Generatoren lager bilder fra tilfeldig støy, mens diskriminatoren prøver å skille om det genererte bildet er ekte eller falskt. Etter hvert som treningen skrider frem, lærer generatoren å generere stadig mer realistiske bilder som lurer diskriminatoren.
REKLAME
Autoregressive flytmodeller, som PixelCNN, genererer bilder piksel for piksel, etter en sannsynlighetsfordeling. Denne modellen starter med å generere den første pikselen i bildet og bruker deretter denne informasjonen til å generere neste piksel, og så videre, til hele bildet er generert.
Uavhengig av metoden som brukes, er det viktig å mate kunstig intelligens med et stort og mangfoldig treningsdatasett, som inneholder bilder av ansikter, dyr, landskap og andre elementer.
Jo mer mangfoldig og voluminøs treningsdatasettet er, desto bedre er AIs evne til å lage realistiske og overbevisende bilder. Kort sagt, AI-avbildning er et felt i stadig utvikling promebetydelige fremskritt på flere områder, inkludert design, reklame og underholdning.
REKLAME
*Teksten til denne artikkelen ble delvis generert av ChatGPT, en kunstig intelligens-basert språkmodell utviklet av OpenAI. Tekstoppføringer ble opprettet av Curto Nyheter og svar gjengitt i sin helhet. Svarene fra ChatGPT genereres automatisk og representerer ikke meningene til OpenAI eller personer tilknyttet modellen. Alt ansvar for publisert innhold påhviler Curto Nyheter.
Veja também:
