W przypadku sieci GAN model składa się z generatora i dyskryminatora, oba zbudowane z sieci neuronowych. Generator tworzy obrazy z losowego szumu, natomiast dyskryminator stara się rozróżnić, czy wygenerowany obraz jest prawdziwy, czy fałszywy. W miarę postępu uczenia generator uczy się generować coraz bardziej realistyczne obrazy, które oszukują dyskryminatora.
PUBLICIDADA
Modele przepływu autoregresyjne, takie jak PixelCNN, generują obrazy piksel po pikselu, zgodnie z rozkładem prawdopodobieństwa. Model ten rozpoczyna się od wygenerowania pierwszego piksela obrazu, a następnie wykorzystuje te informacje do wygenerowania kolejnego piksela i tak dalej, aż do wygenerowania całego obrazu.
Niezależnie od zastosowanej metody istotne jest zasilenie sztucznej inteligencji dużym i różnorodnym zbiorem danych treningowych, w którym znajdują się obrazy twarzy, zwierząt, krajobrazów i innych elementów.
Im bardziej zróżnicowany i obszerny zestaw danych szkoleniowych, tym lepsza zdolność sztucznej inteligencji do tworzenia realistycznych i przekonujących obrazów. Krótko mówiąc, obrazowanie AI to dziedzina stale rozwijająca się promeznaczący postęp w kilku obszarach, w tym w projektowaniu, reklamie i rozrywce.
PUBLICIDADA
*Tekst tego artykułu został częściowo wygenerowany przez ChatGPT, model językowy oparty na sztucznej inteligencji opracowany przez OpenAI. Wpisy tekstowe zostały utworzone przez Curto Wiadomości i odpowiedzi celowo powielone w całości. Odpowiedzi z ChatGPT są generowane automatycznie i nie reprezentują opinii OpenAI lub osoby powiązane z modelem. Wszelka odpowiedzialność za publikowane treści spoczywa na Curto Aktualności.
Veja também: