Вештачка интелигенција за креирање слика, како функционише?

Генерисање слика помоћу вештачке интелигенције је веома софистициран процес који укључује низ корака. Генерално, технике АИ снимања су засноване на генеративним неуронским мрежама (ГАН) или моделима ауторегресивног тока. Ове технике користе постојеће податке да би научиле како да генеришу нове слике.

У случају ГАН-ова, модел се састоји од генератора и дискриминатора, оба састављена од неуронских мрежа. Генератор ствара слике од насумичне буке, док дискриминатор покушава да разликује да ли је генерисана слика права или лажна. Како обука напредује, генератор учи да генерише све реалније слике које заваравају дискриминатора.

ОГЛАШАВАЊЕ

Ауторегресивни модели тока, као што је ПикелЦНН, генеришу слике пиксел по пиксел, пратећи дистрибуцију вероватноће. Овај модел почиње генерисањем првог пиксела слике, а затим користи те информације за генерисање следећег пиксела, и тако даље, све док се не генерише цела слика.

Без обзира на метод који се користи, од суштинског је значаја да се вештачка интелигенција храни великим и разноврсним скупом података за обуку, који садржи слике лица, животиња, пејзажа и других елемената.

Што је скуп података за обуку разноврснији и обимнији, то је боља способност вештачке интелигенције да креира реалистичне и убедљиве слике. Укратко, АИ имагинг је поље које се стално развија promeзначајан напредак у неколико области, укључујући дизајн, оглашавање и забаву.

ОГЛАШАВАЊЕ

*Текст овог чланка делимично је генерисао ChatGPT, језички модел заснован на вештачкој интелигенцији који је развио OpenAI. Текстуалне уносе креирао је Curto Вести и одговори намерно репродуковани у целости. Одговори из ChatGPT се аутоматски генеришу и не представљају мишљења о OpenAI или људи повезани са моделом. Сва одговорност за објављени садржај је на Curto Новости.

Погледајте такође:

Померање нагоре