När det gäller GAN består modellen av en generator och en diskriminator, båda uppbyggda av neurala nätverk. Generatorn skapar bilder från slumpmässigt brus, medan diskriminatorn försöker skilja på om den genererade bilden är verklig eller falsk. Allt eftersom träningen fortskrider lär sig generatorn att generera allt mer realistiska bilder som lurar diskriminatorn.
REKLAM
Autoregressiva flödesmodeller, såsom PixelCNN, genererar bilder pixel för pixel, efter en sannolikhetsfördelning. Den här modellen börjar med att generera den första pixeln i bilden och sedan använder den informationen för att generera nästa pixel, och så vidare, tills hela bilden genereras.
Oavsett vilken metod som används är det viktigt att mata artificiell intelligens med en stor och mångsidig träningsdatauppsättning, som innehåller bilder av ansikten, djur, landskap och andra element.
Ju mer mångsidig och voluminös träningsdatauppsättningen är, desto bättre AI:s förmåga att skapa realistiska och övertygande bilder. Kort sagt, AI-avbildning är ett område som ständigt utvecklas promebetydande framsteg inom flera områden, inklusive design, reklam och underhållning.
REKLAM
*Texten i denna artikel är delvis genererad av ChatGPT, en artificiell intelligens-baserad språkmodell utvecklad av OpenAI. Textposter skapades av Curto Nyheter och svar återgivna avsiktligt i sin helhet. Svaren från ChatGPT genereras automatiskt och representerar inte åsikterna hos OpenAI eller personer som är associerade med modellen. Allt ansvar för publicerat innehåll vilar på Curto Nyheter.
Veja também: