No caso das GANs, o modelo consiste em um gerador e um discriminador, ambos constituídos por redes neurais. O gerador cria imagens a partir de ruído aleatório, enquanto o discriminador tenta distinguir se a imagem gerada é real ou falsa. À medida que o treinamento avança, o gerador aprende a gerar imagens cada vez mais realistas que enganam o discriminador.
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Já os modelos de fluxo autoregressivo, como o PixelCNN, geram imagens pixel a pixel, seguindo uma distribuição de probabilidade. Esse modelo começa gerando o primeiro pixel da imagem e, em seguida, usa essa informação para gerar o próximo pixel e assim por diante, até que toda a imagem seja gerada.
Independentemente do método utilizado, é fundamental alimentar a inteligência artificial com um conjunto de dados de treinamento amplo e diversificado, que contenha imagens de rostos, animais, paisagens e outros elementos.
Quanto mais diversificado e volumoso o conjunto de dados de treinamento, melhor será a capacidade da IA de criar imagens realistas e convincentes. Em suma, a geração de imagens por IA é um campo em constante evolução que promete avanços significativos em diversas áreas, incluindo design, publicidade e entretenimento.
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*O texto desta matéria foi parcialmente gerado pelo ChatGPT, um modelo de linguagem baseado em inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI. As entradas de texto foram criadas pelo Curto News e as respostas intencionalmente reproduzidas na íntegra. As respostas do ChatGPT são geradas automaticamente e não representam opiniões da OpenAI ou de pessoas associadas ao modelo. Toda a responsabilidade pelo conteúdo publicado é do Curto News.
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