ในกรณีของ GAN โมเดลจะประกอบด้วยเครื่องกำเนิดและเครื่องแยกแยะ ซึ่งทั้งสองเครื่องประกอบด้วยโครงข่ายประสาทเทียม เครื่องกำเนิดจะสร้างภาพจากสัญญาณรบกวนแบบสุ่ม ในขณะที่เครื่องแยกแยะพยายามแยกแยะว่าภาพที่สร้างขึ้นนั้นเป็นของจริงหรือของปลอม เมื่อการฝึกอบรมดำเนินไป เครื่องกำเนิดจะเรียนรู้ที่จะสร้างภาพที่สมจริงมากขึ้นซึ่งหลอกผู้เลือกปฏิบัติ
การเผยแพร่
โมเดลโฟลว์แบบถดถอยอัตโนมัติ เช่น PixelCNN สร้างภาพแบบพิกเซลต่อพิกเซล ตามการแจกแจงความน่าจะเป็น แบบจำลองนี้เริ่มต้นด้วยการสร้างพิกเซลแรกของรูปภาพ จากนั้นใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสร้างพิกเซลถัดไป ไปเรื่อยๆ จนกว่ารูปภาพทั้งหมดจะถูกสร้างขึ้น
ไม่ว่าจะใช้วิธีใดก็ตาม จำเป็นต้องป้อนปัญญาประดิษฐ์ด้วยชุดข้อมูลการฝึกอบรมขนาดใหญ่และหลากหลาย ซึ่งประกอบด้วยรูปภาพใบหน้า สัตว์ ทิวทัศน์ และองค์ประกอบอื่นๆ
ยิ่งชุดข้อมูลการฝึกอบรมมีความหลากหลายและกว้างขวางมากเท่าใด ความสามารถของ AI ในการสร้างภาพที่สมจริงและน่าเชื่อถือก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น กล่าวโดยสรุป การถ่ายภาพด้วย AI เป็นสาขาที่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง promeความก้าวหน้าที่สำคัญในหลายด้าน รวมถึงการออกแบบ การโฆษณา และความบันเทิง
การเผยแพร่
*ข้อความของบทความนี้สร้างขึ้นบางส่วนโดย ChatGPTซึ่งเป็นโมเดลภาษาที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาโดย OpenAI- รายการข้อความถูกสร้างขึ้นโดย Curto ข่าวสารและการตอบรับที่จงใจทำซ้ำอย่างครบถ้วน คำตอบจาก ChatGPT ถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติและไม่ได้เป็นตัวแทนความคิดเห็นของ OpenAI หรือบุคคลที่เกี่ยวข้องกับโมเดล ความรับผิดชอบทั้งหมดสำหรับเนื้อหาที่เผยแพร่ขึ้นอยู่กับ Curto ข่าว
ดูเพิ่มเติมที่:
