GAN'larda model, her ikisi de sinir ağlarından oluşan bir üreteç ve bir ayırıcıdan oluşur. Jeneratör, rastgele gürültüden görüntüler oluştururken, ayırıcı, oluşturulan görüntünün gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu ayırt etmeye çalışır. Eğitim ilerledikçe jeneratör, ayrımcıyı kandıracak, giderek daha gerçekçi görüntüler üretmeyi öğrenir.
YAYINLANDIRMA
PixelCNN gibi otoregresif akış modelleri, bir olasılık dağılımını izleyerek piksel piksel görüntüler üretir. Bu model, görüntünün ilk pikselini oluşturarak başlar ve daha sonra bu bilgiyi bir sonraki pikseli oluşturmak için kullanır ve tüm görüntü oluşturulana kadar bu şekilde devam eder.
Kullanılan yöntem ne olursa olsun, yapay zekanın yüz, hayvan, manzara ve diğer unsurların görüntülerini içeren geniş ve çeşitli bir eğitim veri seti ile beslenmesi esastır.
Eğitim veri seti ne kadar çeşitli ve hacimli olursa yapay zekanın gerçekçi ve ikna edici görüntüler oluşturma yeteneği de o kadar iyi olur. Kısacası yapay zeka görüntüleme sürekli gelişen bir alandır. promeTasarım, reklamcılık ve eğlence de dahil olmak üzere birçok alanda önemli ilerlemeler kaydedildi.
YAYINLANDIRMA
*Bu makalenin metni kısmen tarafından oluşturulmuştur. ChatGPTtarafından geliştirilen yapay zeka tabanlı bir dil modelidir. OpenAI. Metin girişleri şu kişi tarafından oluşturuldu: Curto Haberler ve yanıtlar kasıtlı olarak tam olarak çoğaltılmıştır. Gelen cevaplar ChatGPT otomatik olarak oluşturulur ve kişilerin görüşlerini temsil etmez. OpenAI veya modelle ilişkili kişiler. Yayınlanan içeriğin tüm sorumluluğu size aittir. Curto Haberler.
Şunu da görün:
