Trong trường hợp GAN, mô hình bao gồm một bộ tạo và một bộ phân biệt đối xử, cả hai đều được tạo thành từ các mạng lưới thần kinh. Trình tạo tạo ra hình ảnh từ nhiễu ngẫu nhiên, trong khi trình phân biệt cố gắng phân biệt xem hình ảnh được tạo là thật hay giả. Khi quá trình đào tạo diễn ra, trình tạo sẽ học cách tạo ra những hình ảnh ngày càng chân thực hơn để đánh lừa người phân biệt.
QUẢNG CÁO
Các mô hình luồng tự hồi quy, chẳng hạn như PixelCNN, tạo ra hình ảnh theo từng pixel, tuân theo phân phối xác suất. Mô hình này bắt đầu bằng cách tạo pixel đầu tiên của hình ảnh và sau đó sử dụng thông tin đó để tạo pixel tiếp theo, v.v. cho đến khi toàn bộ hình ảnh được tạo.
Bất kể phương pháp nào được sử dụng, điều cần thiết là cung cấp cho trí tuệ nhân tạo một bộ dữ liệu huấn luyện lớn và đa dạng, chứa hình ảnh khuôn mặt, động vật, phong cảnh và các yếu tố khác.
Tập dữ liệu huấn luyện càng đa dạng và đồ sộ thì khả năng tạo ra hình ảnh chân thực và thuyết phục của AI càng tốt. Nói tóm lại, hình ảnh AI là một lĩnh vực không ngừng phát triển promenhững tiến bộ đáng kể trong một số lĩnh vực, bao gồm thiết kế, quảng cáo và giải trí.
QUẢNG CÁO
*Văn bản của bài viết này được tạo ra một phần bởi ChatGPT, một mô hình ngôn ngữ dựa trên trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi OpenAI. Các mục văn bản được tạo bởi Curto Tin tức và phản hồi được cố ý sao chép đầy đủ. Những câu trả lời từ ChatGPT được tạo tự động và không đại diện cho ý kiến của OpenAI hoặc những người liên quan đến mô hình. Mọi trách nhiệm về nội dung được xuất bản thuộc về Curto Tin tức.
Xem thêm:
