Como funciona a geração de imagens com IA? Arte com IA explicada

Lembra quando o gerador de imagens de IA do DALL-E se tornou acessível a todos em 2021?

Logo no ano seguinte, a Forbes estimou que mais de 1,5 milhão de usuários criavam dois milhões de imagens por dia usando o DALL-E. 

É provável que, se você já se interessou por arte gerada por IA, DALL-E também tenha sido sua primeira parada.

Mas aqueles primeiros dias em que a IA era usada apenas para diversão já passaram. Hoje, as imagens geradas por IA estão sendo usadas para fins comerciais. 

A Estudo de março de 2023 descobriu que 36% dos profissionais de marketing agora estão usando IA para criar visuais de sites, enquanto 39% a usam para conteúdo de mídia social. 

No entanto, embora muitos adotem o potencial criativo da IA, poucos realmente entendem como a geração de imagens por IA funciona nos bastidores. 

Como um modelo de IA passa da análise de milhões de imagens para a produção de um visual totalmente novo, nunca antes visto, com base em uma simples solicitação de texto? 

É exatamente isso que vou mostrar a você neste guia. Abordaremos o que é geração de imagens com IA, como ela funciona, quais são os modelos de IA nos bastidores e muito mais.

Então, vamos começar.

O que é geração de imagens por IA?

A geração de imagens com IA é o processo de usar modelos de inteligência artificial para criar imagens do zero. 

Basta fornecer algumas linhas de texto a um gerador de imagens de IA e um algoritmo que foi treinado em um conjunto de dados absurdamente grande de imagens apresenta uma imagem em segundos.

O processo não envolve pincéis ou câmeras.

O algoritmo foi treinado em toneladas de pinturas, fotos e obras de arte digitais de todos os campos da vida existentes e agora pode produzir algo completamente novo com base em suas instruções.

Por completamente novo, quero dizer qualquer coisa em que uma mente humana possa pensar, seja real ou irreal, existente ou inexistente. 

Por exemplo, peça "uma cidade cyberpunk ao pôr do sol", e a IA criará uma imagem inédita que corresponda à sua descrição.

E não, a IA não estará tirando uma fotografia pré-existente ou copiando outra obra de arte. Ela gera algo totalmente exclusivo a cada vez.

Mas como são as imagens?

Bem, as imagens às vezes são impressionantes. Às vezes, são hilariantes. (Já pediu a uma IA que gerasse mãos humanas?? Boa sorte). 

Cenas complexas com interações precisas entre objetos podem, às vezes, confundir a IA, levando a falhas visuais que parecem pertencer a uma realidade alternativa.

No entanto, os modelos mais recentes têm demonstrado um grande aprimoramento no desenho de mãos, pés e outros detalhes complexos.

Alguns dos principais geradores de imagens de IA incluem:

• DALL-E
• Difusão estável
• Meio da jornada 
• Craiyon

Cada um deles tem seus próprios pontos fortes. Alguns são bons em fotorrealismo, enquanto outros são melhores em arte estilizada.

Dê uma olhada nesta imagem de pixel art da Stable Diffusion:

Então, como a IA realmente faz isso em um nível técnico? Vamos detalhar melhor como funciona a geração de imagens por IA.

Como a IA usa o aprendizado de máquina para criar imagens

O principal agente por trás da geração de imagens com IA é o aprendizado de máquina, ou ML, na sigla em inglês.

O aprendizado de máquina é uma estrutura complexa de computador que permite que os algoritmos aprendam padrões, reconheçam relacionamentos e gerem novos dados sem muita intervenção humana. 

Graças ao treinamento em conjuntos de dados maciços, os modelos de ML aprendem sozinhos a aparência de objetos, cores e texturas.

Agora, há duas técnicas principais para treinar esses modelos:

• Aprendizagem supervisionada: A IA vê imagens junto com suas descrições, o que a ajuda a associar palavras a elementos visuais.
• Aprendizagem não supervisionada: A IA aprende analisando padrões em conjuntos de dados maciços sem instruções rotuladas por humanos, dando sentido às informações visuais por conta própria.

Em um nível mais técnico, as redes neurais são a tecnologia subjacente aqui.

Esses são modelos de computador que imitam o cérebro humano e processam informações em camadas, de forma semelhante aos seres humanos.

É claro que isso é apenas o começo. 

Em seguida, você aprenderá o processo passo a passo de como a IA de geração de imagens realmente funciona. 

Como funciona a geração de imagens por IA (passo a passo)

Embora tenhamos abordado as linhas gerais, como a geração de imagens por IA funciona na prática? 

O processo real não é tão simples quanto apertar um botão e ver a mágica acontecer. Por trás de cada imagem gerada por IA há um pipeline cuidadosamente estruturado.

Aqui está uma visão de olho de águia desse oleoduto.

1. Treinamento em conjuntos de dados de imagens em massa

Antes que um modelo de IA possa gerar imagens, ele precisa ver muitas delas. E por muito, quero dizer milhões (ou até bilhões) de imagens, muitas vezes extraídas da Internet. 

Essas imagens são combinadas com descrições textuais que ajudam a IA a entender como as palavras se relacionam com os elementos visuais. 

Quando ele vê "um golden retriever fofo deitado ao sol", ele aprende que "fofo" se refere à textura, "dourado" se refere à cor e "deitado ao sol" afeta a iluminação e as sombras.

Essa fase é de importância fundamental porque um modelo de IA é tão bom quanto seus dados de treinamento. 

Se o conjunto de dados for desequilibrado, por exemplo, com a maior parte da arte no estilo ocidental ou representações tendenciosas de determinadas profissões, o Os resultados da IA refletirão essas tendências. 

É por isso que os pesquisadores ajustam constantemente os conjuntos de dados manualmente em termos de diversidade e justiça, para evitar contratempos como CEOs gerados por IA que tendem a ser homens brancos de meia-idade por padrão.

2. Uso de redes neurais para reconhecer recursos

Depois que a IA ingere uma montanha de imagens, ela começa a processar padrões usando redes neurais. 

Como memorizar imagens específicas não é prático e seria dolorosamente limitante, a IA as divide em valores numéricos, identificando tendências e atribuindo probabilidades a relacionamentos.

Por exemplo, ele aprende que as guitarras geralmente estão associadas às mãos, que os gatos tendem a ter bigodes e que a luz do sol projeta sombras suaves. 

Se você pedir à IA "um flamingo usando cartola e óculos escuros, dançando em uma praia ao pôr do sol, renderizado em um estilo de pintura em aquarela", ela não encontrará uma imagem existente para copiar. 

Em vez disso, ele gerará uma imagem original juntando conceitos que aprendeu (flamingo, cartola, óculos escuros, praia, pôr do sol e estilo aquarela).

3. Geração de imagens usando modelos de IA

Nesse estágio, a IA está pronta para criar imagens, mas não as pinta traço a traço como um artista humano. 

Em vez disso, muitos modelos usam um processo chamado difusão, que é uma técnica em que a IA aprende a "recuperar" imagens do ruído visual.

Veja como funciona:

1. Os pesquisadores adicionam camadas de ruído aleatório (por exemplo, estática em uma tela de TV antiga) às imagens durante o treinamento.
2. A IA aprende a reconhecer as imagens obscurecidas sob o ruído.
3. Em seguida, ele reverte o processo, removendo gradualmente o ruído até recuperar uma imagem clara e detalhada.

Com o tempo, a IA se torna tão boa nesse processo que não precisa mais de uma imagem original.

Em vez disso, quando você digita um prompt de texto, a IA começa com puro ruído e o refina pixel por pixel até que surja uma imagem totalmente nova.

4. Refinamento dos resultados por meio de treinamento iterativo

Embora as imagens geradas por IA possam ser incrivelmente realistas, o processo não é perfeito.

Às vezes, um modelo gera uma imagem que parece quase correta, mas então você percebe um membro extra bizarro ou um rosto com aparência derretida. É nesse ponto que os modelos de IA precisam de treinamento iterativo.

Os modelos de IA são aprimorados por meio de um ciclo de feedback em que comparam constantemente as imagens geradas com as reais.

Isso geralmente é feito usando duas redes concorrentes:

• Um gerador, que cria novas imagens
• Um discriminador, que tenta identificar se essas imagens são reais ou falsas

O gerador fica melhor em enganar o discriminador, e o discriminador fica melhor em detectar falsificações.

Esse jogo interminável leva a IA a melhorar até que as imagens geradas se tornem quase indistinguíveis das reais.

A cada iteração, os modelos de IA ficam mais inteligentes, mais rápidos e melhores na compreensão de detalhes sutis, como a forma como os reflexos funcionam na água, como os diferentes materiais interagem com a luz e, sim, como finalmente gerar mãos humanas que não pareçam pertencer a um horror sobrenatural.

Tipos de modelos de geração de imagens de IA

Por trás disso, os geradores de imagens de IA usam diferentes tipos de modelos para dar vida aos pixels.

A seguir, apresentamos alguns dos principais tipos desses modelos.

1. Redes Adversariais Generativas (GANs)

Conforme mencionado anteriormente, GANs consiste em duas redes neurais - um gerador e um discriminador - que competem entre si. O gerador cria imagens, enquanto o discriminador avalia a autenticidade delas. 

Com o tempo, o gerador melhora sua capacidade de produzir imagens realistas que podem enganar o discriminador. Os GANs são amplamente usados para criar imagens fotorrealistas de alta qualidade.

2. Modelos de difusão

Modelos de difusão geram imagens adicionando gradualmente ruído aos dados e, em seguida, aprendendo a reverter o processo.

A partir de um ruído aleatório, o modelo refina a imagem passo a passo, guiado por um prompt de texto.

Essa abordagem é conhecida por produzir resultados altamente detalhados e diversificados.

3. Autoencodificadores variacionais (VAEs)

VAEs codificar imagens em um formato compactado espaço latente e depois decodificá-los novamente em imagens. Por meio da amostragem desse espaço latente, os VAEs podem gerar novas imagens que se assemelham aos dados de treinamento. 

Eles são usados com frequência em tarefas que exigem a geração de imagens controladas e estruturadas.

4. Transferência de estilo neural (NST)

Sempre quis ver o retrato de seu animal de estimação no estilo da Noite Estrelada de Van Gogh? Isso precisará de NST. 

O NST pega duas imagens existentes, uma para o conteúdo e outra para o estilo, e as mescla. 

Ele usa redes neurais profundas para isolar e combinar recursos como texturas, cores e padrões, criando resultados visualmente impressionantes que imitam o estilo de obras de arte famosas ou designs exclusivos.

Aplicativos de geração de imagens com IA

O que antes exigia horas de trabalho manual de design agora pode ser feito em minutos com o Ferramentas de criação de conteúdo com IA.

Aqui estão algumas das formas mais impactantes em que a geração de imagens por IA está sendo usada atualmente:

• Criativos de publicidade: As marcas usam geradores de imagens com IA para criar gráficos de publicidade, renderizações de produtos e visuais de campanha por uma fração do custo e do tempo dos métodos tradicionais de design.

• Art: Artistas e designers usam a IA para gerar novos estilos, remixar a estética existente e explorar conceitos visuais que talvez não tivessem imaginado por conta própria.

• Miniaturas e imagens de blogs e mídias sociais: Com a IA, os blogueiros não precisam mais procurar fotos de banco de imagens ou confiar em gráficos genéricos. Eles podem simplesmente gerar imagens personalizadas que correspondam ao tema de seu conteúdo.

• Desenvolvimento de jogos e mundos virtuais: Os desenvolvedores de videogames estão usando IA para gerar texturas detalhadas, designs de personagens e, às vezes, paisagens inteiras.

Como verificar se uma imagem foi gerada por IA 

Identificar a diferença entre os visuais criados por humanos e os criados por IA está ficando mais complicado, pois a IA está gerando imagens mais realistas a cada dia.

No entanto, existem algumas técnicas manuais para verificar se uma imagem foi gerada por IA.

Procure por detalhes não naturais

A IA não é perfeita e, às vezes, erros pequenos, mas reveladores, a denunciam.

Fique de olho em dedos com formatos estranhos, expressões faciais não naturais, iluminação inconsistente ou padrões assimétricos que não se alinham com a física do mundo real. 

Mesmo os modelos avançados de IA às vezes têm dificuldades para renderizar mãos, olhos ou texturas complexas realistas.

Verifique se há áreas excessivamente lisas ou embaçadas

As imagens geradas por IA geralmente têm uma suavidade estranha, especialmente em regiões com muitos detalhes. 

Se uma imagem parecer muito suave, não tiver textura fina ou tiver bordas borradas onde deveria haver nitidez, ela pode ser o resultado da geração de IA.

Analisar sombras e reflexos

Um dos pontos fracos da IA é replicar com precisão a maneira como a luz interage com os objetos.

Os reflexos em espelhos ou janelas podem não corresponder à cena real, e as sombras podem parecer inconsistentes ou fisicamente impossíveis.

Se algo na iluminação parecer "estranho", vale a pena investigar mais a fundo.

Use a pesquisa reversa de imagens

Se você suspeitar que uma imagem pode ser gerada por IA, tente executar uma pesquisa reversa de imagens.

Você pode usar o recurso de pesquisa de imagens do Google para essa finalidade. 

As imagens geradas por IA geralmente não têm uma origem na Web, ao contrário das fotos de estoque ou do conteúdo gerado pelo usuário.

Se uma imagem não aparecer nos resultados de pesquisa, ela pode ter sido criada por IA. 

Ampliar e inspecionar os mínimos detalhes

Em uma rápida olhada, as imagens de IA podem parecer perfeitas.

Porém, quando o zoom é ampliado, artefatos estranhos, texturas repetidas ou distorções em pequenos detalhes (como o padrão do cabelo ou do tecido) podem se tornar perceptíveis.

Apesar de todos esses métodos manuais, há muitos detalhes mais finos que o olho humano simplesmente não consegue captar. 

Mas com os detectores de imagem de IA disponíveis agora, não precisamos nos preocupar com a detecção manual de imagens para IA. 

Pegue Detector de imagens de IA indetectável da IAPor exemplo.

Basta fazer o upload da foto e o detector, usando algoritmos de aprendizado de máquina, analisa a imagem em um nível mais profundo para detectar impressões digitais de IA que podem não ser visíveis a olho nu.

Lembra-se da imagem do chapéu de flamingo gerada pela Stable Diffusion AI de algumas seções atrás?

Ele não conseguiu enganar a IA indetectável. Veja você mesmo abaixo.

Portanto, se você não tiver certeza de que uma imagem tem IA ou não, use a função Undetectable AI's Detector de imagens AI para obter a resposta.

Considerações finais

A geração de imagens por IA não é mais um conceito futurista.

Ele está aqui, está evoluindo e está se tornando uma parte fundamental da criação de conteúdo digital. 

Portanto, entender como funciona a geração de imagens por IA lhe dá uma vantagem crucial no ambiente atual, seja no mercado de trabalho ou no círculo pessoal.

Ao mesmo tempo, ter a capacidade de distinguir imagens geradas por IA é igualmente importante devido a seu uso crescente para a criação de deepfakes.

Essa habilidade também o ajudará a identificar indícios de IA em suas imagens para que você possa removê-los. ignorar a detecção de conteúdo de IA. 

Mas com o detector de imagens com IA da Undetectable AI, essa dor de cabeça é toda nossa.

Usando algoritmos avançados de aprendizado de máquina, nosso detector pode identificar imagens geradas por IA com precisão.

Não acredite em nossa palavra quando você pode teste você mesmo.

Enquanto estiver aqui, não se esqueça de explorar nosso Detector de IA e Humanizador no widget abaixo!