Πώς λειτουργεί η παραγωγή εικόνων AI; AI Art Explained

Θυμάστε όταν η γεννήτρια εικόνων DALL-E AI έγινε προσβάσιμη σε όλους το 2021;

Το επόμενο έτος, το Forbes εκτίμησε ότι πάνω από 1,5 εκατομμύριο χρήστες δημιουργούσαν δύο εκατομμύρια εικόνες την ημέρα χρησιμοποιώντας το DALL-E. 

Οι πιθανότητες είναι ότι, αν έχετε ασχοληθεί με την τέχνη που δημιουργείται από τεχνητή νοημοσύνη, το DALL-E ήταν και η πρώτη σας στάση.

Αλλά αυτές οι πρώτες μέρες που η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιούνταν μόνο για διασκέδαση έχουν περάσει ανεπιστρεπτί. Σήμερα, οι εικόνες που δημιουργούνται με τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιούνται για επαγγελματικούς σκοπούς. 

A Μάρτιος 2023 μελέτη διαπίστωσε ότι 36% των marketers χρησιμοποιούν πλέον τεχνητή νοημοσύνη για τη δημιουργία οπτικού υλικού στον ιστότοπο, ενώ 39% τη χρησιμοποιούν για το περιεχόμενο των μέσων κοινωνικής δικτύωσης. 

Ωστόσο, ενώ πολλοί αγκαλιάζουν τις δημιουργικές δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης, λίγοι κατανοούν πραγματικά πώς λειτουργεί η δημιουργία εικόνων τεχνητής νοημοσύνης στο παρασκήνιο. 

Πώς ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης, από την ανάλυση εκατομμυρίων εικόνων, παράγει ένα ολοκαίνουργιο, πρωτόγνωρο οπτικό υλικό με βάση μια απλή προτροπή κειμένου; 

Αυτό ακριβώς θα σας δείξω σε αυτόν τον οδηγό. Θα καλύψουμε τι είναι η δημιουργία εικόνων με τεχνητή νοημοσύνη, πώς λειτουργεί, ποια μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης βρίσκονται πίσω από τις σκηνές και πολλά άλλα.

Ας ξεκινήσουμε λοιπόν.

Τι είναι η παραγωγή εικόνων AI;

Η δημιουργία εικόνων τεχνητής νοημοσύνης είναι η διαδικασία χρήσης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία οπτικών από το μηδέν. 

Δίνετε απλώς μερικές γραμμές κειμένου σε μια γεννήτρια εικόνων τεχνητής νοημοσύνης και ένας αλγόριθμος που έχει εκπαιδευτεί σε ένα παράλογα μεγάλο σύνολο δεδομένων εικόνων δημιουργεί μια εικόνα σε δευτερόλεπτα.

Η διαδικασία δεν περιλαμβάνει πινέλα ή κάμερες.

Το αλγόριθμο έχει εκπαιδευτεί σε τόνους πινάκων ζωγραφικής, φωτογραφιών και ψηφιακών έργων τέχνης από όλους τους τομείς της ζωής που υπάρχουν και μπορεί τώρα να παράγει κάτι εντελώς νέο με βάση τις οδηγίες σας.

Με τον όρο εντελώς νέο εννοώ οτιδήποτε μπορεί να σκεφτεί ο ανθρώπινος νους, είτε είναι πραγματικό είτε μη πραγματικό, είτε υπάρχει είτε δεν υπάρχει. 

Για παράδειγμα, ζητήστε "μια cyberpunk πόλη στο ηλιοβασίλεμα" και η τεχνητή νοημοσύνη θα δημιουργήσει μια εικόνα που δεν έχει ξαναδεί ποτέ και ταιριάζει με την περιγραφή σας.

Και όχι, η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα αντλεί από μια προϋπάρχουσα φωτογραφία ή θα αντιγράφει ένα άλλο έργο τέχνης. Δημιουργεί κάτι εντελώς μοναδικό κάθε φορά.

Αλλά πώς αποδεικνύονται οι εικόνες;

Λοιπόν, οι εικόνες είναι μερικές φορές εκπληκτικές. Μερικές φορές ξεκαρδιστικά παράξενες. (Ζητήσατε ποτέ από μια τεχνητή νοημοσύνη να δημιουργήσει ανθρώπινα χέρια? Καλή τύχη.) 

Πολύπλοκες σκηνές με ακριβείς αλληλεπιδράσεις μεταξύ αντικειμένων μπορεί μερικές φορές να μπερδέψουν την ΤΝ, οδηγώντας σε οπτικές δυσλειτουργίες που μοιάζουν να ανήκουν σε μια εναλλακτική πραγματικότητα.

Ωστόσο, τα νεότερα μοντέλα έχουν παρουσιάσει μεγάλη βελτίωση στη σχεδίαση χεριών, ποδιών και άλλων περίπλοκων λεπτομερειών.

Ορισμένες από τις σημαντικότερες γεννήτριες εικόνων τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν:

• DALL-E
• Σταθερή διάχυση
• MidJourney 
• Craiyon

Κάθε ένα από αυτά έχει τα δικά του πλεονεκτήματα. Κάποιοι είναι καλοί στον φωτορεαλισμό, ενώ άλλοι είναι καλύτεροι στη στυλιζαρισμένη τέχνη.

Ρίξτε μια ματιά σε αυτή την εικόνα pixel art από την Stable Diffusion:

Πώς το κάνει αυτό η τεχνητή νοημοσύνη σε τεχνικό επίπεδο; Ας αναλύσουμε περαιτέρω τον τρόπο με τον οποίο λειτουργεί η παραγωγή εικόνων με τεχνητή νοημοσύνη.

Πώς η AI χρησιμοποιεί τη μηχανική μάθηση για τη δημιουργία εικόνων

Ο κύριος παίκτης πίσω από τη δημιουργία εικόνων τεχνητής νοημοσύνης είναι η μηχανική μάθηση, ή ML εν συντομία.

Η μηχανική μάθηση είναι ένα πολύπλοκο πλαίσιο υπολογιστών που επιτρέπει στους αλγορίθμους να μαθαίνουν μοτίβα, να αναγνωρίζουν σχέσεις και να δημιουργούν νέα δεδομένα χωρίς μεγάλη παρέμβαση από τον άνθρωπο. 

Χάρη στην εκπαίδευσή τους σε τεράστια σύνολα δεδομένων, τα μοντέλα ML μαθαίνουν μόνα τους πώς πρέπει να μοιάζουν τα αντικείμενα, τα χρώματα και οι υφές.

Τώρα, υπάρχουν δύο κύριες τεχνικές για την εκπαίδευση αυτών των μοντέλων:

• Μάθηση με επίβλεψη: Η τεχνητή νοημοσύνη βλέπει εικόνες μαζί με τις περιγραφές τους, βοηθώντας την να συνδέσει τις λέξεις με οπτικά στοιχεία.
• Μάθηση χωρίς επίβλεψη: Η τεχνητή νοημοσύνη μαθαίνει αναλύοντας μοτίβα σε τεράστια σύνολα δεδομένων χωρίς ανθρώπινες οδηγίες, κατανοώντας μόνη της τις οπτικές πληροφορίες.

Σε ένα πιο τεχνικό επίπεδο, τα νευρωνικά δίκτυα είναι η βασική τεχνολογία εδώ.

Πρόκειται για υπολογιστικά μοντέλα που μιμούνται τον ανθρώπινο εγκέφαλο και επεξεργάζονται τις πληροφορίες σε επίπεδα, όπως οι άνθρωποι.

Φυσικά, αυτό είναι μόνο η αρχή. 

Στη συνέχεια, θα μάθετε βήμα-βήμα πώς λειτουργεί στην πραγματικότητα η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργίας εικόνων. 

Πώς λειτουργεί η παραγωγή εικόνων AI (βήμα προς βήμα)

Ενώ καλύψαμε τις γενικές γραμμές, πώς λειτουργεί η δημιουργία εικόνων τεχνητής νοημοσύνης στην πράξη; 

Η πραγματική διαδικασία δεν είναι τόσο απλή όσο το πάτημα ενός κουμπιού και το να βλέπεις τα μαγικά να συμβαίνουν. Πίσω από κάθε εικόνα που δημιουργείται με τεχνητή νοημοσύνη υπάρχει ένας προσεκτικά δομημένος αγωγός.

Ακολουθεί μια άποψη του αγωγού από το μάτι του αετού.

1. Εκπαίδευση σε μαζικά σύνολα δεδομένων εικόνας

Πριν ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης μπορέσει να δημιουργήσει εικόνες, πρέπει πρώτα να δει πολλά. Και όταν λέω πολλές, εννοώ εκατομμύρια (ή ακόμη και δισεκατομμύρια) εικόνες, που συχνά προέρχονται από το διαδίκτυο. 

Αυτές οι εικόνες συνδυάζονται με περιγραφές κειμένου που βοηθούν την ΤΝ να κατανοήσει πώς οι λέξεις σχετίζονται με τα οπτικά στοιχεία. 

Όταν βλέπει "ένα χνουδωτό χρυσό ριτρίβερ ξαπλωμένο στον ήλιο", μαθαίνει ότι το "χνουδωτό" αναφέρεται στην υφή, το "χρυσό" αναφέρεται στο χρώμα και το "ξαπλωμένο στον ήλιο" επηρεάζει τον φωτισμό και τις σκιές.

Αυτή η φάση είναι κρίσιμης σημασίας, διότι ένα μοντέλο ΤΝ είναι τόσο καλό όσο και τα δεδομένα εκπαίδευσής του. 

Εάν το σύνολο δεδομένων είναι μη ισορροπημένο, π.χ., κυρίως δυτικού τύπου τέχνη ή μεροληπτικές απεικονίσεις ορισμένων επαγγελμάτων, η Τα αποτελέσματα της τεχνητής νοημοσύνης θα αντανακλούν αυτές τις προκαταλήψεις. 

Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο οι ερευνητές ρυθμίζουν διαρκώς τα σύνολα δεδομένων με το χέρι για την ποικιλομορφία και τη δικαιοσύνη, ώστε να αποφεύγονται ατυχήματα όπως η τάση των CEOs που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη να είναι λευκοί άνδρες μέσης ηλικίας εξ ορισμού.

2. Χρήση νευρωνικών δικτύων για την αναγνώριση χαρακτηριστικών

Μόλις η τεχνητή νοημοσύνη απορροφήσει ένα βουνό εικόνων, αρχίζει να επεξεργάζεται μοτίβα χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα. 

Δεδομένου ότι η απομνημόνευση συγκεκριμένων εικόνων δεν είναι πρακτική και θα ήταν οδυνηρά περιοριστική, η τεχνητή νοημοσύνη τις αναλύει σε αριθμητικές τιμές, εντοπίζοντας τάσεις και αποδίδοντας πιθανότητες στις σχέσεις.

Για παράδειγμα, μαθαίνει ότι οι κιθάρες συνδέονται συνήθως με τα χέρια, ότι οι γάτες έχουν συνήθως μουστάκια και ότι το φως του ήλιου ρίχνει απαλές σκιές. 

Αν ζητήσετε από την τεχνητή νοημοσύνη "ένα φλαμίνγκο με καπέλο και γυαλιά ηλίου, που χορεύει σε μια παραλία το ηλιοβασίλεμα, σε στυλ ακουαρέλας", δεν θα βρει μια υπάρχουσα εικόνα για να την αντιγράψει. 

Αντ' αυτού, θα δημιουργήσει μια πρωτότυπη εικόνα συνθέτοντας έννοιες που έχει μάθει (φλαμίνγκο, καπέλο, γυαλιά ηλίου, παραλία, ηλιοβασίλεμα και ακουαρέλα).

3. Δημιουργία εικόνων με χρήση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης

Σε αυτό το στάδιο, η τεχνητή νοημοσύνη είναι έτοιμη να δημιουργήσει εικόνες, αλλά δεν τις ζωγραφίζει απλά γραμμή προς γραμμή όπως ένας άνθρωπος καλλιτέχνης. 

Αντ' αυτού, πολλά μοντέλα χρησιμοποιούν μια διαδικασία που ονομάζεται διάχυση, η οποία είναι μια τεχνική όπου η τεχνητή νοημοσύνη μαθαίνει να "ανακτά" εικόνες από οπτικό θόρυβο.

Ακούστε πώς λειτουργεί:

1. Οι ερευνητές προσθέτουν στρώματα τυχαίου θορύβου (π.χ. στατικός θόρυβος σε μια παλιά οθόνη τηλεόρασης) στις εικόνες κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης.
2. Η τεχνητή νοημοσύνη μαθαίνει να αναγνωρίζει τις συσκοτισμένες εικόνες κάτω από το θόρυβο.
3. Στη συνέχεια αντιστρέφει τη διαδικασία, αφαιρώντας σταδιακά το θόρυβο μέχρι να ανακτήσει μια καθαρή, λεπτομερή εικόνα.

Με την πάροδο του χρόνου, η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται τόσο καλή σε αυτή τη διαδικασία που δεν χρειάζεται πλέον καθόλου την αρχική εικόνα.

Αντίθετα, όταν εισάγετε ένα μήνυμα κειμένου, η τεχνητή νοημοσύνη ξεκινά με καθαρό θόρυβο και τον βελτιώνει εικονοστοιχείο προς εικονοστοιχείο μέχρι να προκύψει μια εντελώς νέα εικόνα.

4. Βελτίωση των αποτελεσμάτων μέσω επαναληπτικής εκπαίδευσης

Ενώ οι εικόνες που δημιουργούνται με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι εντυπωσιακά ρεαλιστικές, η διαδικασία δεν είναι τέλεια.

Μερικές φορές, ένα μοντέλο δημιουργεί μια εικόνα που μοιάζει σχεδόν σωστή, αλλά μετά παρατηρείτε ένα περίεργο επιπλέον άκρο ή ένα πρόσωπο που μοιάζει λιωμένο. Σε αυτό το σημείο τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης χρειάζονται επαναληπτική εκπαίδευση.

Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης βελτιώνονται μέσω ενός βρόχου ανατροφοδότησης, όπου συγκρίνουν συνεχώς τις εικόνες που δημιουργούν με τις πραγματικές.

Αυτό γίνεται συχνά με τη χρήση δύο ανταγωνιστικών δικτύων:

• Μια γεννήτρια, η οποία δημιουργεί νέες εικόνες
• Ένας διαχωριστής, ο οποίος προσπαθεί να διακρίνει αν οι εικόνες αυτές είναι αληθινές ή ψεύτικες.

Η γεννήτρια γίνεται καλύτερη στο να ξεγελάει τον διαχωριστή και ο διαχωριστής γίνεται καλύτερος στο να εντοπίζει τα ψεύτικα.

Αυτό το ατελείωτο παιχνίδι ωθεί την Τεχνητή Νοημοσύνη να βελτιώνεται μέχρις ότου οι εικόνες που δημιουργούνται γίνονται σχεδόν δυσδιάκριτες από τις πραγματικές.

Με κάθε επανάληψη, τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης γίνονται πιο έξυπνα, πιο γρήγορα και καλύτερα στην κατανόηση λεπτών λεπτομερειών, όπως το πώς λειτουργούν οι αντανακλάσεις στο νερό, πώς αλληλεπιδρούν τα διάφορα υλικά με το φως και, ναι, πώς να δημιουργήσουν επιτέλους ανθρώπινα χέρια που δεν μοιάζουν σαν να ανήκουν σε έναν φρικτό τρόμο.

Τύποι μοντέλων παραγωγής εικόνων AI

Κάτω από την κουκούλα, οι γεννήτριες εικόνων τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν διαφορετικούς τύπους μοντέλων για να ζωντανέψουν τα εικονοστοιχεία.

Ακολουθούν μερικοί βασικοί τύποι αυτών των μοντέλων.

1. Γενετικά αντιθετικά δίκτυα (GAN)

Όπως αναφέρθηκε προηγουμένως, GANs αποτελούνται από δύο νευρωνικά δίκτυα -μια γεννήτρια και έναν διαχωριστή- που ανταγωνίζονται μεταξύ τους. Η γεννήτρια δημιουργεί εικόνες, ενώ ο διαχωριστής αξιολογεί τη γνησιότητά τους. 

Με την πάροδο του χρόνου, η γεννήτρια βελτιώνει την ικανότητά της να παράγει ρεαλιστικές εικόνες που μπορούν να ξεγελάσουν τον διαχωριστή. Οι GAN χρησιμοποιούνται ευρέως για τη δημιουργία υψηλής ποιότητας, φωτορεαλιστικών εικόνων.

2. Μοντέλα διάχυσης

Μοντέλα διάχυσης δημιουργούν εικόνες προσθέτοντας σταδιακά θόρυβο στα δεδομένα και στη συνέχεια μαθαίνουν να αντιστρέφουν τη διαδικασία.

Ξεκινώντας από έναν τυχαίο θόρυβο, το μοντέλο βελτιώνει την εικόνα βήμα προς βήμα, καθοδηγούμενο από μια προτροπή κειμένου.

Η προσέγγιση αυτή είναι γνωστή για την παραγωγή ιδιαίτερα λεπτομερών και ποικίλων αποτελεσμάτων.

3. Μεταβλητοί αυτοκωδικοποιητές (VAE)

VAEs κωδικοποίηση εικόνων σε συμπιεσμένο λανθάνων χώρος και στη συνέχεια να τα αποκωδικοποιήσετε ξανά σε εικόνες. Με τη δειγματοληψία από αυτόν τον λανθάνων χώρο, οι VAE μπορούν να δημιουργήσουν νέες εικόνες που μοιάζουν με τα δεδομένα εκπαίδευσης. 

Χρησιμοποιούνται συχνά για εργασίες που απαιτούν ελεγχόμενη και δομημένη παραγωγή εικόνων.

4. Νευρωνική μεταφορά στυλ (NST)

Θέλατε ποτέ να δείτε το πορτραίτο του κατοικίδιου ζώου σας σε στυλ Starry Night του Van Gogh; Αυτό θα χρειαστεί NST's εμπειρογνωμοσύνη. 

Το NST παίρνει δύο υπάρχουσες εικόνες, μία για το περιεχόμενο και μία για το στυλ, και τις συνδυάζει. 

Χρησιμοποιεί βαθιά νευρωνικά δίκτυα για να απομονώνει και να συνδυάζει χαρακτηριστικά όπως υφές, χρώματα και μοτίβα, δημιουργώντας οπτικά εντυπωσιακά αποτελέσματα που μιμούνται το ύφος διάσημων έργων τέχνης ή μοναδικών σχεδίων.

Εφαρμογές της AI Image Generation

Αυτό που κάποτε απαιτούσε ώρες χειροκίνητου σχεδιασμού μπορεί τώρα να επιτευχθεί μέσα σε λίγα λεπτά με το σωστό Εργαλεία δημιουργίας περιεχομένου AI.

Ακολουθούν μερικοί από τους πιο αποτελεσματικούς τρόπους με τους οποίους χρησιμοποιείται σήμερα η παραγωγή εικόνων με τεχνητή νοημοσύνη:

• Δημιουργοί διαφήμισης: Τα εμπορικά σήματα χρησιμοποιούν γεννήτριες εικόνων τεχνητής νοημοσύνης για να δημιουργήσουν διαφημιστικά γραφικά, απεικονίσεις προϊόντων και οπτικά στοιχεία εκστρατειών σε κλάσμα του κόστους και του χρόνου των παραδοσιακών μεθόδων σχεδιασμού.

• Art: Οι καλλιτέχνες και οι σχεδιαστές χρησιμοποιούν την ΤΝ για να δημιουργήσουν νέα στυλ, να αναμειγνύσουν την υπάρχουσα αισθητική και να εξερευνήσουν οπτικές έννοιες που ίσως να μην είχαν φανταστεί μόνοι τους.

• Μικρογραφίες και εικόνες ιστολογίου και μέσων κοινωνικής δικτύωσης: Με την ΤΝ, οι bloggers δεν χρειάζεται πλέον να ψάχνουν για φωτογραφίες απόθεμα ή να βασίζονται σε γενικά γραφικά. Μπορούν απλά να δημιουργήσουν προσαρμοσμένες εικόνες που ταιριάζουν με το θέμα του περιεχομένου τους.

• Ανάπτυξη παιχνιδιών και εικονικοί κόσμοι: Οι προγραμματιστές βιντεοπαιχνιδιών χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για τη δημιουργία λεπτομερών υφών, σχεδίων χαρακτήρων και, μερικές φορές, ολόκληρων τοπίων.

Πώς να επαληθεύσετε αν μια εικόνα δημιουργήθηκε με τεχνητή νοημοσύνη 

Το να εντοπίζετε τη διαφορά μεταξύ των εικόνων που έχουν δημιουργηθεί από τον άνθρωπο και της τεχνητής νοημοσύνης γίνεται ολοένα και πιο δύσκολο, καθώς η τεχνητή νοημοσύνη παράγει ολοένα και πιο ρεαλιστικές εικόνες.

Ωστόσο, υπάρχουν μερικές χειροκίνητες τεχνικές για να επαληθεύσετε αν μια εικόνα έχει δημιουργηθεί με τεχνητή νοημοσύνη.

Ψάξτε για αφύσικες λεπτομέρειες

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι τέλεια, και μερικές φορές, μικρά αλλά σημαντικά λάθη την προδίδουν.

Προσέξτε τα παράξενα δάχτυλα, τις αφύσικες εκφράσεις του προσώπου, τον ασυνεπή φωτισμό ή τα ασύμμετρα μοτίβα που δεν ευθυγραμμίζονται με τη φυσική του πραγματικού κόσμου. 

Ακόμη και τα προηγμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης δυσκολεύονται μερικές φορές να αποδώσουν ρεαλιστικά χέρια, μάτια ή πολύπλοκες υφές.

Έλεγχος για υπερβολικά ομαλές ή θολές περιοχές

Οι εικόνες που δημιουργούνται με τεχνητή νοημοσύνη έχουν συχνά μια ανατριχιαστική απαλότητα, ειδικά σε περιοχές με υψηλή λεπτομέρεια. 

Εάν μια εικόνα φαίνεται πολύ ομαλή, δεν έχει λεπτή υφή ή έχει θολές άκρες εκεί που θα έπρεπε να υπάρχει ευκρίνεια, μπορεί να είναι αποτέλεσμα δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης.

Αναλύστε σκιές και αντανακλάσεις

Ένα από τα αδύνατα σημεία της τεχνητής νοημοσύνης είναι η ακριβής αναπαραγωγή του τρόπου με τον οποίο το φως αλληλεπιδρά με τα αντικείμενα.

Οι αντανακλάσεις σε καθρέφτες ή παράθυρα μπορεί να μην ταιριάζουν με την πραγματική σκηνή και οι σκιές μπορεί να φαίνονται ασυνεπείς ή φυσικά αδύνατες.

Αν κάτι στον φωτισμό φαίνεται "λάθος", αξίζει να το διερευνήσετε περαιτέρω.

Χρήση αντίστροφης αναζήτησης εικόνας

Αν υποψιάζεστε ότι μια εικόνα μπορεί να είναι τεχνητής νοημοσύνης, δοκιμάστε να εκτελέσετε μια αντίστροφη αναζήτηση εικόνας.

Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη λειτουργία αναζήτησης εικόνων της Google για το σκοπό αυτό. 

Οι εικόνες που δημιουργούνται με τεχνητή νοημοσύνη συχνά δεν έχουν προέλευση στον ιστό, σε αντίθεση με τις φωτογραφίες αρχείου ή το περιεχόμενο που δημιουργείται από χρήστες.

Εάν μια εικόνα δεν εμφανίζεται στα αποτελέσματα αναζήτησης, μπορεί να έχει δημιουργηθεί από τεχνητή νοημοσύνη. 

Μεγεθύνετε και επιθεωρήστε τις λεπτές λεπτομέρειες

Με μια γρήγορη ματιά, οι εικόνες ΤΝ μπορεί να φαίνονται άψογες.

Όταν όμως μεγεθύνετε, μπορεί να γίνουν αισθητά περίεργα αντικείμενα, επαναλαμβανόμενες υφές ή παραμορφώσεις σε μικρές λεπτομέρειες (όπως το μοτίβο των μαλλιών ή του υφάσματος).

Παρ' όλες αυτές τις χειροκίνητες μεθόδους, υπάρχουν πολλές λεπτότερες λεπτομέρειες που το ανθρώπινο μάτι απλά δεν μπορεί να συλλάβει. 

Αλλά οι ανιχνευτές εικόνων τεχνητής νοημοσύνης που έχουμε στη διάθεσή μας τώρα, δεν χρειάζεται να ασχολούμαστε με τον χειροκίνητο εντοπισμό εικόνων για τεχνητή νοημοσύνη. 

Πάρτε το Ανιχνευτής εικόνας AI του Undetectable AI, για παράδειγμα.

Απλά πρέπει να ανεβάσετε την εικόνα και ο ανιχνευτής, χρησιμοποιώντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, αναλύει την εικόνα σε βαθύτερο επίπεδο για να ανιχνεύσει αποτυπώματα τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να μην είναι ορατά με γυμνό μάτι.

Θυμάστε την εικόνα του καπέλου φλαμίνγκο που δημιουργήθηκε από το Stable Diffusion AI από μερικές ενότητες πριν;

Δεν θα μπορούσε να ξεγελάσει το Undetectable AI. Δείτε και μόνοι σας παρακάτω.

Έτσι, αν δεν είστε σίγουροι αν μια εικόνα είναι AI ή όχι, χρησιμοποιήστε το Undetectable AI's Ανιχνευτής εικόνας AI για να λάβετε την απάντηση.

Τελικές σκέψεις

Η παραγωγή εικόνων με τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι πλέον μια φουτουριστική ιδέα.

Είναι εδώ, εξελίσσεται και γίνεται θεμελιώδες μέρος της δημιουργίας ψηφιακού περιεχομένου. 

Έτσι, η κατανόηση του τρόπου με τον οποίο λειτουργεί η δημιουργία εικόνων με τεχνητή νοημοσύνη σας δίνει ένα κρίσιμο πλεονέκτημα στη σημερινή ατμόσφαιρα, είτε πρόκειται για την αγορά εργασίας είτε για τον προσωπικό σας κύκλο.

Ταυτόχρονα, η ικανότητα διάκρισης των εικόνων που παράγονται από τεχνητή νοημοσύνη είναι εξίσου σημαντική λόγω την αυξανόμενη χρήση του για την κατασκευή απομιμήσεων.

Αυτή η ικανότητα θα σας βοηθήσει επίσης να εντοπίσετε ενδείξεις ΤΝ στις εικόνες σας, ώστε να μπορείτε να τις αφαιρέσετε για να παράκαμψη της ανίχνευσης περιεχομένου AI. 

Αλλά με τον ανιχνευτή εικόνων AI της Undetectable AI, αυτός είναι αποκλειστικά δικός μας πονοκέφαλος.

Χρησιμοποιώντας προηγμένους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης, ο ανιχνευτής μας μπορεί να αναγνωρίζει εικόνες που έχουν δημιουργηθεί με τεχνητή νοημοσύνη με ακρίβεια.

Μην πιστεύετε τα λόγια μας όταν μπορείτε να δοκιμάστε το μόνοι σας.

Ενώ βρίσκεστε εδώ, μην ξεχάσετε να εξερευνήσετε τον ανιχνευτή AI Detector και τον Humanizer στο widget παρακάτω!