Miten tekoälyn kuvien luominen toimii? AI Art selitetty

Muistatko, kun DALL-E:n tekoälykuvageneraattori tuli hiljattain kaikkien saataville vuonna 2021?

Seuraavana vuonna Forbes arvioi, että yli 1,5 miljoonaa käyttäjää loi DALL-E:n avulla kaksi miljoonaa kuvaa päivässä.. 

Jos olet tutustunut tekoälyn luoman taiteen pariin, DALL-E oli todennäköisesti myös ensimmäinen pysäkkisi.

Mutta ne ensimmäiset ajat, jolloin tekoälyä käytettiin vain huvin vuoksi, ovat jo kauan sitten ohi. Nykyään tekoälyn luomia kuvia käytetään liiketoimintaan. 

A Maaliskuu 2023 tutkimus mukaan 36% markkinoijista käyttää tekoälyä verkkosivujen visuaalisen ilmeen luomiseen, ja 39% käyttää sitä sosiaalisen median sisältöön. 

Vaikka monet ovat innostuneita tekoälyn luovasta potentiaalista, vain harvat todella ymmärtävät, miten tekoälyn kuvien luominen toimii kulissien takana. 

Miten tekoälymalli siirtyy miljoonien kuvien analysoinnista tuottamaan upouuden, ennen näkemättömän kuvamateriaalin yksinkertaisen tekstikehotuksen perusteella? 

Juuri sitä käyn läpi tässä oppaassa. Käsitellään, mitä tekoälykuvien tuottaminen on, miten se toimii, mitä tekoälymallit ovat kulissien takana ja paljon muuta.

Aloitetaan siis.

Mitä on tekoälyn kuvien tuottaminen?

Tekoälykuvantuotanto on prosessi, jossa tekoälymalleja käytetään visuaalisten kuvien luomiseen tyhjästä. 

Annat vain muutaman rivin tekstiä tekoälyn kuvageneraattorille, ja algoritmi, joka on koulutettu järjettömän suurella kuvatietokannalla, luo kuvan muutamassa sekunnissa.

Prosessissa ei käytetä pensseleitä tai kameroita.

Algoa on koulutettu tonneittain maalauksia, valokuvia ja digitaalisia taideteoksia kaikilta elämän aloilta, ja se voi nyt tuottaa jotain täysin uutta ohjeidesi perusteella.

Täysin uudella tarkoitan kaikkea, mitä ihmismieli voi ajatella, olipa se sitten todellista tai epätodellista, olemassa olevaa tai ei-olemassa olevaa. 

Pyydä esimerkiksi "kyberpunkkaupunki auringonlaskun aikaan", ja tekoäly luo kuvaustasi vastaavan, ennen näkemättömän kuvan.

Ja ei, tekoäly ei käytä olemassa olevaa valokuvaa tai kopioi toista taideteosta. Se luo joka kerta jotain täysin ainutlaatuista.

Mutta millaisia kuvat ovat?

No, kuvat ovat joskus upeita. Joskus hulvattoman pielessä. (Oletko koskaan pyytänyt tekoälyä luomaan ihmiskäsiä? Onnea.) 

Monimutkaiset kohtaukset, joissa esineiden väliset vuorovaikutukset ovat tarkkoja, voivat joskus hämmentää tekoälyä, mikä johtaa visuaalisiin häiriöihin, jotka näyttävät siltä kuin ne kuuluisivat toiseen todellisuuteen.

Uudemmat mallit ovat kuitenkin parantaneet huomattavasti käsien, jalkojen ja muiden monimutkaisten yksityiskohtien piirtämistä.

Joitakin tärkeimpiä tekoälykuvageneraattoreita ovat mm:

• DALL-E
• Vakaa diffuusio
• Matkan puolivälissä 
• Craiyon

Kullakin näistä on omat vahvuutensa. Jotkut ovat hyviä fotorealismissa, kun taas toiset ovat parempia tyylitellyssä taiteessa.

Katso tätä Stable Diffusionin pikselitaidekuvaa:

Miten tekoäly tekee tämän teknisellä tasolla? Selvitetään tarkemmin, miten tekoälyn kuvien luominen toimii.

Miten tekoäly käyttää koneoppimista kuvien luomiseen

Tekoälyn kuvien tuottamisen tärkein tekijä on koneoppiminen, lyhyesti ML.

Koneoppiminen on monimutkainen tietokonekehys, jonka avulla algoritmit oppivat kuvioita, tunnistavat suhteita ja tuottavat uutta tietoa ilman ihmisen suurta puuttumista asiaan. 

ML-mallit oppivat massiivisilla tietokokonaisuuksilla tapahtuvan harjoittelun ansiosta itsestään, miltä objektien, värien ja tekstuurien pitäisi näyttää.

Näiden mallien kouluttamiseen on kaksi päämenetelmää:

• Valvottu oppiminen: Tekoälylle näytetään kuvia ja niiden kuvauksia, mikä auttaa sitä yhdistämään sanat visuaalisiin elementteihin.
• Valvomaton oppiminen: Tekoäly oppii analysoimalla massiivisten tietokokonaisuuksien kuvioita ilman ihmisen antamia ohjeita ja tekee visuaalisesta informaatiosta itsestään selvää.

Teknisellä tasolla neuroverkot ovat tässä taustalla oleva teknologia.

Nämä ovat tietokonemalleja, jotka jäljittelevät ihmisaivoja ja käsittelevät tietoa kerroksittain, vähän niin kuin ihmiset.

Tämä on tietenkin vasta alkua. 

Seuraavaksi opit vaihe vaiheelta, miten kuvien luominen tekoälyllä oikeastaan toimii. 

Miten tekoälyn kuvien luominen toimii (askel askeleelta)

Olemme käsitelleet pääpiirteittäin, mutta miten tekoälykuvien tuottaminen toimii käytännössä? 

Varsinainen prosessi ei ole niin yksinkertaista kuin napin painaminen ja taikuuden seuraaminen. Jokaisen tekoälyn tuottaman kuvan takana on huolellisesti suunniteltu prosessi.

Tässä on kotkanäkökulmasta katsottuna tuo putki.

1. Koulutus massiivisilla kuvatietoaineistoilla

Ennen kuin tekoälymalli voi luoda kuvia, sen on ensin nähtävä paljon. Paljon tarkoittaa miljoonia (tai jopa miljardeja) kuvia, jotka on usein kerätty internetistä. 

Näihin kuviin on liitetty tekstimuotoisia kuvauksia, jotka auttavat tekoälyä ymmärtämään, miten sanat liittyvät visuaalisiin elementteihin. 

Kun se näkee "auringossa makaavan pörröisen kultaisen noutajan", se oppii, että "pörröinen" viittaa tekstuuriin, "kultainen" väriin ja "auringossa makaava" valaistukseen ja varjoihin.

Tämä vaihe on ratkaisevan tärkeä, koska tekoälymalli on vain niin hyvä kuin sen harjoitusdata. 

Jos aineisto on epätasapainoinen, esimerkiksi enimmäkseen länsimaalaistyyppistä taidetta tai puolueellisia kuvauksia tietyistä ammateista, on Tekoälyn tuotokset heijastavat näitä ennakkoluuloja.. 

Tämän vuoksi tutkijat hienosäätävät tietokokonaisuuksia jatkuvasti manuaalisesti moninaisuuden ja oikeudenmukaisuuden varmistamiseksi, jotta vältettäisiin sellaiset onnettomuudet kuin se, että tekoälyn luomat toimitusjohtajat ovat oletusarvoisesti keski-ikäisiä valkoisia miehiä.

2. Neuroverkkojen käyttö ominaisuuksien tunnistamiseen

Kun tekoäly on ottanut vastaan suuren määrän kuvia, se alkaa käsitellä kuvioita käyttämällä neuroverkot. 

Koska tiettyjen kuvien muistaminen ei ole käytännöllistä ja olisi tuskallisen rajoittavaa, tekoäly pilkkoo ne numeerisiin arvoihin, havaitsee trendejä ja määrittää todennäköisyyksiä suhteille.

Se oppii esimerkiksi, että kitarat yhdistetään yleensä käsiin, että kissoilla on yleensä viikset ja että auringonvalo heittää pehmeitä varjoja. 

Jos pyydät tekoälyä hakemaan "flamingoa, jolla on silinterihattu ja aurinkolasit ja joka tanssii rannalla auringonlaskun aikaan, vesivärimaalaustyyliin", se ei löydä olemassa olevaa kuvaa kopioitavaksi. 

Sen sijaan se luo alkuperäisen kuvan yhdistelemällä oppimiaan käsitteitä (flamingo, silinterihattu, aurinkolasit, ranta, auringonlasku ja vesivärityyli).

3. Kuvien luominen tekoälymallien avulla

Tässä vaiheessa tekoäly on valmis luomaan kuvia, mutta se ei vain maalaa niitä viiva kerrallaan, kuten ihmisartisti. 

Sen sijaan monet mallit käyttävät diffuusioksi kutsuttua prosessia, jossa tekoäly oppii "palauttamaan" kuvia visuaalisesta kohinasta.

Näin se toimii:

1. Tutkijat lisäävät kuviin harjoittelun aikana kerroksittain satunnaista kohinaa (esim. vanhan televisioruudun kohinaa).
2. Tekoäly oppii tunnistamaan häivytetyt kuvat kohinan alta.
3. Sen jälkeen se kääntää prosessin päinvastaiseksi ja poistaa kohinaa vähitellen, kunnes se palauttaa selkeän ja yksityiskohtaisen kuvan.

Ajan myötä tekoäly oppii tekemään tämän niin hyvin, ettei se enää tarvitse alkuperäistä kuvaa lainkaan.

Kun sen sijaan syötät tekstikehotteen, tekoäly aloittaa puhtaasta kohinasta ja tarkentaa sitä pikseli kerrallaan, kunnes syntyy täysin uusi kuva.

4. Tuotosten tarkentaminen iteratiivisen harjoittelun avulla

Vaikka tekoälyn luomat kuvat voivat olla hämmästyttävän realistisia, prosessi ei ole täydellinen.

Joskus malli luo kuvan, joka näyttää lähes oikealta, mutta sitten huomaat oudon ylimääräisen raajan tai sulaneen näköiset kasvot. Silloin tekoälymallit tarvitsevat iteratiivista harjoittelua.

Tekoälymallit kehittyvät palautesilmukan avulla, jossa ne vertaavat jatkuvasti luomiaan kuvia todellisiin kuviin.

Tämä tehdään usein käyttämällä kahta kilpailevaa verkkoa:

• Generaattori, joka luo uusia kuvia
• erottelija, joka yrittää sanoa, ovatko kuvat aitoja vai väärennettyjä.

Generaattori pystyy yhä paremmin huijaamaan erottelijaa, ja erottelija pystyy yhä paremmin havaitsemaan väärennökset.

Tämä loputon peli ajaa tekoälyä parantamaan, kunnes luoduista kuvista tulee lähes erottamattomia todellisista kuvista.

Jokaisen iteraation myötä tekoälymallit tulevat älykkäämmiksi, nopeammiksi ja ymmärtävät paremmin hienovaraisia yksityiskohtia, kuten miten heijastukset toimivat vedessä, miten eri materiaalit ovat vuorovaikutuksessa valon kanssa, ja kyllä, miten vihdoin luodaan ihmiskädet, jotka eivät näytä siltä kuin ne kuuluisivat muinaiselle kauhulle.

Tekoälyn kuvantuotantomallien tyypit

Tekoälykuvageneraattorit käyttävät erilaisia malleja pikseleiden elävöittämiseen.

Seuraavassa on lueteltu muutamia päätyyppejä näistä malleista.

1. Generatiiviset vastakkaisverkot (GAN)

Kuten aiemmin mainittiin, GANit koostuvat kahdesta neuroverkosta - generaattorista ja diskriminaattorista - jotka kilpailevat keskenään. Generaattori luo kuvia, kun taas erottelija arvioi niiden aitoutta. 

Ajan myötä generaattori parantaa kykyään tuottaa realistisia kuvia, jotka voivat huijata erottelijaa. GAN-generaattoreita käytetään laajalti korkealaatuisten, fotorealististen kuvien luomiseen.

2. Diffuusiomallit

Diffuusiomallit tuottaa kuvia lisäämällä dataan vähitellen kohinaa ja oppimalla sitten kääntämään prosessin päinvastaiseksi.

Malli lähtee liikkeelle satunnaisesta kohinasta ja tarkentaa kuvaa vaiheittain tekstin ohjaamana.

Tämä lähestymistapa on tunnettu siitä, että se tuottaa erittäin yksityiskohtaisia ja monipuolisia tuloksia.

3. Variatiiviset autokooderit (VAE)

VAE:t koodata kuvat pakatuksi latentti tila ja purkaa ne sitten takaisin kuviksi. Ottamalla näytteitä tästä latentista tilasta VAE:t voivat tuottaa uusia kuvia, jotka muistuttavat harjoitusaineistoa. 

Niitä käytetään usein tehtävissä, jotka edellyttävät hallittua ja jäsenneltyä kuvantuotantoa.

4. Neuraalisen tyylin siirto (NST)

Oletko koskaan halunnut nähdä lemmikkisi muotokuvan Van Goghin Tähtiyön tyyliin? Siihen tarvitaan NSTasiantuntemusta. 

NST ottaa kaksi olemassa olevaa kuvaa, yhden sisällön ja toisen tyylin osalta, ja yhdistää ne. 

Se käyttää syviä neuroverkkoja eristämään ja sekoittamaan ominaisuuksia, kuten kuvioita, värejä ja kuvioita, luoden visuaalisesti vaikuttavia tuotoksia, jotka jäljittelevät kuuluisien taideteosten tai ainutlaatuisten mallien tyyliä.

Tekoälyn kuvantuotannon sovellukset

Se, mikä ennen vaati tuntikausia manuaalista suunnittelutyötä, voidaan nyt saavuttaa muutamassa minuutissa oikealla tavalla. AI-sisällön luontityökalut.

Seuraavassa on joitakin vaikuttavimpia tapoja, joilla tekoälyn kuvantuotantoa käytetään nykyään:

• Mainonnan luovan työn tekijät: Brändit käyttävät tekoälykuvageneraattoreita mainosgrafiikan, tuoterenderöintien ja kampanjavisuaalien luomiseen murto-osalla perinteisten suunnittelumenetelmien kustannuksista ja ajasta.

• Art: Taiteilijat ja suunnittelijat käyttävät tekoälyä luodakseen uusia tyylejä, sekoittaakseen uudelleen olemassa olevia estetiikoita ja tutkiakseen visuaalisia käsitteitä, joita he eivät ehkä olisi voineet kuvitella itse.

• Blogin ja sosiaalisen median pikkukuvat ja kuvat: Tekoälyn avulla bloggaajien ei enää tarvitse etsiä varastokuvia tai luottaa geneerisiin grafiikoihin. He voivat yksinkertaisesti luoda mukautettuja kuvia, jotka sopivat heidän sisällön teemaansa.

• Pelien kehittäminen ja virtuaalimaailmat: Videopelien kehittäjät käyttävät tekoälyä yksityiskohtaisten tekstuurien, hahmomallien ja joskus kokonaisten maisemien luomiseen.

Kuinka tarkistaa, onko kuva tekoälyn luoma? 

Ihmisen ja tekoälyn luomien visuaalisten kuvien eron havaitseminen on yhä hankalampaa, sillä tekoäly tuottaa päivä päivältä realistisempia kuvia.

On kuitenkin olemassa muutamia manuaalisia tekniikoita, joilla voidaan tarkistaa, onko kuva tekoälyn tuottama.

Etsi luonnottomia yksityiskohtia

Tekoäly ei ole täydellinen, ja joskus pienet mutta paljastavat virheet paljastavat sen.

Pidä silmällä oudon muotoisia sormia, epäluonnollisia ilmeitä, epäjohdonmukaista valaistusta tai epäsymmetrisiä kuvioita, jotka eivät vastaa reaalimaailman fysiikkaa. 

Jopa edistyneet tekoälymallit joutuvat joskus kamppailemaan realististen käsien, silmien tai monimutkaisten tekstuurien esittämisen kanssa.

Tarkista liian sileät tai epäselvät alueet.

Tekoälyn luomissa kuvissa on usein pelottavan pehmeää, erityisesti alueilla, joilla on paljon yksityiskohtia. 

Jos kuva näyttää liian sileältä, siitä puuttuu hienojakoinen rakenne tai siinä on epätarkkoja reunoja, vaikka sen pitäisi olla terävä, se voi olla tekoälyn tuottaman kuvan tulos.

Analysoi varjoja ja heijastuksia

Yksi tekoälyn heikoista kohdista on valon ja kohteiden välisen vuorovaikutuksen tarkka jäljittely.

Peilien tai ikkunoiden heijastukset eivät välttämättä vastaa todellista näkymää, ja varjot voivat vaikuttaa epäjohdonmukaisilta tai fyysisesti mahdottomilta.

Jos jokin valaistuksessa tuntuu olevan "pielessä", sitä kannattaa tutkia tarkemmin.

Käytä käänteistä kuvahakua

Jos epäilet, että kuva saattaa olla tekoälyn luoma, kokeile käänteistä kuvahakua.

Voit käyttää tähän tarkoitukseen Googlen kuvahakutoimintoa. 

Tekoälyn luomilla kuvilla ei useinkaan ole alkuperää verkossa, toisin kuin varastokuvilla tai käyttäjien luomalla sisällöllä.

Jos kuva ei näy hakutuloksissa, se saattaa olla tekoälyn luoma. 

Zoomaa ja tutki hienoja yksityiskohtia

Tekoälykuvat voivat nopealla vilkaisulla näyttää virheettömiltä.

Kun kuvaa kuitenkin suurennetaan, voi havaita outoja artefakteja, toistuvia tekstuureja tai pienten yksityiskohtien (kuten hiusten tai kankaan kuvioinnin) vääristymiä.

Kaikista näistä manuaalisista menetelmistä huolimatta on monia hienompia yksityiskohtia, joita ihmissilmä ei yksinkertaisesti pysty havaitsemaan. 

Mutta tekoälyn kuvantunnistimet ovat nyt saatavilla, joten meidän ei tarvitse vaivautua manuaalisesti tunnistamaan kuvia tekoälyä varten. 

Ota Havaitsemattoman AI:n AI-kuvailmaisinesimerkiksi.

Sinun tarvitsee vain ladata kuva, ja ilmaisin analysoi kuvan koneoppimisalgoritmien avulla syvemmällä tasolla havaitakseen tekoälyn sormenjäljet, jotka eivät välttämättä näy paljaalla silmällä.

Muistatko Stable Diffusion AI:n tuottaman flamingohattukuvan, joka esiteltiin muutama jakso sitten?

Se ei voinut huijata huomaamatonta tekoälyä. Katso itse alta.

Jos siis olet epävarma siitä, onko kuva tekoälyä vai ei, käytä Undetectable AI:n AI-kuvailmaisin saadaksesi vastauksen.

Lopulliset ajatukset

Tekoälykuvien tuottaminen ei ole enää futuristinen käsite.

Se on täällä, se kehittyy ja siitä on tulossa olennainen osa digitaalisen sisällön luomista. 

Jos siis ymmärrät, miten tekoälykuvien tuottaminen toimii, sinulla on ratkaiseva etu nykypäivän ilmapiirissä, olipa kyse sitten työmarkkinoista tai henkilökohtaisesta ympyrästä.

Samaan aikaan kyky erottaa tekoälyn tuottamat kuvat toisistaan on yhtä tärkeää, koska sen kasvava käyttö väärennösten tekemisessä.

Tämä kyky auttaa sinua myös havaitsemaan tekoälyn vihjeitä kuvissasi, jotta voit poistaa ne ja ohittaa AI-sisällön tunnistuksen. 

Mutta Undetectable AI:n tekoälykuvailmaisimen avulla se on täysin meidän päänvaivamme.

Kehittyneiden koneoppimisalgoritmien avulla ilmaisimemme pystyy tunnistamaan tekoälyn luomat kuvat tarkasti.

Älä luota meidän sanaan, kun voit - testaa se itse.

Kun olet täällä, älä unohda tutustua AI Detectoriin ja Humanizeriin alla olevassa widgetissä!