Hogyan működik a mesterséges intelligencia képgenerálás? Az AI Art magyarázata

Emlékszel, amikor a DALL-E AI képgenerátor 2021-ben mindenki számára elérhetővé vált?

A következő évben a Forbes becslése szerint több mint 1,5 millió felhasználó napi kétmillió képet készített a DALL-E segítségével. 

Valószínűleg, ha már próbálkoztál mesterséges intelligencia által generált művészettel, a DALL-E volt az első állomásod.

De azok a korai idők, amikor a mesterséges intelligenciát csak szórakozásra használták, már rég elmúltak. Ma már a mesterséges intelligencia által generált képeket üzleti célokra használják. 

A Március 2023 tanulmány megállapította, hogy a marketingszakemberek 36%-a használ mesterséges intelligenciát a weboldal vizuális anyagainak elkészítéséhez, míg 39% a közösségi médiatartalmakhoz. 

Miközben sokan üdvözlik a mesterséges intelligenciában rejlő kreatív lehetőségeket, kevesen értik igazán, hogyan működik a színfalak mögött a mesterséges intelligencia képalkotás. 

Hogyan jut el egy mesterséges intelligenciamodell több millió kép elemzésétől egy egyszerű szöveges kérés alapján egy vadonatúj, eddig soha nem látott képi anyag létrehozásáig? 

Ebben az útmutatóban pontosan ezt fogom végigvezetni. Kitérünk arra, hogy mi az az AI képgenerálás, hogyan működik, milyen AI modellek vannak a színfalak mögött, és még sok minden másra.

Kezdjük tehát.

Mi az AI képgenerálás?

A mesterséges intelligencia képgenerálás az a folyamat, amelynek során a mesterséges intelligencia modellek segítségével a semmiből képeket hozunk létre. 

Csak néhány sor szöveget kell megadni egy mesterséges intelligencia képgenerátornak, és egy abszurdan nagy képadathalmazon betanított algoritmus másodpercek alatt előáll egy képpel.

A folyamat nem igényel ecsetet vagy kamerát.

Az algót rengeteg festményen, fotón és digitális műalkotáson képezték ki az élet minden területéről, és most már képes valami teljesen újat létrehozni az Ön utasításai alapján.

Teljesen új alatt bármit értek, amit az emberi elme el tud képzelni, legyen az valós vagy nem valós, létező vagy nem létező. 

Például kérdezze meg, hogy "egy cyberpunk város a naplementében", és a mesterséges intelligencia létrehoz egy soha nem látott képet, amely megfelel a leírásnak.

És nem, a mesterséges intelligencia nem egy már létező fotóból fog meríteni vagy más műalkotást másolni. Minden alkalommal valami teljesen egyedit hoz létre.

De milyenek lesznek a képek?

Nos, a képek néha lenyűgözőek. Néha viccesen félreérthetőek. (Megkértél már valaha egy mesterséges intelligenciát, hogy generáljon emberi kezeket? Sok szerencsét.) 

A tárgyak közötti pontos kölcsönhatásokat tartalmazó összetett jelenetek néha összezavarhatják a mesterséges intelligenciát, ami olyan vizuális hibákhoz vezethet, mintha egy másik valóságban lennének.

Az újabb modellek azonban nagy előrelépést mutattak a kezek, lábak és más bonyolult részletek megrajzolásában.

Néhány fontosabb AI képgenerátor:

• DALL-E
• Stabil diffúzió
• MidJourney 
• Craiyon

Mindegyiknek megvannak a maga erősségei. Egyesek a fotórealizmusban jók, míg mások a stilizált művészetben jobbak.

Nézd meg ezt a Stable Diffusion által készített pixel art képet:

Tehát, hogyan csinálja ezt a mesterséges intelligencia technikai szinten? Bontsuk tovább, hogyan működik a mesterséges intelligencia képgenerálás.

Hogyan használja a mesterséges intelligencia a gépi tanulást képek létrehozására

A mesterséges intelligencia képgenerálás mögött álló főszereplő a gépi tanulás, vagy röviden ML.

A gépi tanulás egy olyan összetett számítógépes keretrendszer, amely lehetővé teszi az algoritmusok számára, hogy emberi beavatkozás nélkül tanuljanak mintákat, ismerjenek fel kapcsolatokat és hozzanak létre új adatokat. 

A hatalmas adathalmazokon történő képzésnek köszönhetően az ML-modellek maguktól megtanulják, hogyan kell kinézniük a tárgyaknak, színeknek és textúráknak.

E modellek képzésére két fő technika létezik:

• Felügyelt tanulás: A mesterséges intelligenciának képeket mutatnak a leírásukkal együtt, így segítve a szavak és a vizuális elemek összekapcsolását.
• Felügyelet nélküli tanulás: A mesterséges intelligencia hatalmas adathalmazok mintáinak elemzésével tanul, emberi címkézett utasítások nélkül, önállóan értelmezi a vizuális információkat.

Technikai szinten a neurális hálózatok jelentik az alaptechnológiát.

Ezek olyan számítógépes modellek, amelyek az emberi agyat utánozzák, és az információt rétegenként dolgozzák fel, hasonlóan az emberhez.

Természetesen ez még csak a kezdet. 

Ezután lépésről lépésre megtanulhatja, hogyan működik valójában a képgeneráló AI. 

Hogyan működik az AI képgenerálás (lépésről lépésre)

Bár a nagy vonalakban már lefedtük a témát, hogyan működik az AI képgenerálás a gyakorlatban? 

A tényleges folyamat nem olyan egyszerű, mint megnyomni egy gombot, és nézni, ahogy a varázslat megtörténik. Minden mesterséges intelligencia által generált kép mögött egy gondosan felépített csővezeték áll.

Íme egy sasszemmel készült felvétel a csővezetékről.

1. Képek tömeges adathalmazokon történő képzés

Mielőtt egy mesterséges intelligenciamodell képeket generálhatna, először sokat kell látnia. A sok alatt több millió (vagy akár milliárd) képet értek, amelyeket gyakran az internetről kaparnak össze. 

Ezekhez a képekhez szöveges leírások társulnak, amelyek segítenek a mesterséges intelligenciának megérteni, hogyan kapcsolódnak a szavak a vizuális elemekhez. 

Amikor látja, hogy "egy bolyhos golden retriever fekszik a napon", megtanulja, hogy a "bolyhos" a textúrára, az "arany" a színre, a "fekszik a napon" pedig a világításra és az árnyékokra utal.

Ez a fázis kritikus jelentőségű, mivel egy mesterséges intelligencia modell csak annyira jó, mint a képzési adatok. 

Ha az adathalmaz kiegyensúlyozatlan, mondjuk, többnyire nyugati stílusú művészet vagy bizonyos szakmák elfogult ábrázolása, akkor a A mesterséges intelligencia kimenetei tükrözni fogják ezeket az elfogultságokat.. 

Ezért a kutatók folyamatosan kézzel finomhangolják az adatkészleteket a sokszínűség és a méltányosság érdekében, hogy megelőzzék az olyan baleseteket, mint például az AI által generált vezérigazgatók, akik alapértelmezés szerint középkorú fehér férfiak.

2. Neurális hálózatok használata a jellemzők felismerésére

Miután a mesterséges intelligencia bevette a képek hegyét, elkezdi feldolgozni a mintákat a következők segítségével neurális hálózatok. 

Mivel a konkrét képek memorizálása nem praktikus és fájdalmasan korlátozó lenne, a mesterséges intelligencia számértékekre bontja őket, felismeri a trendeket és valószínűségeket rendel a kapcsolatokhoz.

Megtanulja például, hogy a gitárokat általában a kezekhez társítják, hogy a macskáknak általában bajuszuk van, és hogy a napfény lágy árnyékokat vet. 

Ha azt kérné a mesterséges intelligenciától, hogy "egy cilinderes, napszemüveget viselő, naplementében a tengerparton táncoló, akvarellfestmény stílusban ábrázolt flamingót", nem találna egy létező képet, amelyet lemásolhatna. 

Ehelyett egy eredeti képet hoz létre a megtanult fogalmak (flamingó, cilinder, napszemüveg, strand, naplemente és akvarell stílus) összerakásával.

3. Képek generálása mesterséges intelligencia modellek segítségével

Ebben a szakaszban a mesterséges intelligencia készen áll a képek létrehozására, de nem csak vonásról vonásra festi őket, mint egy emberi művész. 

Ehelyett sok modell a diffúziónak nevezett folyamatot használja, amely egy olyan technika, amelyben a mesterséges intelligencia megtanulja "visszanyerni" a képeket a vizuális zajból.

Így működik:

1. A kutatók véletlenszerű zajrétegeket (pl. egy régi tévéképernyő statikus zaja) adnak a képhez a képzés során.
2. A mesterséges intelligencia megtanulja felismerni az elmosódott képeket a zaj alatt.
3. Ezután megfordítja a folyamatot, fokozatosan eltávolítja a zajt, amíg vissza nem állítja a tiszta, részletes képet.

Idővel a mesterséges intelligencia olyan jól végzi ezt a folyamatot, hogy már egyáltalán nincs szüksége eredeti képre.

Ehelyett, amikor beír egy szöveges kérést, a mesterséges intelligencia tiszta zajjal kezdi, és pixelről pixelre finomítja azt, amíg egy teljesen új kép nem jön létre.

4. A kimenetek finomítása az iteratív képzésen keresztül

Bár a mesterséges intelligencia által generált képek lenyűgözően valósághűek lehetnek, a folyamat nem tökéletes.

Néha előfordul, hogy egy modell olyan képet generál, amely majdnem megfelelőnek tűnik, de aztán észreveszel egy bizarr extra végtagot vagy egy olvadtnak tűnő arcot. Ilyenkor a mesterséges intelligencia modelleknek iteratív képzésre van szükségük.

A mesterséges intelligenciamodellek egy visszacsatolási hurok révén fejlődnek, ahol folyamatosan összehasonlítják a generált képeket a valós képekkel.

Ez gyakran két egymással versengő hálózat segítségével történik:

• Egy generátor, amely új képeket hoz létre
• Egy diszkriminátor, amely megpróbálja megállapítani, hogy ezek a képek valódiak vagy hamisak.

A generátor egyre jobban átveri a megkülönböztetőt, a megkülönböztető pedig egyre jobban kiszúrja a hamisítványokat.

Ez a véget nem érő játék addig hajtja a mesterséges intelligenciát, amíg a generált képek szinte megkülönböztethetetlenné nem válnak a valóságos képektől.

Az AI-modellek minden egyes iterációval okosabbak, gyorsabbak és jobban megértik az olyan finom részleteket, mint például a tükröződések hatása a vízen, a különböző anyagok kölcsönhatása a fénnyel, és igen, hogyan lehet végre olyan emberi kezeket generálni, amelyek nem úgy néznek ki, mintha egy szörnyűséghez tartoznának.

Az AI képgeneráló modellek típusai

A motorháztető alatt az AI képgenerátorok különböző típusú modelleket használnak a pixelek életre keltéséhez.

Az alábbiakban néhány fő típusát mutatjuk be.

1. Generatív adverzális hálózatok (GAN)

Mint korábban említettük, GAN-ok két neurális hálózatból áll - egy generátorból és egy diszkriminátorból -, amelyek egymással versenyeznek. A generátor képeket hoz létre, míg a diszkriminátor értékeli azok hitelességét. 

Idővel a generátor javítja a képességét, hogy olyan valósághű képeket állítson elő, amelyek megtéveszthetik a megkülönböztetőt. A GAN-okat széles körben használják kiváló minőségű, fotorealisztikus képek létrehozására.

2. Diffúziós modellek

Diffúziós modellek képeket generálnak úgy, hogy fokozatosan zajt adnak az adatokhoz, majd megtanulják visszafordítani a folyamatot.

A modell a véletlenszerű zajból kiindulva lépésről lépésre finomítja a képet, egy szöveges felszólítás segítségével.

Ez a megközelítés arról ismert, hogy rendkívül részletes és változatos kimeneteket eredményez.

3. Variációs autókódolók (VAE)

VAE-k a képek tömörített formában történő kódolása látens tér majd dekódolja vissza őket képekre. Ebből a látens térből történő mintavételezéssel a VAE-k olyan új képeket tudnak létrehozni, amelyek hasonlítanak a képzési adatokra. 

Gyakran használják őket olyan feladatokhoz, amelyek ellenőrzött és strukturált képgenerálást igényelnek.

4. Neurális stílustranszfer (NST)

Szerette volna már látni háziállata portréját Van Gogh Csillagos éjszaka stílusában? Ehhez szükséged lesz NSTszakértelmét. 

Az NST két meglévő képet vesz, egy tartalmi és egy stílusbeli képet, és összekeveri őket. 

Mély neurális hálózatokat használ az olyan jellemzők, mint a textúrák, színek és minták elkülönítésére és keverésére, vizuálisan lenyűgöző kimeneteket hozva létre, amelyek a híres műalkotások vagy egyedi minták stílusát utánozzák.

A mesterséges intelligencia képgenerálás alkalmazásai

Ami korábban órákig tartó kézi tervezési munkát igényelt, az ma már percek alatt megvalósítható a megfelelő AI tartalomkészítő eszközök.

Íme néhány a mesterséges intelligencia képgenerálás mai leghatásosabb alkalmazási módjai közül:

• Reklámkreatívok: A márkák a hagyományos tervezési módszerek költségének és idejének töredékéért használnak mesterséges intelligenciával működő képgenerátorokat reklámgrafikák, termékrenderek és kampányok vizuális anyagainak létrehozására.

• Art: A művészek és tervezők a mesterséges intelligenciát új stílusok létrehozására, a meglévő esztétikák újrakeverésére és olyan vizuális koncepciók felfedezésére használják, amelyeket saját maguk talán el sem tudtak volna képzelni.

• Blog és közösségi média miniatűrök és képek: Az AI segítségével a bloggereknek nem kell többé stockfotókra vadászniuk, vagy általános grafikákra támaszkodniuk. Egyszerűen létrehozhatnak olyan egyedi képeket, amelyek illeszkednek a tartalom témájához.

• Játékfejlesztés és virtuális világok: A videojáték-fejlesztők mesterséges intelligenciát használnak a részletes textúrák, karaktertervek és néha egész tájképek létrehozására.

Hogyan ellenőrizhetjük, hogy egy kép mesterséges intelligencia által generált-e? 

Az ember által készített és az AI által létrehozott vizuális elemek közötti különbség felismerése egyre nehezebb, mivel az AI napról napra valósághűbb képeket generál.

Van azonban néhány manuális módszer annak ellenőrzésére, hogy egy képet mesterséges intelligenciával készítettek-e.

Keresse a természetellenes részleteket

A mesterséges intelligencia nem tökéletes, és néha apró, de sokatmondó hibák árulják el.

Figyeljen a furcsa alakú ujjakra, természetellenes arckifejezésekre, következetlen megvilágításra vagy aszimmetrikus mintázatokra, amelyek nem felelnek meg a valós fizikának. 

Még a fejlett mesterséges intelligencia modelleknek is nehézséget okoz néha a valósághű kezek, szemek vagy összetett textúrák megjelenítése.

Túlságosan sima vagy elmosódott területek ellenőrzése

A mesterséges intelligencia által generált képek gyakran kísértetiesen lágyak, különösen a részletgazdag régiókban. 

Ha egy kép túl simának tűnik, hiányzik belőle a finom textúra, vagy elmosódott élekkel rendelkezik ott, ahol élesnek kellene lennie, az AI generálás eredménye lehet.

Árnyékok és tükröződések elemzése

A mesterséges intelligencia egyik gyenge pontja a fény és a tárgyak kölcsönhatásának pontos reprodukálása.

A tükrök vagy ablakok tükröződései nem feltétlenül felelnek meg a tényleges jelenetnek, az árnyékok pedig ellentmondásosnak vagy fizikailag lehetetlennek tűnhetnek.

Ha a világítással kapcsolatban valami "nem stimmel", érdemes tovább vizsgálódni.

Fordított képkeresés használata

Ha azt gyanítja, hogy egy kép mesterséges intelligencia által generált, próbálja meg lefuttatni a fordított képkeresést.

Erre a célra használhatja a Google képkereső funkcióját. 

A mesterséges intelligencia által generált képeknek gyakran nincs eredetük a weben, ellentétben a stockfotókkal vagy a felhasználók által generált tartalmakkal.

Ha egy kép nem jelenik meg a keresési eredmények között, akkor lehet, hogy mesterséges intelligencia hozta létre. 

Közelítsen rá és vizsgálja meg a finom részleteket

Egy gyors pillantásra a mesterséges intelligencia képek hibátlannak tűnhetnek.

Nagyításkor azonban észrevehetővé válhatnak a furcsa műalkotások, az ismétlődő textúrák vagy az apró részletek (például a haj vagy a szövet mintázata) torzulásai.

Mindezen kézi módszerek ellenére sok olyan finomabb részlet van, amelyet az emberi szem egyszerűen nem képes megragadni. 

De az AI képdetektorok már rendelkezésünkre állnak, így nem kell bajlódnunk a mesterséges intelligencia számára készült képek kézi detektálásával. 

Vegye a Az észrevehetetlen AI AI képdetektorapéldául.

Egyszerűen csak fel kell töltenie a képet, és az érzékelő gépi tanulási algoritmusok segítségével mélyebb szinten elemzi a képet, hogy felismerje a szabad szemmel esetleg nem látható mesterséges intelligencia ujjlenyomatokat.

Emlékszel a Stable Diffusion AI által generált Flamingó kalapos képre, amit néhány résszel ezelőtt készítettünk?

Nem tudta becsapni az Észrevehetetlen AI-t. Nézd meg magad alább.

Ha tehát nem vagy biztos benne, hogy egy kép mesterséges intelligencia-e vagy sem, használd az Undetectable AI AI képérzékelő hogy megkapja a választ.

Végső gondolatok

Az AI képgenerálás már nem futurisztikus koncepció.

Itt van, fejlődik, és a digitális tartalomkészítés alapvető részévé válik. 

Tehát annak megértése, hogyan működik a mesterséges intelligencia képgenerálás, döntő előnyt jelent a mai légkörben, legyen szó akár az álláspiacról, akár a személyes körökről.

Ugyanakkor a mesterséges intelligencia által generált képek megkülönböztetésének képessége ugyanolyan fontos a következők miatt növekvő használata deepfakes készítésére.

Ez a képesség abban is segít, hogy észrevegye az AI nyomokat a képein, így eltávolíthatja őket, hogy az AI tartalomérzékelés megkerülése. 

De az Undetectable AI AI képdetektorával ez teljes mértékben a mi fejfájásunk.

Fejlett gépi tanulási algoritmusok segítségével detektorunk képes a mesterséges intelligencia által generált képek pontos azonosítására.

Ne higgyen a szavunknak, ha megteheti. teszteld le magad.

Ha már itt vagy, ne felejtsd el felfedezni az AI Detector és Humanizer programunkat az alábbi widgetben!