Hvordan fungerer AI-bildegenerering? AI-kunst forklart

Husker du da DALL-E AI-bildegeneratoren nylig ble tilgjengelig for alle i 2021?

Allerede året etter anslo Forbes at over 1,5 millioner brukere skapte to millioner bilder per dag ved hjelp av DALL-E. 

Hvis du har prøvd deg på AI-generert kunst, var DALL-E sannsynligvis også din første stopp.

Men de første dagene da AI bare ble brukt for moro skyld, er for lengst forbi. I dag brukes AI-genererte bilder til forretningsformål. 

A Studie fra mars 2023 fant at 36% av markedsførerne nå bruker kunstig intelligens til å lage visuelt innhold til nettsteder, mens 39% bruker det til innhold i sosiale medier. 

Men selv om mange omfavner AIs kreative potensial, er det få som virkelig forstår hvordan AI-bildegenerering fungerer bak kulissene. 

Hvordan kan en AI-modell gå fra å analysere millioner av bilder til å produsere et helt nytt, aldri før sett bilde basert på en enkel tekstmelding? 

Det er akkurat det jeg skal gå gjennom i denne guiden. Vi går gjennom hva AI-bildegenerering er, hvordan det fungerer, hva AI-modeller er bak kulissene og mye mer.

Så la oss begynne.

Hva er AI Image Generation?

AI-bildegenerering er prosessen der man bruker kunstig intelligensmodeller til å skape bilder fra bunnen av. 

Du gir bare noen få linjer med tekst til en AI-bildegenerator, og en algoritme som er trent opp på et absurd stort datasett med bilder, kommer opp med et bilde på få sekunder.

Prosessen involverer verken pensler eller kameraer.

Algoritmen har blitt trent opp på tonnevis av malerier, bilder og digitale kunstverk fra alle områder av livet, og kan nå produsere noe helt nytt basert på dine instruksjoner.

Med helt nytt mener jeg alt et menneske kan tenke seg, enten det er virkelig eller uvirkelig, eksisterende eller ikke-eksisterende. 

Du kan for eksempel be om "en cyberpunk-by i solnedgang", og AI vil lage et bilde som aldri før har blitt vist, og som passer til beskrivelsen din.

Og nei, den kunstige intelligensen tar ikke utgangspunkt i et eksisterende fotografi eller kopierer et annet kunstverk. Den genererer noe helt unikt hver gang.

Men hvordan blir bildene?

Noen ganger er bildene fantastiske. Noen ganger hysterisk feil. (Har du noen gang bedt en AI om å generere menneskehender? Lykke til.) 

Komplekse scener med presise interaksjoner mellom objekter kan noen ganger forvirre AI-en, noe som fører til visuelle feil som ser ut som om de hører hjemme i en alternativ virkelighet.

Nyere modeller har imidlertid vist store forbedringer når det gjelder å tegne hender, føtter og andre intrikate detaljer.

Noen av de største AI-bildegeneratorene inkluderer:

• DALL-E
• Stabil diffusjon
• Midt på reisen 
• Craiyon

Hver av disse har sine egne styrker. Noen er gode på fotorealisme, mens andre er bedre på stilisert kunst.

Ta en titt på dette pikselkunstbildet av Stable Diffusion:

Så hvordan gjør egentlig AI dette på et teknisk nivå? La oss se nærmere på hvordan AI-bildegenerering fungerer.

Hvordan AI bruker maskinlæring til å skape bilder

Hovedaktøren bak AI-bildegenerering er maskinlæring, eller ML som det forkortes.

Maskinlæring er et komplekst datarammeverk som gjør det mulig for algoritmer å lære seg mønstre, gjenkjenne sammenhenger og generere nye data uten særlig innblanding fra mennesker. 

Takket være trening på massive datasett lærer ML-modeller helt av seg selv hvordan objekter, farger og teksturer skal se ut.

Det finnes to hovedteknikker for å trene opp disse modellene:

• Overvåket læring: Den kunstige intelligensen får se bilder sammen med beskrivelser, noe som hjelper den med å knytte ord til visuelle elementer.
• Ikke-veiledet læring: Den kunstige intelligensen lærer ved å analysere mønstre i enorme datasett uten instruksjoner fra mennesker, slik at den kan forstå visuell informasjon på egen hånd.

På et mer teknisk nivå er det nevrale nettverk som er den underliggende teknologien her.

Dette er datamodeller som etterligner den menneskelige hjernen og behandler informasjon lagvis, omtrent som mennesker.

Dette er selvfølgelig bare begynnelsen. 

Deretter lærer du trinn-for-trinn-prosessen for hvordan bildegenerering med AI faktisk fungerer. 

Hvordan AI-bildegenerering fungerer (trinn for trinn)

Vi har gått gjennom de store linjene, men hvordan fungerer AI-bildegenerering i praksis? 

Selve prosessen er ikke så enkel som å trykke på en knapp og se magien skje. Bak hvert AI-genererte bilde ligger en nøye strukturert pipeline.

Her er et ørneperspektiv på rørledningen.

1. Opplæring på massive bildedatasett

Før en AI-modell kan generere bilder, må den først se mye. Og med mye mener jeg millioner (eller til og med milliarder) av bilder, ofte hentet fra internett. 

Disse bildene er koblet sammen med tekstlige beskrivelser som hjelper den kunstige intelligensen med å forstå hvordan ord relaterer seg til visuelle elementer. 

Når den ser "en fluffy golden retriever som ligger i solen", lærer den at "fluffy" refererer til tekstur, "golden" refererer til farge, og "ligger i solen" påvirker lys og skygger.

Denne fasen er svært viktig fordi en AI-modell bare er så god som treningsdataene. 

Hvis datasettet er ubalansert, for eksempel med mest kunst i vestlig stil eller ensidige fremstillinger av visse yrker, kan AIs resultater vil gjenspeile disse skjevhetene. 

Derfor finjusterer forskerne datasettene manuelt for å sikre mangfold og rettferdighet, slik at de unngår uhell som at AI-genererte administrerende direktører har en tendens til å bli middelaldrende, hvite menn som standard.

2. Bruke nevrale nettverk til å gjenkjenne funksjoner

Når den kunstige intelligensen har tatt inn en mengde bilder, begynner den å behandle mønstre ved hjelp av nevrale nettverk. 

Siden det ikke er praktisk mulig å huske spesifikke bilder, og det ville være smertefullt begrensende, bryter den kunstige intelligensen dem ned til numeriske verdier, oppdager trender og tilordner sannsynligheter til sammenhenger.

Den lærer for eksempel at gitarer vanligvis forbindes med hender, at katter har en tendens til å ha værhår, og at sollys kaster myke skygger. 

Hvis du ber den kunstige intelligensen om "en flamingo med flosshatt og solbriller som danser på en strand ved solnedgang, gjengitt i akvarellstil", vil den ikke finne et eksisterende bilde å kopiere. 

I stedet genererer den et originalt bilde ved å sette sammen konsepter den har lært (flamingo, flosshatt, solbriller, strand, solnedgang og akvarellstil).

3. Generering av bilder ved hjelp av AI-modeller

På dette stadiet er den kunstige intelligensen klar til å skape bilder, men den maler dem ikke bare strek for strek som en menneskelig kunstner. 

I stedet bruker mange modeller en prosess som kalles diffusjon, som er en teknikk der den kunstige intelligensen lærer seg å "gjenopprette" bilder fra visuell støy.

Slik fungerer det:

1. Forskerne legger til lag med tilfeldig støy (f.eks. støy på en gammel TV-skjerm) på bildene under treningen.
2. Den kunstige intelligensen lærer seg å gjenkjenne de skjulte bildene under støyen.
3. Deretter reverserer den prosessen og fjerner støyen gradvis til den gjenoppretter et klart og detaljert bilde.

Over tid blir den kunstige intelligensen så god på denne prosessen at den ikke lenger trenger et originalbilde i det hele tatt.

Når du skriver inn en tekstmelding, starter AI-en i stedet med ren støy og foredler den piksel for piksel til et helt nytt bilde dukker opp.

4. Forbedring av resultatene gjennom iterativ trening

Selv om AI-genererte bilder kan være utrolig realistiske, er ikke prosessen perfekt.

Noen ganger genererer en modell et bilde som ser nesten riktig ut, men så oppdager du en bisarr ekstra kroppsdel eller et ansikt som ser smeltet ut. Det er her AI-modeller trenger iterativ trening.

AI-modeller forbedres gjennom en tilbakemeldingssløyfe der de hele tiden sammenligner de genererte bildene med virkelige bilder.

Dette gjøres ofte ved hjelp av to konkurrerende nettverk:

• En generator, som skaper nye bilder
• En diskriminator, som prøver å avgjøre om bildene er ekte eller falske

Generatoren blir flinkere til å lure diskriminatoren, og diskriminatoren blir flinkere til å avsløre forfalskninger.

Denne uendelige leken presser den kunstige intelligensen til å bli stadig bedre, helt til de genererte bildene nesten ikke er til å skille fra de virkelige.

For hver iterasjon blir AI-modellene smartere, raskere og bedre til å forstå subtile detaljer som hvordan refleksjoner fungerer på vann, hvordan ulike materialer interagerer med lys, og, ja, hvordan man endelig kan generere menneskehender som ikke ser ut som om de tilhører en eldgammel skrekk.

Typer modeller for generering av AI-bilder

Under panseret bruker AI-bildegeneratorer ulike typer modeller for å gi liv til pikslene.

Her følger noen hovedtyper av disse modellene.

1. Generative adversarialnettverk (GAN)

Som nevnt tidligere, GANs består av to nevrale nettverk - en generator og en diskriminator - som konkurrerer mot hverandre. Generatoren skaper bilder, mens diskriminatoren evaluerer ektheten av dem. 

Over tid forbedrer generatoren sin evne til å produsere realistiske bilder som kan lure diskriminatoren. GAN-generatorer er mye brukt til å skape fotorealistiske bilder av høy kvalitet.

2. Diffusjonsmodeller

Diffusjonsmodeller genererer bilder ved gradvis å legge til støy i dataene og deretter lære seg å reversere prosessen.

Modellen tar utgangspunkt i tilfeldig støy, og foredler bildet trinnvis ved hjelp av en tekstmelding.

Denne tilnærmingen er kjent for å gi svært detaljerte og mangfoldige resultater.

3. Variasjonelle autokodere (VAE)

VAE-er koding av bilder til et komprimert latent rom og deretter dekode dem tilbake til bilder. Ved å sample fra dette latente rommet kan VAE generere nye bilder som ligner på opplæringsdataene. 

De brukes ofte til oppgaver som krever kontrollert og strukturert bildegenerering.

4. Neural stiloverføring (NST)

Har du noen gang ønsket å se portrettet av kjæledyret ditt i Van Goghs Stjernenatt-stil? Det vil trenge NST's ekspertise. 

NST tar to eksisterende bilder, ett for innhold og ett for stil, og blander dem. 

Den bruker dype nevrale nettverk til å isolere og blande funksjoner som teksturer, farger og mønstre, noe som skaper visuelt slående resultater som etterligner stilen til kjente kunstverk eller unike design.

Bruksområder for AI-bildegenerering

Det som tidligere krevde timevis med manuelt designarbeid, kan nå gjøres på få minutter med riktig Verktøy for å skape AI-innhold.

Her er noen av de mest effektive måtene AI-bildegenerering brukes på i dag:

• Reklamekreativer: Varemerker bruker AI-bildegeneratorer til å lage reklamegrafikk, produktgjengivelser og kampanjevisualiseringer til en brøkdel av kostnaden og tiden det tar å bruke tradisjonelle designmetoder.

• Kunst: Kunstnere og designere bruker kunstig intelligens til å generere nye stiler, remixe eksisterende estetikk og utforske visuelle konsepter de kanskje ikke ville ha sett for seg på egen hånd.

• Miniatyrbilder og bilder for blogg og sosiale medier: Med AI trenger ikke bloggere lenger å jakte på arkivbilder eller bruke generisk grafikk. De kan ganske enkelt generere tilpassede bilder som passer til innholdets tema.

• Spillutvikling og virtuelle verdener: Videospillutviklere bruker kunstig intelligens til å generere detaljerte teksturer, karakterdesign og noen ganger hele landskap.

Slik kontrollerer du om et bilde er AI-generert 

Det blir stadig vanskeligere å se forskjell på menneskeskapte og AI-skapte bilder, ettersom AI genererer mer realistiske bilder for hver dag som går.

Det finnes imidlertid noen få manuelle teknikker for å verifisere om et bilde er AI-generert.

Se etter unaturlige detaljer

AI er ikke perfekt, og noen ganger avslører små, men avslørende feil den.

Hold øye med merkelig formede fingre, unaturlige ansiktsuttrykk, inkonsekvent belysning eller asymmetriske mønstre som ikke stemmer overens med fysikken i den virkelige verden. 

Selv avanserte AI-modeller sliter noen ganger med å gjengi realistiske hender, øyne eller komplekse teksturer.

Se etter for glatte eller uskarpe områder

AI-genererte bilder har ofte en uhyggelig mykhet, spesielt i områder med høy detaljrikdom. 

Hvis et bilde ser for glatt ut, mangler fin tekstur eller har uskarpe kanter der det burde være skarphet, kan det være et resultat av AI-generering.

Analyser skygger og refleksjoner

En av AIs svake punkter er å gjenskape nøyaktig hvordan lys interagerer med objekter.

Refleksjoner i speil eller vinduer stemmer kanskje ikke overens med den faktiske scenen, og skygger kan virke inkonsekvente eller fysisk umulige.

Hvis noe ved belysningen virker "feil", er det verdt å undersøke nærmere.

Bruk omvendt bildesøk

Hvis du mistenker at et bilde kan være AI-generert, kan du prøve å kjøre et omvendt bildesøk.

Du kan bruke Googles bildesøkfunksjon til dette formålet. 

AI-genererte bilder har ofte ikke noe opphav på nettet, i motsetning til arkivbilder eller brukergenerert innhold.

Hvis et bilde ikke dukker opp i søkeresultatene, kan det være AI-skapt. 

Zoom inn og inspiser de små detaljene

Ved et raskt blikk kan AI-bilder se feilfrie ut.

Men når du zoomer inn, kan merkelige artefakter, gjentatte teksturer eller forvrengninger i små detaljer (som mønsteret i hår eller stoff) bli synlige.

Til tross for alle disse manuelle metodene er det mange finere detaljer som det menneskelige øyet rett og slett ikke kan fange opp. 

Men med AI-bildedetektorer som er tilgjengelige for oss nå, trenger vi ikke å bry oss med å detektere bilder manuelt for AI. 

Ta Undetectable AIs AI-bildedetektorfor eksempel.

Du trenger bare å laste opp bildet, så analyserer detektoren bildet på et dypere nivå ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer for å oppdage AI-fingeravtrykk som kanskje ikke er synlige med det blotte øye.

Husker du Flamingo Hat-bildet generert av Stable Diffusion AI fra noen avsnitt tilbake?

Den kunne ikke lure Uoppdagelig AI. Se selv nedenfor.

Så hvis du er usikker på om et bilde er AI eller ikke, kan du bruke Undetectable AIs AI-bildedetektor for å få svaret.

Avsluttende tanker

AI-bildegenerering er ikke lenger et futuristisk konsept.

Det er her, det er i utvikling, og det er i ferd med å bli en grunnleggende del av digital innholdsproduksjon. 

Så det å forstå hvordan AI-bildegenerering fungerer, gir deg et avgjørende forsprang i dagens atmosfære, enten det er på jobbmarkedet eller i din personlige omgangskrets.

Samtidig er det like viktig å kunne skille AI-genererte bilder fra hverandre på grunn av den økende bruken av den til å lage deepfakes.

Denne evnen vil også hjelpe deg med å oppdage AI-spor i bildene dine, slik at du kan fjerne dem for å omgå AI-deteksjon av innhold. 

Men med Undetectable AIs AI-bildedetektor er det helt og holdent vår hodepine.

Ved hjelp av avanserte maskinlæringsalgoritmer kan detektoren vår identifisere AI-genererte bilder med stor presisjon.

Ikke ta oss på ordet når du kan test det ut selv.

Mens du er her, ikke glem å utforske AI Detector og Humanizer i widgeten nedenfor!