Jak działa generowanie obrazów przez sztuczną inteligencję? Sztuka sztucznej inteligencji wyjaśniona

Pamiętasz, kiedy generator obrazu DALL-E AI stał się dostępny dla wszystkich w 2021 roku?

W następnym roku Forbes oszacował, że ponad 1,5 miliona użytkowników tworzyło dwa miliony obrazów dziennie przy użyciu DALL-E. 

Prawdopodobnie, jeśli miałeś do czynienia ze sztuką generowaną przez sztuczną inteligencję, DALL-E również był twoim pierwszym przystankiem.

Ale te wczesne dni wykorzystywania sztucznej inteligencji tylko dla zabawy już dawno minęły. Dziś obrazy generowane przez sztuczną inteligencję są wykorzystywane do celów biznesowych. 

A Badanie z marca 2023 r. wykazało, że 36% marketerów używa obecnie sztucznej inteligencji do tworzenia wizualizacji stron internetowych, podczas gdy 39% używa jej do treści w mediach społecznościowych. 

Mimo że wiele osób docenia kreatywny potencjał sztucznej inteligencji, niewielu naprawdę rozumie, w jaki sposób generowanie obrazu przez AI działa za kulisami. 

W jaki sposób model sztucznej inteligencji przechodzi od analizy milionów obrazów do stworzenia zupełnie nowej, nigdy wcześniej nie widzianej grafiki na podstawie prostego tekstu? 

Dokładnie to omówię w tym przewodniku. Omówimy, czym jest generowanie obrazów AI, jak to działa, jakie modele AI kryją się za kulisami i nie tylko.

Zacznijmy więc.

Czym jest generowanie obrazów AI?

Generowanie obrazów AI to proces wykorzystywania modeli sztucznej inteligencji do tworzenia wizualizacji od podstaw. 

Wystarczy podać kilka linijek tekstu do generatora obrazów AI, a algorytm, który został przeszkolony na absurdalnie dużym zbiorze danych obrazów, w ciągu kilku sekund tworzy obraz.

Proces ten nie wymaga użycia pędzli ani kamer.

Algo zostało przeszkolone na tonach obrazów, zdjęć i cyfrowych dzieł sztuki ze wszystkich istniejących dziedzin życia i może teraz stworzyć coś zupełnie nowego w oparciu o twoje instrukcje.

Przez całkowicie nowe rozumiem wszystko, co ludzki umysł może wymyślić, rzeczywiste lub nierzeczywiste, istniejące lub nieistniejące. 

Na przykład, poproś o "cyberpunkowe miasto o zachodzie słońca", a sztuczna inteligencja stworzy nigdy wcześniej nie widziany obraz pasujący do twojego opisu.

I nie, sztuczna inteligencja nie będzie czerpać z wcześniej istniejącego zdjęcia ani kopiować innej grafiki. Za każdym razem generuje coś zupełnie wyjątkowego.

Ale jak wyglądają obrazy?

Cóż, obrazy są czasami oszałamiające. Czasami zabawnie nieudane. (Czy kiedykolwiek poprosiłeś sztuczną inteligencję o wygenerowanie ludzkich dłoni?? Powodzenia :) 

Złożone sceny z precyzyjnymi interakcjami między obiektami mogą czasami dezorientować sztuczną inteligencję, prowadząc do usterek wizualnych, które wyglądają, jakby należały do alternatywnej rzeczywistości.

Jednak nowsze modele wykazały znaczną poprawę w rysowaniu dłoni, stóp i innych skomplikowanych szczegółów.

Niektóre z głównych generatorów obrazów AI obejmują:

• DALL-E
• Stabilna dyfuzja
• MidJourney 
• Craiyon

Każdy z nich ma swoje mocne strony. Niektóre są dobre w fotorealizmie, podczas gdy inne są lepsze w sztuce stylizowanej.

Spójrz na ten pikselowy obraz autorstwa Stable Diffusion:

Jak więc sztuczna inteligencja robi to na poziomie technicznym? Przeanalizujmy dalej, jak działa generowanie obrazu przez sztuczną inteligencję.

Jak sztuczna inteligencja wykorzystuje uczenie maszynowe do tworzenia obrazów

Głównym graczem stojącym za generowaniem obrazów AI jest uczenie maszynowe, w skrócie ML.

Uczenie maszynowe to złożona struktura komputerowa, która umożliwia algorytmom uczenie się wzorców, rozpoznawanie relacji i generowanie nowych danych bez większej interwencji człowieka. 

Dzięki treningowi na ogromnych zbiorach danych, modele ML same uczą się, jak powinny wyglądać obiekty, kolory i tekstury.

Obecnie istnieją dwie główne techniki szkolenia tych modeli:

• Uczenie nadzorowane: Sztucznej inteligencji wyświetlane są obrazy wraz z ich opisami, co pomaga jej kojarzyć słowa z elementami wizualnymi.
• Uczenie się bez nadzoru: Sztuczna inteligencja uczy się, analizując wzorce w ogromnych zbiorach danych bez instrukcji oznaczonych przez człowieka, samodzielnie nadając sens informacjom wizualnym.

Na bardziej technicznym poziomie, sieci neuronowe są tutaj podstawową technologią.

Są to modele komputerowe, które naśladują ludzki mózg i przetwarzają informacje warstwowo, podobnie jak ludzie.

Oczywiście to dopiero początek. 

Następnie poznasz krok po kroku proces generowania obrazów przez sztuczną inteligencję. 

Jak działa generowanie obrazów AI (krok po kroku)

Chociaż omówiliśmy już ogólne zasady, jak generowanie obrazów przez sztuczną inteligencję działa w praktyce? 

Rzeczywisty proces nie jest tak prosty, jak naciśnięcie przycisku i obserwowanie, jak dzieje się magia. Za każdym obrazem generowanym przez sztuczną inteligencję kryje się starannie skonstruowany potok.

Oto widok tego rurociągu z lotu orła.

1. Trening na ogromnych zbiorach danych obrazów

Zanim model sztucznej inteligencji będzie mógł generować obrazy, musi najpierw dużo zobaczyć. Mówiąc dużo, mam na myśli miliony (a nawet miliardy) obrazów, często pobranych z Internetu. 

Obrazy te są połączone z opisami tekstowymi, które pomagają sztucznej inteligencji zrozumieć, w jaki sposób słowa odnoszą się do elementów wizualnych. 

Kiedy widzi "puszystego golden retrievera leżącego w słońcu", uczy się, że "puszysty" odnosi się do tekstury, "złoty" odnosi się do koloru, a "leżący w słońcu" wpływa na oświetlenie i cienie.

Faza ta ma kluczowe znaczenie, ponieważ model AI jest tylko tak dobry, jak jego dane treningowe. 

Jeśli zbiór danych jest niezrównoważony, powiedzmy, głównie sztuka w stylu zachodnim lub tendencyjne przedstawienia niektórych zawodów, to Wyniki sztucznej inteligencji będą odzwierciedlać te uprzedzenia. 

Dlatego też badacze nieustannie ręcznie dostrajają zbiory danych pod kątem różnorodności i sprawiedliwości, aby zapobiec wpadkom, takim jak generowani przez sztuczną inteligencję dyrektorzy generalni, którzy domyślnie są białymi mężczyznami w średnim wieku.

2. Wykorzystanie sieci neuronowych do rozpoznawania cech

Gdy sztuczna inteligencja pobierze górę obrazów, zaczyna przetwarzać wzorce za pomocą sieci neuronowe. 

Ponieważ zapamiętywanie konkretnych obrazów nie jest praktyczne i byłoby boleśnie ograniczające, sztuczna inteligencja rozkłada je na wartości liczbowe, dostrzegając trendy i przypisując prawdopodobieństwa do relacji.

Na przykład uczy się, że gitary są zwykle kojarzone z rękami, że koty mają zwykle wąsy i że światło słoneczne rzuca miękkie cienie. 

Jeśli poprosisz sztuczną inteligencję o "flaminga w kapeluszu i okularach przeciwsłonecznych, tańczącego na plaży o zachodzie słońca, renderowanego w stylu akwareli", nie znajdzie ona istniejącego obrazu do skopiowania. 

Zamiast tego wygeneruje oryginalny obraz, łącząc pojęcia, których się nauczył (flaming, cylinder, okulary przeciwsłoneczne, plaża, zachód słońca i styl akwareli).

3. Generowanie obrazów przy użyciu modeli AI

Na tym etapie sztuczna inteligencja jest gotowa do tworzenia obrazów, ale nie tylko maluje je pociągnięcie po pociągnięciu, jak ludzki artysta. 

Zamiast tego wiele modeli wykorzystuje proces zwany dyfuzją, który jest techniką, w której sztuczna inteligencja uczy się "odzyskiwać" obrazy z szumu wizualnego.

Oto jak to działa:

1. Naukowcy dodają warstwy losowego szumu (np. zakłócenia na ekranie starego telewizora) do obrazów podczas treningu.
2. Sztuczna inteligencja uczy się rozpoznawać zaciemnione obrazy pod szumem.
3. Następnie odwraca proces, stopniowo usuwając szumy, aż do odzyskania wyraźnego, szczegółowego obrazu.

Z czasem sztuczna inteligencja staje się tak dobra w tym procesie, że nie potrzebuje już oryginalnego obrazu.

Zamiast tego, po wprowadzeniu monitu tekstowego, sztuczna inteligencja zaczyna od czystego szumu i udoskonala go piksel po pikselu, aż pojawi się zupełnie nowy obraz.

4. Udoskonalanie wyników poprzez trening iteracyjny

Chociaż obrazy generowane przez sztuczną inteligencję mogą być oszałamiająco realistyczne, proces ten nie jest doskonały.

Czasami model generuje obraz, który wygląda prawie poprawnie, ale potem zauważasz dziwaczną dodatkową kończynę lub stopioną twarz. W takich przypadkach modele AI wymagają iteracyjnego szkolenia.

Modele AI doskonalą się poprzez pętlę sprzężenia zwrotnego, w której stale porównują wygenerowane obrazy z rzeczywistymi.

Często odbywa się to przy użyciu dwóch konkurujących ze sobą sieci:

• Generator, który tworzy nowe obrazy
• Dyskryminator, który próbuje stwierdzić, czy te obrazy są prawdziwe, czy fałszywe.

Generator staje się coraz lepszy w oszukiwaniu dyskryminatora, a dyskryminator staje się coraz lepszy w wykrywaniu podróbek.

Ta niekończąca się gra zmusza sztuczną inteligencję do doskonalenia się, aż wygenerowane obrazy staną się prawie nie do odróżnienia od prawdziwych.

Z każdą iteracją modele AI stają się inteligentniejsze, szybsze i lepiej rozumieją subtelne szczegóły, takie jak działanie odbić na wodzie, interakcja różnych materiałów ze światłem i, tak, jak w końcu wygenerować ludzkie dłonie, które nie wyglądają, jakby należały do eldritch horroru.

Rodzaje modeli generowania obrazów AI

Pod maską, generatory obrazów AI wykorzystują różne typy modeli, aby ożywić piksele.

Poniżej przedstawiono kilka głównych typów tych modeli.

1. Generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN)

Jak wspomniano wcześniej, GAN składa się z dwóch sieci neuronowych - generatora i dyskryminatora - które konkurują ze sobą. Generator tworzy obrazy, podczas gdy dyskryminator ocenia ich autentyczność. 

Z czasem generator poprawia swoją zdolność do tworzenia realistycznych obrazów, które mogą oszukać dyskryminator. Generatory GAN są szeroko stosowane do tworzenia fotorealistycznych obrazów wysokiej jakości.

2. Modele dyfuzji

Modele dyfuzji generują obrazy poprzez stopniowe dodawanie szumu do danych, a następnie uczą się odwracać ten proces.

Zaczynając od losowego szumu, model udoskonala obraz krok po kroku, kierując się podpowiedzią tekstową.

Podejście to znane jest z generowania bardzo szczegółowych i zróżnicowanych wyników.

3. Autoenkodery wariacyjne (VAE)

VAE koduje obrazy do postaci skompresowanej przestrzeń ukryta a następnie dekodują je z powrotem na obrazy. Próbkując z tej ukrytej przestrzeni, VAE mogą generować nowe obrazy, które przypominają dane szkoleniowe. 

Są one często wykorzystywane do zadań wymagających kontrolowanego i ustrukturyzowanego generowania obrazu.

4. Transfer stylu neuronowego (NST)

Czy kiedykolwiek chciałeś zobaczyć portret swojego zwierzaka w stylu Gwiaździstej Nocy Van Gogha? To będzie potrzebne NSTdoświadczenie. 

NST pobiera dwa istniejące obrazy, jeden dla treści i jeden dla stylu, i łączy je. 

Wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do izolowania i łączenia cech, takich jak tekstury, kolory i wzory, tworząc wizualnie uderzające wyniki, które naśladują styl słynnych dzieł sztuki lub unikalnych projektów.

Zastosowania generowania obrazów AI

To, co kiedyś wymagało wielu godzin ręcznej pracy projektowej, teraz można osiągnąć w ciągu kilku minut dzięki odpowiedniemu oprogramowaniu. Narzędzia do tworzenia treści AI.

Oto niektóre z najbardziej wpływowych sposobów generowania obrazów przez sztuczną inteligencję:

• Twórcy reklam: Marki wykorzystują generatory obrazów AI do tworzenia grafiki reklamowej, renderów produktów i wizualizacji kampanii za ułamek kosztów i czasu tradycyjnych metod projektowania.

• Art: Artyści i projektanci wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania nowych stylów, remiksowania istniejącej estetyki i odkrywania koncepcji wizualnych, których sami mogliby sobie nie wyobrazić.

• Miniatury i obrazy z bloga i mediów społecznościowych: Dzięki sztucznej inteligencji blogerzy nie muszą już szukać zdjęć stockowych ani polegać na ogólnych grafikach. Mogą po prostu generować niestandardowe obrazy, które pasują do tematyki ich treści.

• Tworzenie gier i wirtualnych światów: Twórcy gier wideo wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania szczegółowych tekstur, projektów postaci, a czasem nawet całych krajobrazów.

Jak sprawdzić, czy obraz został wygenerowany przez sztuczną inteligencję? 

Dostrzeżenie różnicy między wizualizacjami stworzonymi przez człowieka i sztuczną inteligencję staje się coraz trudniejsze, ponieważ sztuczna inteligencja z dnia na dzień generuje coraz bardziej realistyczne obrazy.

Istnieje jednak kilka ręcznych technik weryfikacji, czy obraz został wygenerowany przez sztuczną inteligencję.

Szukaj nienaturalnych szczegółów

Sztuczna inteligencja nie jest idealna, a czasami małe, ale wymowne błędy ją zdradzają.

Zwracaj uwagę na dziwnie ukształtowane palce, nienaturalne wyrazy twarzy, niespójne oświetlenie lub asymetryczne wzory, które nie są zgodne z rzeczywistą fizyką. 

Nawet zaawansowane modele AI czasami mają trudności z renderowaniem realistycznych dłoni, oczu lub złożonych tekstur.

Sprawdź, czy obszary nie są zbyt gładkie lub rozmyte.

Obrazy generowane przez sztuczną inteligencję często cechują się niesamowitą miękkością, zwłaszcza w regionach o dużej szczegółowości. 

Jeśli obraz wydaje się zbyt gładki, pozbawiony drobnej tekstury lub ma rozmyte krawędzie w miejscach, w których powinna występować ostrość, może to być wynikiem generowania AI.

Analiza cieni i odbić

Jednym ze słabych punktów sztucznej inteligencji jest dokładne odwzorowanie sposobu, w jaki światło oddziałuje z obiektami.

Odbicia w lustrach lub oknach mogą nie pasować do rzeczywistej sceny, a cienie mogą wydawać się niespójne lub fizycznie niemożliwe.

Jeśli coś w oświetleniu wydaje się "nie tak", warto to zbadać.

Korzystanie z wyszukiwania wstecznego obrazów

Jeśli podejrzewasz, że obraz może być wygenerowany przez sztuczną inteligencję, spróbuj przeprowadzić odwrotne wyszukiwanie obrazu.

W tym celu można skorzystać z funkcji wyszukiwania obrazów Google. 

Obrazy generowane przez sztuczną inteligencję często nie mają źródła w sieci, w przeciwieństwie do zdjęć stockowych lub treści generowanych przez użytkowników.

Jeśli obraz nie pojawia się w wynikach wyszukiwania, może być stworzony przez sztuczną inteligencję. 

Powiększ i sprawdź najdrobniejsze szczegóły

Na pierwszy rzut oka obrazy AI mogą wyglądać nieskazitelnie.

Jednak po powiększeniu, dziwne artefakty, powtarzające się tekstury lub zniekształcenia drobnych szczegółów (takich jak wzór włosów lub tkaniny) mogą stać się zauważalne.

Pomimo wszystkich tych ręcznych metod, istnieje wiele drobniejszych szczegółów, których ludzkie oko po prostu nie jest w stanie wychwycić. 

Dzięki dostępnym obecnie detektorom obrazów AI, nie musimy zawracać sobie głowy ręcznym wykrywaniem obrazów dla AI. 

Take Niewykrywalny wykrywacz obrazów AIna przykład.

Wystarczy przesłać zdjęcie, a detektor, wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego, analizuje obraz na głębszym poziomie, aby wykryć odciski palców AI, które mogą nie być widoczne gołym okiem.

Pamiętasz obraz Flamingo Hat wygenerowany przez Stable Diffusion AI z kilku sekcji wstecz?

Nie dało się oszukać niewykrywalnej sztucznej inteligencji. Przekonaj się sam poniżej.

Tak więc, jeśli nie masz pewności, czy obraz jest sztuczną inteligencją, czy nie, użyj Undetectable AI's Detektor obrazu AI aby uzyskać odpowiedź.

Przemyślenia końcowe

Generowanie obrazów za pomocą sztucznej inteligencji nie jest już futurystyczną koncepcją.

Jest tutaj, ewoluuje i staje się fundamentalną częścią tworzenia treści cyfrowych. 

Zrozumienie, jak działa generowanie wizerunku AI, daje ci kluczową przewagę w dzisiejszej atmosferze, niezależnie od tego, czy jest to rynek pracy, czy krąg osobisty.

Jednocześnie możliwość rozróżnienia obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję jest równie ważna ze względu na jego rosnące wykorzystanie do tworzenia deepfake'ów.

Umiejętność ta pomoże ci również wykryć wskazówki AI na zdjęciach, abyś mógł je usunąć. ominięcie wykrywania treści przez AI. 

Ale dzięki detektorowi obrazu Undetectable AI, to całkowicie nasz ból głowy.

Korzystając z zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego, nasz detektor może precyzyjnie identyfikować obrazy generowane przez sztuczną inteligencję.

Nie wierz nam na słowo, kiedy możesz przetestuj to sam.

Będąc tutaj, nie zapomnij zapoznać się z naszym detektorem AI i Humanizerem w widżecie poniżej!