Como funciona a geração de imagens com IA? A arte da IA explicada

Lembram-se quando o gerador de imagens de IA do DALL-E ficou acessível a todos em 2021?

Logo no ano seguinte, a Forbes estimava que mais de 1,5 milhões de utilizadores criaram dois milhões de imagens por dia utilizando o DALL-E. 

É provável que, se já se interessou por arte gerada por IA, DALL-E também tenha sido a sua primeira paragem.

Mas os primeiros tempos em que a IA era utilizada apenas para diversão já lá vão. Atualmente, as imagens geradas por IA estão a ser utilizadas para fins comerciais. 

A Estudo de março de 2023 descobriu que 36% dos profissionais de marketing estão agora a utilizar a IA para criar imagens de sítios Web, enquanto 39% a utilizam para conteúdos de redes sociais. 

No entanto, apesar de muitos abraçarem o potencial criativo da IA, poucos compreendem verdadeiramente como é que a geração de imagens com IA funciona nos bastidores. 

Como é que um modelo de IA passa da análise de milhões de imagens para a produção de um novo visual, nunca antes visto, com base numa simples mensagem de texto? 

É exatamente isso que vou explicar neste guia. Iremos abordar o que é a geração de imagens com IA, como funciona, quais são os modelos de IA nos bastidores e muito mais.

Então vamos começar.

O que é a geração de imagens por IA?

A geração de imagens com IA é o processo de utilização de modelos de inteligência artificial para criar imagens de raiz. 

Basta dar algumas linhas de texto a um gerador de imagens de IA e um algoritmo que foi treinado num conjunto de dados de imagens absurdamente grande apresenta uma imagem em segundos.

O processo não envolve pincéis ou câmaras.

O algoritmo foi treinado em toneladas de pinturas, fotografias e obras de arte digitais de todos os campos da vida existentes e pode agora produzir algo completamente novo com base nas suas instruções.

Por completamente novo entendo qualquer coisa em que uma mente humana possa pensar, seja real ou irreal, existente ou inexistente. 

Por exemplo, peça "uma cidade cyberpunk ao pôr do sol" e a IA criará uma imagem nunca antes vista que corresponda à sua descrição.

E não, a IA não vai tirar uma fotografia pré-existente ou copiar outra obra de arte. Gera algo totalmente único de cada vez.

Mas como é que as imagens se revelam?

Bem, as imagens são por vezes espantosas. Outras vezes são hilariantes. (Alguma vez pediu a uma IA para gerar mãos humanas? Boa sorte). 

Cenas complexas com interações precisas entre objectos podem por vezes confundir a IA, levando a falhas visuais que parecem pertencer a uma realidade alternativa.

No entanto, os modelos mais recentes demonstraram uma grande melhoria no desenho de mãos, pés e outros pormenores intrincados.

Alguns dos principais geradores de imagens de IA incluem:

• DALL-E
• Difusão estável
• A meio da viagem 
• Craiyon

Cada uma delas tem os seus próprios pontos fortes. Alguns são bons em fotorrealismo, enquanto outros são melhores em arte estilizada.

Vê esta imagem de pixel art da Stable Diffusion:

Então, como é que a IA faz isto a nível técnico? Vamos analisar mais detalhadamente como funciona a geração de imagens com IA.

Como é que a IA utiliza a aprendizagem automática para criar imagens

O principal ator por detrás da geração de imagens com IA é a aprendizagem automática, ou ML, abreviadamente.

A aprendizagem automática é uma estrutura informática complexa que permite que os algoritmos aprendam padrões, reconheçam relações e gerem novos dados sem grande intervenção humana. 

Graças à sua formação em conjuntos de dados maciços, os modelos de ML aprendem sozinhos o aspeto dos objectos, cores e texturas.

Atualmente, existem duas técnicas principais para treinar estes modelos:

• Aprendizagem supervisionada: A IA vê imagens juntamente com as suas descrições, o que a ajuda a associar palavras a elementos visuais.
• Aprendizagem não supervisionada: A IA aprende através da análise de padrões em conjuntos de dados maciços sem instruções humanas, dando sentido à informação visual por si só.

A um nível mais técnico, as redes neuronais são a tecnologia subjacente.

Trata-se de modelos informáticos que imitam o cérebro humano e processam a informação em camadas, um pouco à semelhança dos seres humanos.

Claro que isto é apenas o início. 

Em seguida, aprenderá o processo passo a passo de como funciona efetivamente a IA para geração de imagens. 

Como funciona a geração de imagens com IA (passo a passo)

Embora tenhamos abordado as linhas gerais, como é que a geração de imagens com IA funciona na prática? 

O processo real não é tão simples como premir um botão e ver a magia acontecer. Por detrás de cada imagem gerada por IA está um processo cuidadosamente estruturado.

Aqui está uma visão de águia desse oleoduto.

1. Treino em conjuntos de dados de imagens maciças

Antes de um modelo de IA poder gerar imagens, precisa primeiro de ver muitas. E por muito, quero dizer milhões (ou mesmo milhares de milhões) de imagens, muitas vezes retiradas da Internet. 

Estas imagens são acompanhadas de descrições textuais que ajudam a IA a compreender como as palavras se relacionam com os elementos visuais. 

Quando vê "um golden retriever fofo deitado ao sol", aprende que "fofo" se refere à textura, "dourado" se refere à cor e "deitado ao sol" afecta a iluminação e as sombras.

Esta fase é de importância crucial porque um modelo de IA é tão bom quanto os seus dados de treino. 

Se o conjunto de dados for desequilibrado, por exemplo, se houver maioritariamente arte de estilo ocidental ou representações tendenciosas de determinadas profissões, o Os resultados da IA reflectirão esses preconceitos. 

É por isso que os investigadores estão constantemente a afinar manualmente os conjuntos de dados em termos de diversidade e equidade, de modo a evitar contratempos como o facto de os diretores executivos gerados por IA tenderem a ser homens brancos de meia-idade por defeito.

2. Utilização de redes neuronais para reconhecer caraterísticas

Depois de ter ingerido uma montanha de imagens, a IA começa a processar padrões utilizando redes neuronais. 

Uma vez que a memorização de imagens específicas não é prática e seria dolorosamente limitadora, a IA decompõe-nas em valores numéricos, detectando tendências e atribuindo probabilidades às relações.

Por exemplo, aprende que as guitarras estão normalmente associadas às mãos, que os gatos tendem a ter bigodes e que a luz do sol projecta sombras suaves. 

Se pedir à IA "um flamingo com uma cartola e óculos de sol, a dançar numa praia ao pôr do sol, representado num estilo de pintura a aguarela", não encontrará uma imagem existente para copiar. 

Em vez disso, gera uma imagem original juntando conceitos que aprendeu (flamingo, cartola, óculos de sol, praia, pôr do sol e estilo aguarela).

3. Geração de imagens utilizando modelos de IA

Nesta fase, a IA está pronta para criar imagens, mas não se limita a pintá-las traço a traço como um artista humano. 

Em vez disso, muitos modelos utilizam um processo chamado difusão, que é uma técnica em que a IA aprende a "recuperar" imagens do ruído visual.

Eis como funciona:

1. Os investigadores adicionam camadas de ruído aleatório (por exemplo, estática num ecrã de televisão antigo) às imagens durante o treino.
2. A IA aprende a reconhecer as imagens obscurecidas por baixo do ruído.
3. Em seguida, inverte o processo, removendo gradualmente o ruído até recuperar uma imagem nítida e detalhada.

Com o tempo, a IA torna-se tão boa neste processo que deixa de precisar de uma imagem original.

Em vez disso, quando introduzimos uma mensagem de texto, a IA começa com puro ruído e vai-o refinando pixel a pixel até surgir uma imagem totalmente nova.

4. Refinamento dos resultados através de treino iterativo

Embora as imagens geradas por IA possam ser extraordinariamente realistas, o processo não é perfeito.

Por vezes, um modelo gera uma imagem que parece quase correta, mas depois nota-se um membro extra bizarro ou um rosto com aspeto derretido. É aqui que os modelos de IA precisam de treino iterativo.

Os modelos de IA melhoram através de um ciclo de feedback em que comparam constantemente as imagens geradas com imagens reais.

Isto é frequentemente feito utilizando duas redes concorrentes:

• Um gerador, que cria novas imagens
• Um discriminador, que tenta perceber se essas imagens são reais ou falsas

O gerador fica melhor a enganar o discriminador, e o discriminador fica melhor a detetar as falsificações.

Este jogo interminável leva a IA a melhorar até as imagens geradas se tornarem quase indistinguíveis das reais.

A cada iteração, os modelos de IA tornam-se mais inteligentes, mais rápidos e melhores na compreensão de pormenores subtis, tais como a forma como os reflexos funcionam na água, a forma como diferentes materiais interagem com a luz e, sim, como gerar finalmente mãos humanas que não pareçam pertencer a um horror sobrenatural.

Tipos de modelos de geração de imagens de IA

Na sua essência, os geradores de imagens de IA utilizam diferentes tipos de modelos para dar vida aos pixéis.

Seguem-se alguns dos principais tipos desses modelos.

1. Redes Adversariais Generativas (GANs)

Como mencionado anteriormente, GANs consiste em duas redes neuronais - um gerador e um discriminador - que competem entre si. O gerador cria imagens enquanto o discriminador avalia a sua autenticidade. 

Com o tempo, o gerador melhora a sua capacidade de produzir imagens realistas que podem enganar o discriminador. Os GANs são amplamente utilizados para criar imagens fotorrealistas de alta qualidade.

2. Modelos de difusão

Modelos de difusão geram imagens adicionando gradualmente ruído aos dados e aprendendo depois a inverter o processo.

Partindo de um ruído aleatório, o modelo aperfeiçoa a imagem passo a passo, guiado por uma mensagem de texto.

Esta abordagem é conhecida por produzir resultados altamente pormenorizados e diversificados.

3. Auto-codificadores variacionais (VAEs)

VAEs codificar imagens num formato comprimido espaço latente e depois descodificá-los em imagens. Através da amostragem a partir deste espaço latente, os VAEs podem gerar novas imagens que se assemelham aos dados de treino. 

São frequentemente utilizados para tarefas que requerem a geração de imagens controladas e estruturadas.

4. Transferência de estilo neural (NST)

Alguma vez quis ver o retrato do seu animal de estimação ao estilo da Noite Estrelada de Van Gogh? Isso vai precisar de NST. 

A NST pega em duas imagens existentes, uma para o conteúdo e outra para o estilo, e mistura-as. 

Utiliza redes neuronais profundas para isolar e misturar caraterísticas como texturas, cores e padrões, criando resultados visualmente impressionantes que imitam o estilo de obras de arte famosas ou desenhos únicos.

Aplicações da geração de imagens com IA

O que antes exigia horas de trabalho manual de conceção pode agora ser realizado em minutos com a Ferramentas de criação de conteúdos com IA.

Eis algumas das formas mais impactantes como a geração de imagens com IA está a ser utilizada atualmente:

• Criativos de publicidade: As marcas utilizam geradores de imagens com IA para criar gráficos publicitários, renderizações de produtos e imagens de campanhas a uma fração do custo e do tempo dos métodos de design tradicionais.

• Art: Os artistas e designers utilizam a IA para criar novos estilos, remisturar estéticas existentes e explorar conceitos visuais que talvez não tivessem imaginado sozinhos.

• Miniaturas e imagens de blogues e redes sociais: Com a IA, os bloguistas já não têm de andar à procura de fotografias de arquivo ou confiar em gráficos genéricos. Podem simplesmente gerar imagens personalizadas que correspondam ao tema do seu conteúdo.

• Desenvolvimento de jogos e mundos virtuais: Os criadores de jogos de vídeo estão a utilizar a IA para gerar texturas detalhadas, desenhos de personagens e, por vezes, paisagens inteiras.

Como verificar se uma imagem foi gerada por IA 

Detetar a diferença entre imagens criadas por humanos e por IA está a tornar-se mais complicado, uma vez que a IA está a gerar imagens mais realistas a cada dia que passa.

No entanto, existem algumas técnicas manuais para verificar se uma imagem foi gerada por IA.

Procurar pormenores não naturais

A IA não é perfeita e, por vezes, pequenos erros reveladores denunciam-na.

Preste atenção a dedos com formas estranhas, expressões faciais não naturais, iluminação inconsistente ou padrões assimétricos que não estejam alinhados com a física do mundo real. 

Mesmo os modelos avançados de IA têm por vezes dificuldade em reproduzir mãos, olhos ou texturas complexas realistas.

Verificar se existem áreas demasiado suaves ou desfocadas

As imagens geradas por IA têm muitas vezes uma suavidade estranha, especialmente em regiões com muito pormenor. 

Se uma imagem parecer demasiado suave, não tiver uma textura fina ou tiver margens esbatidas onde deveria haver nitidez, pode ser o resultado da geração de IA.

Analisar sombras e reflexos

Um dos pontos fracos da IA é replicar com precisão a forma como a luz interage com os objectos.

Os reflexos em espelhos ou janelas podem não corresponder à cena real e as sombras podem parecer inconsistentes ou fisicamente impossíveis.

Se algo na iluminação parecer "estranho", vale a pena investigar mais.

Utilizar a pesquisa inversa de imagens

Se suspeitar que uma imagem pode ser gerada por IA, tente efetuar uma pesquisa inversa de imagens.

Para o efeito, pode utilizar a função de pesquisa de imagens do Google. 

As imagens geradas por IA não têm muitas vezes uma origem na Web, ao contrário das fotografias de arquivo ou dos conteúdos gerados pelos utilizadores.

Se uma imagem não aparecer nos resultados da pesquisa, pode ter sido criada por IA. 

Ampliar e inspecionar os pequenos detalhes

Num relance rápido, as imagens com IA podem parecer perfeitas.

Mas quando se faz zoom, podem-se notar artefactos estranhos, repetição de texturas ou distorções em pequenos detalhes (como o padrão do cabelo ou do tecido).

Apesar de todos estes métodos manuais, há muitos pormenores que o olho humano simplesmente não consegue captar. 

Com os detectores de imagens com IA disponíveis atualmente, não precisamos de nos preocupar com a deteção manual de imagens para IA. 

Tomar Detetor de imagens de IA indetetável, por exemplo.

Basta carregar a fotografia e o detetor, utilizando algoritmos de aprendizagem automática, analisa a imagem a um nível mais profundo para detetar impressões digitais de IA que podem não ser visíveis a olho nu.

Lembra-se da imagem do Chapéu Flamingo gerada pela IA de difusão estável de algumas secções atrás?

Não conseguiu enganar a IA indetetável. Veja por si próprio abaixo.

Por isso, se não tiver a certeza se uma imagem tem ou não IA, utilize a função Undetectable AI's Detetor de imagem AI para obter a resposta.

Considerações finais

A geração de imagens com IA já não é um conceito futurista.

Está aqui, está a evoluir e está a tornar-se uma parte fundamental da criação de conteúdos digitais. 

Por isso, compreender como funciona a geração de imagens por IA dá-lhe uma vantagem crucial na atmosfera atual, quer seja no mercado de trabalho ou no círculo pessoal.

Ao mesmo tempo, ter a capacidade de distinguir imagens geradas por IA é igualmente importante devido a a sua utilização crescente para a produção de falsificações profundas.

Esta capacidade também o ajudará a detetar pistas de IA nas suas imagens, para que as possa remover contornar a deteção de conteúdos por IA. 

Mas com o detetor de imagens de IA da Undetectable AI, essa dor de cabeça é toda nossa.

Utilizando algoritmos avançados de aprendizagem automática, o nosso detetor pode identificar com precisão imagens geradas por IA.

Não acredite na nossa palavra quando pode teste-o você mesmo.

Enquanto estiver aqui, não se esqueça de explorar o nosso Detetor de IA e o Humanizador no widget abaixo!