Cum funcționează generarea de imagini AI? Arta AI explicată

Vă amintiți când generatorul de imagini al IA din DALL-E a devenit accesibil tuturor în 2021?

Chiar în anul următor, Forbes a estimat că peste 1,5 milioane de utilizatori au creat două milioane de imagini pe zi folosind DALL-E. 

Sunt șanse ca, dacă v-ați delectat cu arta generată de inteligența artificială, DALL-E a fost și prima voastră oprire.

Dar acele zile de început în care AI era folosită doar pentru distracție au apus de mult. Astăzi, imaginile generate de AI sunt utilizate în scopuri profesionale. 

A Martie 2023 studiu a constatat că 36% dintre specialiștii în marketing utilizează în prezent inteligența artificială pentru a crea imagini pentru site-uri web, în timp ce 39% o utilizează pentru conținutul social media. 

Cu toate acestea, în timp ce mulți îmbrățișează potențialul creativ al AI, puțini înțeleg cu adevărat cum funcționează în culise generarea de imagini AI. 

Cum trece un model AI de la analiza a milioane de imagini la producerea unei imagini noi, nemaivăzute până acum, pe baza unui simplu text? 

Este exact ceea ce vă voi explica în acest ghid. Vom acoperi ce este generarea de imagini AI, cum funcționează, ce modele AI sunt în spatele scenei și multe altele.

Așa că să începem.

Ce este generarea de imagini AI?

Generarea de imagini AI este procesul de utilizare a modelelor de inteligență artificială pentru a crea imagini de la zero. 

Trebuie doar să dai câteva rânduri de text unui generator de imagini AI, iar un algoritm care a fost antrenat pe un set de date absurd de mare de imagini vine cu o imagine în câteva secunde.

Procesul nu implică pensule sau camere foto.

Algo a fost antrenat pe tone de picturi, fotografii și lucrări de artă digitală din toate domeniile vieții existente și poate produce acum ceva complet nou pe baza instrucțiunilor dvs.

Prin complet nou înțeleg orice lucru la care se poate gândi o minte umană, real sau ireal, existent sau inexistent. 

De exemplu, cereți "un oraș cyberpunk la apusul soarelui", iar AI va crea o imagine nemaivăzută care să corespundă descrierii dvs.

Și nu, inteligența artificială nu va extrage dintr-o fotografie preexistentă sau nu va copia o altă operă de artă. Ea generează de fiecare dată ceva cu totul unic.

Dar cum se dovedesc a fi imaginile?

Ei bine, imaginile sunt uneori uimitoare. Alteori hilare. (Ați cerut vreodată unui AI să genereze mâini umane? Succes.) 

Scenele complexe cu interacțiuni precise între obiecte pot deruta uneori inteligența artificială, ducând la erori vizuale care par să aparțină unei realități alternative.

Cu toate acestea, modelele mai noi au demonstrat îmbunătățiri majore în desenarea mâinilor, picioarelor și a altor detalii complexe.

Unele generatoare majore de imagini AI includ:

• DALL-E
• Difuzie stabilă
• Mijlocul călătoriei 
• Craiyon

Fiecare dintre acestea are propriile sale puncte forte. Unele sunt bune la fotorealism, în timp ce altele sunt mai bune la arta stilizată.

Aruncați o privire la această imagine pixel art realizată de Stable Diffusion:

Așadar, cum face AI acest lucru la nivel tehnic? Să analizăm în detaliu cum funcționează generarea de imagini AI.

Cum utilizează AI învățarea automată pentru a crea imagini

Principalul actor din spatele generării de imagini AI este învățarea automată sau, pe scurt, ML.

Învățarea automată este un cadru informatic complex care permite algoritmilor să învețe modele, să recunoască relații și să genereze date noi fără prea multă intervenție din partea oamenilor. 

Datorită instruirii lor pe seturi masive de date, modelele ML învață singure cum ar trebui să arate obiectele, culorile și texturile.

Acum, există două tehnici principale de formare a acestor modele:

• Învățare supravegheată: AI-ului îi sunt prezentate imagini împreună cu descrierile acestora, ajutându-l să asocieze cuvintele cu elementele vizuale.
• Învățare nesupravegheată: Inteligența artificială învață prin analizarea modelelor din seturi masive de date fără instrucțiuni etichetate de om, dând sens informațiilor vizuale pe cont propriu.

La un nivel mai tehnic, rețelele neuronale sunt tehnologia de bază în acest caz.

Acestea sunt modele computerizate care imită creierul uman și procesează informațiile în straturi, oarecum ca oamenii.

Desigur, acesta este doar începutul. 

În continuare, veți afla procesul pas cu pas al modului în care funcționează AI-ul de generare a imaginilor. 

Cum funcționează generarea de imagini AI (pas cu pas)

În timp ce am acoperit liniile generale, cum funcționează în practică generarea de imagini AI? 

Procesul real nu este la fel de simplu ca apăsarea unui buton și observarea efectului magic. În spatele fiecărei imagini generate de inteligența artificială se află o conductă atent structurată.

Iată o privire de vultur asupra acestei conducte.

1. Instruirea pe seturi masive de date de imagini

Înainte ca un model AI să poată genera imagini, acesta trebuie să vadă multe. Și prin multe, mă refer la milioane (sau chiar miliarde) de imagini, adesea preluate de pe internet. 

Aceste imagini sunt însoțite de descrieri textuale care ajută inteligența artificială să înțeleagă cum se leagă cuvintele de elementele vizuale. 

Când vede "un golden retriever pufos întins în soare", învață că "pufos" se referă la textură, "auriu" se referă la culoare, iar "întins în soare" afectează iluminarea și umbrele.

Această fază este de o importanță critică, deoarece un model de inteligență artificială este la fel de bun ca și datele sale de antrenament. 

Dacă setul de date este dezechilibrat, de exemplu, majoritatea artei în stil occidental sau reprezentări părtinitoare ale anumitor profesii, metoda Rezultatele AI vor reflecta aceste prejudecăți. 

Acesta este motivul pentru care cercetătorii ajustează în mod constant seturile de date manual pentru diversitate și echitate, astfel încât să prevină neajunsuri precum faptul că directorii executivi generați de AI tind să fie în mod implicit bărbați albi de vârstă mijlocie.

2. Utilizarea rețelelor neuronale pentru recunoașterea caracteristicilor

Odată ce inteligența artificială a asimilat un munte de imagini, aceasta începe să proceseze modelele folosind rețele neuronale. 

Deoarece memorarea imaginilor specifice nu este practică și ar fi dureros de limitativă, AI-ul le descompune în valori numerice, identificând tendințe și atribuind probabilități relațiilor.

De exemplu, acesta învață că chitarele sunt de obicei asociate cu mâinile, că pisicile tind să aibă mustăți și că lumina soarelui aruncă umbre moi. 

Dacă îi cereți AI-ului "un flamingo cu pălărie și ochelari de soare, dansând pe o plajă la apus, redat în stilul unei picturi în acuarelă", acesta nu va găsi o imagine existentă pe care să o copieze. 

În schimb, va genera o imagine originală prin asamblarea conceptelor pe care le-a învățat (flamingo, pălărie, ochelari de soare, plajă, apus de soare și stil acuarelă).

3. Generarea de imagini cu ajutorul modelelor AI

În acest stadiu, inteligența artificială este pregătită să creeze imagini, dar nu doar să le picteze liniuță cu liniuță, ca un artist uman. 

În schimb, multe modele utilizează un proces numit difuzie, care este o tehnică prin care inteligența artificială învață să "recupereze" imagini din zgomotul vizual.

Iată cum funcționează:

1. Cercetătorii adaugă straturi de zgomot aleatoriu (de exemplu, statică pe un ecran TV vechi) la imagini în timpul antrenamentului.
2. Inteligența artificială învață să recunoască imaginile întunecate sub zgomot.
3. Apoi inversează procesul, eliminând treptat zgomotul până când recuperează o imagine clară și detaliată.

În timp, inteligența artificială devine atât de bună în acest proces, încât nu mai are nevoie deloc de o imagine originală.

În schimb, atunci când introduceți un text, inteligența artificială începe cu un zgomot pur și îl rafinează pixel cu pixel până când apare o imagine complet nouă.

4. Rafinarea ieșirilor prin formare iterativă

Deși imaginile generate de inteligența artificială pot fi uimitor de realiste, procesul nu este perfect.

Uneori, un model generează o imagine care pare aproape corectă, dar apoi observați un membru suplimentar bizar sau o față care pare topită. În acest caz, modelele AI au nevoie de instruire iterativă.

Modelele AI se îmbunătățesc printr-o buclă de feedback în care își compară constant imaginile generate cu cele reale.

Acest lucru se face adesea folosind două rețele concurente:

• Un generator, care creează imagini noi
• Un discriminator, care încearcă să stabilească dacă imaginile respective sunt reale sau false

Generatorul devine mai bun în a păcăli discriminatorul, iar discriminatorul devine mai bun în a detecta falsurile.

Acest joc fără sfârșit împinge AI-ul să se îmbunătățească până când imaginile generate devin aproape imposibil de distins de cele reale.

Cu fiecare iterație, modelele AI devin mai inteligente, mai rapide și mai bune în înțelegerea detaliilor subtile, cum ar fi modul în care reflexiile funcționează pe apă, modul în care diferite materiale interacționează cu lumina și, da, cum să genereze în cele din urmă mâini umane care nu arată ca și cum ar aparține unei orori eldritch.

Tipuri de modele de generare a imaginilor AI

Sub capotă, generatoarele de imagini AI utilizează diferite tipuri de modele pentru a aduce pixelii la viață.

În continuare sunt prezentate câteva tipuri principale de astfel de modele.

1. Rețele generatoare adversare (GAN)

După cum am menționat mai devreme, GAN-uri constă din două rețele neuronale - un generator și un discriminator - care concurează între ele. Generatorul creează imagini, în timp ce discriminatorul evaluează autenticitatea acestora. 

În timp, generatorul își îmbunătățește capacitatea de a produce imagini realiste care pot păcăli discriminatorul. GAN-urile sunt utilizate pe scară largă pentru crearea de imagini fotorealiste de înaltă calitate.

2. Modele de difuzie

Modele de difuzie generează imagini prin adăugarea treptată de zgomot la date și apoi învață să inverseze procesul.

Pornind de la un zgomot aleatoriu, modelul rafinează imaginea pas cu pas, ghidat de un mesaj text.

Această abordare este cunoscută pentru faptul că produce rezultate foarte detaliate și diverse.

3. Autoencodere variaționale (VAE)

VAE codificarea imaginilor într-un format comprimat spațiu latent și apoi le decodifică înapoi în imagini. Prin eșantionarea din acest spațiu latent, VAE pot genera noi imagini care seamănă cu datele de antrenament. 

Acestea sunt adesea utilizate pentru sarcini care necesită generarea de imagini controlate și structurate.

4. Transferul stilului neural (NST)

V-ați dorit vreodată să vedeți portretul animalului dvs. de companie în stilul Noaptea înstelată al lui Van Gogh? Asta va necesita NST's expertiză. 

NST ia două imagini existente, una pentru conținut și una pentru stil, și le combină. 

Acesta utilizează rețele neuronale profunde pentru a izola și îmbina caracteristici precum texturi, culori și modele, creând rezultate uimitoare din punct de vedere vizual care imită stilul operelor de artă celebre sau al modelelor unice.

Aplicații ale generării de imagini AI

Ceea ce altădată necesita ore întregi de proiectare manuală poate fi realizat acum în câteva minute cu ajutorul Instrumente de creare de conținut AI.

Iată câteva dintre cele mai importante moduri în care este utilizată astăzi generarea de imagini cu ajutorul IA:

• Creativi în publicitate: Brandurile folosesc generatoare de imagini AI pentru a crea grafică publicitară, randări de produse și imagini de campanie la o fracțiune din costul și timpul metodelor tradiționale de proiectare.

• Art: Artiștii și designerii folosesc inteligența artificială pentru a genera noi stiluri, a remixa estetica existentă și a explora concepte vizuale pe care nu și le-ar fi imaginat singuri.

• Miniaturi și imagini pentru blog și rețele sociale: Cu ajutorul AI, bloggerii nu mai trebuie să caute fotografii de stoc sau să se bazeze pe grafică generică. Ei pot genera pur și simplu imagini personalizate care se potrivesc cu tema conținutului lor.

• Dezvoltarea de jocuri și lumi virtuale: Dezvoltatorii de jocuri video folosesc inteligența artificială pentru a genera texturi detaliate, modele de personaje și, uneori, peisaje întregi.

Cum să verificați dacă o imagine a fost generată de AI 

Diferența dintre imaginile create de om și cele create de AI devine din ce în ce mai dificilă, deoarece AI generează imagini din ce în ce mai realiste.

Cu toate acestea, există câteva tehnici manuale pentru a verifica dacă o imagine a fost generată de AI.

Căutați detalii nefirești

Inteligența artificială nu este perfectă și, uneori, erori mici, dar evidente, o dau de gol.

Fiți atenți la degetele cu forme ciudate, expresii faciale nefirești, iluminare inconsecventă sau modele asimetrice care nu se aliniază cu fizica lumii reale. 

Chiar și modelele avansate de inteligență artificială au uneori probleme cu redarea unor mâini, ochi sau texturi complexe realiste.

Verificați dacă există zone excesiv de netede sau neclare

Imaginile generate de inteligența artificială au adesea o moliciune stranie, în special în regiunile cu detalii ridicate. 

Dacă o imagine pare prea netedă, îi lipsește textura fină sau are margini neclare acolo unde ar trebui să existe claritate, aceasta ar putea fi rezultatul generării AI.

Analizați umbrele și reflexiile

Unul dintre punctele slabe ale inteligenței artificiale este reproducerea exactă a modului în care lumina interacționează cu obiectele.

Reflecțiile din oglinzi sau ferestre pot să nu corespundă scenei reale, iar umbrele pot părea inconsistente sau fizic imposibile.

Dacă ceva în ceea ce privește iluminatul pare "oprit", merită să investigați în continuare.

Utilizați căutarea inversă de imagini

Dacă bănuiți că o imagine ar putea fi generată de AI, încercați să efectuați o căutare inversă a imaginii.

Puteți utiliza funcția de căutare a imaginilor Google în acest scop. 

Imaginile generate de inteligența artificială adesea nu au o origine pe web, spre deosebire de fotografiile de stoc sau conținutul generat de utilizatori.

Dacă o imagine nu apare în rezultatele căutării, aceasta ar putea fi creată de AI. 

Apropiați-vă și inspectați detaliile fine

La o privire rapidă, imaginile AI pot părea perfecte.

Dar atunci când măriți imaginea, ar putea deveni vizibile artefacte ciudate, texturi care se repetă sau distorsiuni ale detaliilor mici (cum ar fi modelul părului sau al țesăturii).

În ciuda tuturor acestor metode manuale, există multe detalii mai fine pe care ochiul uman pur și simplu nu le poate surprinde. 

Dar acum avem la dispoziție detectoare de imagini AI, nu trebuie să ne mai chinuim să detectăm manual imagini pentru AI. 

Luați Detectorul de imagini AI al lui Undetectable AI, de exemplu.

Trebuie doar să încărcați fotografia, iar detectorul, folosind algoritmi de învățare automată, analizează imaginea la un nivel mai profund pentru a detecta amprentele AI care nu pot fi vizibile cu ochiul liber.

Vă amintiți imaginea Pălăria Flamingo generată de Stable Diffusion AI din câteva secțiuni în urmă?

Nu a putut păcăli inteligența artificială nedetectabilă. Vedeți cu ochii voștri mai jos.

Așadar, dacă nu sunteți sigur dacă o imagine este sau nu AI, utilizați funcția Undetectable AI's Detector de imagini AI pentru a obține răspunsul.

Gânduri finale

Generarea de imagini AI nu mai este un concept futurist.

Este aici, evoluează și devine o parte fundamentală a creării de conținut digital. 

Prin urmare, înțelegerea modului în care funcționează generarea de imagini AI vă oferă un avantaj crucial în atmosfera de astăzi, fie că este vorba de piața muncii sau de cercul personal.

În același timp, capacitatea de a distinge imaginile generate de AI este la fel de importantă din cauza utilizarea sa din ce în ce mai frecventă pentru realizarea de deepfakes.

Această abilitate vă va ajuta, de asemenea, să identificați indicii AI în imaginile dvs., astfel încât să le puteți elimina pentru a ocoliți detectarea conținutului AI. 

Dar cu detectorul de imagini AI Undetectable AI, acest lucru ne dă bătăi de cap.

Folosind algoritmi avansați de învățare automată, detectorul nostru poate identifica cu precizie imaginile generate de AI.

Nu ne credeți pe cuvânt când puteți testați-l singur.

În timp ce sunteți aici, nu uitați să explorați Detectorul AI și Humanizer în widget-ul de mai jos!