Как работает искусственный интеллект для создания изображений? Искусство искусственного интеллекта: объяснение

Помните, как в 2021 году генератор образов ИИ DALL-E стал доступен для всех?

Уже в следующем году Forbes подсчитал, что Более 1,5 миллиона пользователей создавали два миллиона изображений в день с помощью DALL-E. 

Если вы уже сталкивались с искусством, созданным искусственным интеллектом, то "ДАЛЛ-И" был вашей первой остановкой.

Но те ранние времена, когда ИИ использовался только для развлечения, давно прошли. Сегодня изображения, сгенерированные искусственным интеллектом, используются в деловых целях. 

A Исследование в марте 2023 года выяснилось, что 36% маркетологов используют искусственный интеллект для создания визуального оформления веб-сайтов, а 39% - для контента в социальных сетях. 

Однако, несмотря на то, что многие принимают творческий потенциал искусственного интеллекта, мало кто понимает, как работает искусственный интеллект при создании изображений. 

Как модель искусственного интеллекта переходит от анализа миллионов изображений к созданию совершенно нового, никогда ранее не встречавшегося визуального образа на основе простой текстовой подсказки? 

Именно об этом я расскажу вам в этом руководстве. Мы расскажем, что такое искусственный интеллект для создания изображений, как он работает, какие модели искусственного интеллекта стоят за кулисами и многое другое.

Итак, давайте начнем.

Что такое искусственный интеллект для генерации изображений?

ИИ-генерация изображений - это процесс использования моделей искусственного интеллекта для создания визуальных образов с нуля. 

Вы просто даете несколько строк текста генератору изображений с искусственным интеллектом, и алгоритм, обученный на абсурдно большом наборе изображений, создает изображение за считанные секунды.

В процессе не используются ни кисти, ни фотоаппараты.

Algo был обучен на тоннах картин, фотографий и цифровых произведений искусства из всех областей жизни, которые только существуют, и теперь может создать нечто совершенно новое на основе ваших инструкций.

Под совершенно новым я подразумеваю все, что только может придумать человеческий разум, реальное или нереальное, существующее или несуществующее. 

Например, задайте запрос "киберпанковский город на закате", и искусственный интеллект создаст небывалое изображение, соответствующее вашему описанию.

И нет, искусственный интеллект не будет брать за основу уже существующую фотографию или копировать другое произведение искусства. Каждый раз он генерирует нечто совершенно уникальное.

Но какими получаются изображения?

Изображения иногда потрясающие. Иногда уморительно смешные. (Вы когда-нибудь просили искусственный интеллект сгенерировать человеческие руки? Удачи). 

Сложные сцены с точным взаимодействием между объектами могут иногда сбивать ИИ с толку, что приводит к визуальным глюкам, которые выглядят так, будто они находятся в альтернативной реальности.

Однако новые модели демонстрируют значительные улучшения в рисовании рук, ног и других сложных деталей.

Среди основных генераторов изображений AI можно назвать следующие:

• ДАЛЛ-И
• Стабильная диффузия
• Середина путешествия 
• Крайон

У каждого из них есть свои сильные стороны. Одни хороши в фотореализме, а другие - в стилизованном искусстве.

Взгляните на это пиксель-арт изображение от Stable Diffusion:

Как же ИИ делает это на техническом уровне? Давайте разберемся, как работает искусственный интеллект при создании изображений.

Как искусственный интеллект использует машинное обучение для создания изображений

Основным игроком, стоящим за созданием изображений ИИ, является машинное обучение, или сокращенно ML.

Машинное обучение - это сложная компьютерная система, позволяющая алгоритмам изучать закономерности, распознавать взаимосвязи и генерировать новые данные без особого вмешательства человека. 

Благодаря обучению на огромных массивах данных, ML-модели сами узнают, как должны выглядеть объекты, цвета и текстуры.

Существует два основных метода обучения этих моделей:

• Контролируемое обучение: ИИ показывают изображения вместе с их описанием, помогая ему ассоциировать слова с визуальными элементами.
• Неподконтрольное обучение: ИИ учится, анализируя закономерности в огромных массивах данных без человеческих инструкций, самостоятельно осмысливая визуальную информацию.

На более техническом уровне в основе технологии лежат нейронные сети.

Это компьютерные модели, которые имитируют человеческий мозг и обрабатывают информацию послойно, примерно как люди.

Конечно, это только начало. 

Далее вы узнаете пошаговый процесс, как на самом деле работает ИИ для генерации изображений. 

Как работает искусственный интеллект для генерации изображений (шаг за шагом)

В общих чертах мы разобрались, но как работает искусственный интеллект при создании изображений на практике? 

На самом деле процесс не так прост, как нажатие кнопки и наблюдение за тем, как происходит волшебство. За каждым изображением, созданным искусственным интеллектом, стоит тщательно выстроенный конвейер.

Вот вид с высоты птичьего полета на этот трубопровод.

1. Обучение на массивных массивах изображений

Прежде чем модель искусственного интеллекта сможет генерировать изображения, она должна увидеть множество изображений. Под большим количеством я подразумеваю миллионы (или даже миллиарды) изображений, часто взятых из Интернета. 

Эти изображения сопровождаются текстовыми описаниями, которые помогают ИИ понять, как слова соотносятся с визуальными элементами. 

Когда он видит "пушистого золотистого ретривера, лежащего на солнце", он узнает, что "пушистый" относится к текстуре, "золотистый" - к цвету, а "лежащий на солнце" - к освещению и теням.

Этот этап очень важен, поскольку модель искусственного интеллекта хороша лишь настолько, насколько хороши ее обучающие данные. 

Если набор данных несбалансирован, например, в нем преобладает искусство в западном стиле или предвзятое изображение определенных профессий, то Результаты работы ИИ будут отражать эти предубеждения. 

Именно поэтому исследователи постоянно вручную настраивают наборы данных на разнообразие и справедливость, чтобы избежать таких казусов, как генерация ИИ генеральных директоров, которые по умолчанию будут белыми мужчинами средних лет.

2. Использование нейронных сетей для распознавания признаков

После того как искусственный интеллект проглотил гору изображений, он начинает обрабатывать шаблоны, используя нейронные сети. 

Поскольку запоминание конкретных образов нецелесообразно и было бы болезненно ограниченным, ИИ разбивает их на числовые значения, выявляя тенденции и определяя вероятности взаимосвязей.

Например, он узнает, что гитары обычно ассоциируются с руками, что у кошек обычно есть усы и что солнечный свет отбрасывает мягкие тени. 

Если вы попросите ИИ найти "фламинго в шляпе и солнечных очках, танцующего на пляже на закате, выполненного в стиле акварельной живописи", он не найдет существующего изображения для копирования. 

Вместо этого он создаст оригинальное изображение, объединив изученные понятия (фламинго, шляпа, солнцезащитные очки, пляж, закат и акварельный стиль).

3. Генерация изображений с помощью моделей искусственного интеллекта

На этом этапе ИИ готов создавать изображения, но он не просто рисует их мазок за мазком, как человеческий художник. 

Вместо этого многие модели используют процесс, называемый диффузией, который представляет собой технику, при которой ИИ учится "восстанавливать" изображения из визуального шума.

Вот как это работает:

1. В процессе обучения исследователи добавляют к изображениям слои случайного шума (например, помехи на экране старого телевизора).
2. ИИ учится распознавать скрытые под шумом изображения.
3. Затем он обращает процесс вспять, постепенно удаляя шумы, пока не восстановит четкое, детализированное изображение.

Со временем ИИ становится настолько хорош в этом процессе, что ему больше не нужно исходное изображение.

Вместо этого, когда вы вводите текстовый запрос, искусственный интеллект начинает с чистого шума и улучшает его пиксель за пикселем, пока не появится совершенно новое изображение.

4. Уточнение результатов с помощью итеративного обучения

Хотя изображения, созданные искусственным интеллектом, могут быть потрясающе реалистичными, этот процесс не идеален.

Иногда модель генерирует изображение, которое выглядит почти правильно, но потом вы замечаете причудливую лишнюю конечность или расплавленное лицо. Именно в таких случаях модели ИИ нуждаются в итеративном обучении.

ИИ-модели совершенствуются благодаря обратной связи, когда они постоянно сравнивают созданные ими изображения с реальными.

Для этого часто используются две конкурирующие сети:

• Генератор, который создает новые изображения
• Дискриминатор, который пытается определить, являются ли эти изображения настоящими или поддельными

Генератор все лучше обманывает дискриминатор, а дискриминатор все лучше распознает подделки.

Эта бесконечная игра подталкивает ИИ к совершенствованию, пока генерируемые изображения не станут практически неотличимы от реальных.

С каждой итерацией модели ИИ становятся все умнее, быстрее и лучше понимают такие тонкие детали, как отражение на воде, взаимодействие различных материалов со светом и, да, как, наконец, создать человеческие руки, которые не выглядят так, будто они принадлежат эльдрическому ужасу.

Типы моделей генерации изображений искусственного интеллекта

Генераторы изображений с искусственным интеллектом используют различные типы моделей, чтобы оживить пиксели.

Ниже приведены несколько основных типов этих моделей.

1. Генеративные адверсарные сети (ГАС)

Как уже говорилось ранее, GANs состоит из двух нейронных сетей - генератора и дискриминатора, которые соревнуются друг с другом. Генератор создает изображения, а дискриминатор оценивает их подлинность. 

Со временем генератор улучшает свою способность создавать реалистичные изображения, которые могут обмануть дискриминатор. GAN широко используются для создания высококачественных, фотореалистичных изображений.

2. Модели диффузии

Модели диффузии генерировать изображения, постепенно добавляя шум к данным, а затем обучаясь обратным процессам.

Начиная со случайного шума, модель шаг за шагом улучшает изображение, руководствуясь текстовой подсказкой.

Этот подход известен тем, что позволяет получить очень подробные и разнообразные результаты.

3. Вариационные автокодировщики (ВАК)

VAEs кодирование изображений в сжатом виде латентное пространство и затем декодируют их обратно в изображения. Путем выборки из этого латентного пространства VAE могут генерировать новые изображения, похожие на обучающие данные. 

Они часто используются для задач, требующих контролируемого и структурированного формирования изображений.

4. Перенос нейронного стиля (NST)

Вы когда-нибудь хотели увидеть портрет своего питомца в стиле "Звездной ночи" Ван Гога? Для этого вам понадобится NSTопыт. 

NST берет два существующих изображения, одно по содержанию, другое по стилю, и смешивает их. 

Она использует глубокие нейронные сети для выделения и смешивания таких характеристик, как текстуры, цвета и узоры, создавая визуально поразительные результаты, которые имитируют стиль известных произведений искусства или уникальных дизайнов.

Области применения искусственного интеллекта для генерации изображений

То, что раньше требовало многочасовой ручной работы по проектированию, теперь можно сделать за считанные минуты с помощью правильного Инструменты для создания контента с искусственным интеллектом.

Вот некоторые из наиболее эффективных способов создания изображений с помощью искусственного интеллекта, которые используются сегодня:

• Рекламные креативщики: Бренды используют генераторы изображений с искусственным интеллектом для создания рекламной графики, рендеров продуктов и визуальных эффектов для кампаний за долю стоимости и времени традиционных методов дизайна.

• Арт: Художники и дизайнеры используют искусственный интеллект для создания новых стилей, ремиксов существующей эстетики и изучения визуальных концепций, которые они не могли бы представить самостоятельно.

• Эскизы и изображения для блогов и социальных сетей: Благодаря искусственному интеллекту блогерам больше не нужно искать стоковые фотографии или полагаться на типовые графические изображения. Они могут просто генерировать пользовательские изображения, соответствующие тематике их контента.

• Разработка игр и виртуальных миров: Разработчики видеоигр используют искусственный интеллект для создания детальных текстур, дизайна персонажей, а иногда и целых ландшафтов.

Как проверить, было ли изображение сгенерировано искусственным интеллектом 

Различить визуальные эффекты, созданные человеком и искусственным интеллектом, становится все сложнее, поскольку ИИ с каждым днем генерирует все более реалистичные изображения.

Однако существует несколько ручных методов проверки того, было ли изображение сгенерировано искусственным интеллектом.

Ищите неестественные детали

ИИ не совершенен, и иногда небольшие, но очевидные ошибки выдают его.

Следите за пальцами странной формы, неестественным выражением лица, непостоянным освещением или асимметричными узорами, которые не соответствуют физике реального мира. 

Даже продвинутые модели искусственного интеллекта иногда испытывают трудности с отрисовкой реалистичных рук, глаз или сложных текстур.

Проверьте, нет ли слишком гладких или размытых участков

Изображения, созданные искусственным интеллектом, часто отличаются необычной мягкостью, особенно в областях с высокой детализацией. 

Если изображение выглядит слишком гладким, лишено тонкой текстуры или имеет размытые края там, где должна быть резкость, это может быть результатом работы искусственного интеллекта.

Анализируйте тени и отражения

Одно из слабых мест ИИ - точное воспроизведение взаимодействия света с объектами.

Отражения в зеркалах или окнах могут не совпадать с реальной сценой, а тени могут казаться противоречивыми или физически невозможными.

Если что-то в освещении кажется "не так", стоит разобраться в этом подробнее.

Используйте обратный поиск изображений

Если вы подозреваете, что изображение может быть сгенерировано искусственным интеллектом, попробуйте выполнить обратный поиск изображений.

Для этого можно использовать функцию поиска изображений Google. 

Изображения, созданные искусственным интеллектом, часто не имеют происхождения в сети, в отличие от стоковых фотографий или пользовательского контента.

Если изображение не отображается в результатах поиска, возможно, оно создано искусственным интеллектом. 

Увеличьте масштаб и рассмотрите мелкие детали

На первый взгляд, изображения ИИ могут выглядеть безупречно.

Но при увеличении масштаба могут стать заметны странные артефакты, повторяющиеся текстуры или искажения мелких деталей (например, рисунка волос или ткани).

Несмотря на все эти ручные методы, существует множество мелких деталей, которые человеческий глаз просто не в состоянии уловить. 

Но детекторы изображений с искусственным интеллектом доступны нам уже сейчас, и нам не нужно утруждать себя ручным детектированием изображений для искусственного интеллекта. 

Возьмите Детектор изображений с искусственным интеллектом Undetectable AIНапример.

Вам нужно просто загрузить фотографию, и детектор, используя алгоритмы машинного обучения, проанализирует изображение на более глубоком уровне, чтобы обнаружить отпечатки пальцев ИИ, которые могут быть не видны невооруженным глазом.

Помните изображение шляпы фламинго, сгенерированное искусственным интеллектом Stable Diffusion AI из нескольких предыдущих разделов?

Он не смог обмануть необнаруживаемый ИИ. Убедитесь в этом сами.

Поэтому, если вы не уверены, является ли изображение искусственным интеллектом или нет, используйте Undetectable AI's Детектор изображений с искусственным интеллектом чтобы получить ответ.

Заключительные мысли

ИИ-генерация изображений больше не является футуристической концепцией.

Он уже здесь, он развивается и становится основополагающей частью создания цифрового контента. 

Поэтому понимание того, как работает искусственный интеллект для создания изображений, даст вам решающее преимущество в современной атмосфере, будь то рынок труда или личный круг общения.

В то же время способность различать изображения, созданные искусственным интеллектом, не менее важна, поскольку Его все чаще используют для изготовления подделок.

Эта способность также поможет вам обнаружить подсказки ИИ в ваших изображениях, чтобы вы могли их удалить. обход обнаружения контента с помощью искусственного интеллекта. 

Но с детектором изображений с искусственным интеллектом Undetectable AI это полностью наша головная боль.

Используя передовые алгоритмы машинного обучения, наш детектор может с точностью идентифицировать изображения, созданные искусственным интеллектом.

Не верьте нам на слово, когда вы можете проверьте это сами.

Пока вы здесь, не забудьте изучить наш ИИ-детектор и Humanizer в виджете ниже!