Hur fungerar AI-bildgenerering? AI-konst förklarad

Minns du när DALL-E AI-bildgeneratorn nyligen blev tillgänglig för alla 2021?

Redan året därpå uppskattade Forbes att över 1,5 miljoner användare skapade två miljoner bilder per dag med hjälp av DALL-E. 

Om du har provat på AI-genererad konst är det troligt att DALL-E var din första anhalt också.

Men de första dagarna då AI bara användes för skojs skull är sedan länge förbi. Idag används AI-genererade bilder för affärsändamål. 

A Studie mars 2023 fann att 36% av marknadsförarna nu använder AI för att skapa webbplatsbilder, medan 39% använder det för innehåll i sociala medier. 

Men även om många omfamnar AI:s kreativa potential är det få som verkligen förstår hur AI-bildgenerering fungerar bakom kulisserna. 

Hur kan en AI-modell gå från att analysera miljontals bilder till att producera en helt ny, aldrig tidigare visuell bild baserat på en enkel textfråga? 

Det är precis vad jag kommer att gå igenom i den här guiden. Vi kommer att täcka vad som är AI-bildgenerering, hur fungerar det, vilka AI-modeller finns bakom kulisserna och mer.

Så låt oss börja.

Vad är AI-bildgenerering?

AI-bildgenerering är en process där modeller för artificiell intelligens används för att skapa bilder från grunden. 

Du ger bara några rader text till en AI-bildgenerator, och en algoritm som har tränats på ett absurt stort dataset med bilder tar fram en bild på några sekunder.

Processen kräver inga penslar eller kameror.

Algoritmen har tränats på massor av målningar, foton och digitala konstverk från livets alla områden och kan nu producera något helt nytt baserat på dina instruktioner.

Med helt nytt menar jag precis allt som en människa kan tänka sig, vare sig det är verkligt eller overkligt, existerande eller icke-existerande. 

Om du till exempel ber om "en cyberpunkstad i solnedgången" kommer AI att skapa en aldrig tidigare visad bild som matchar din beskrivning.

Och nej, AI:n kommer inte att använda sig av ett redan befintligt fotografi eller kopiera ett annat konstverk. Den genererar något helt unikt varje gång.

Men hur ser bilderna ut i verkligheten?

Tja, bilderna är ibland fantastiska. Ibland hysteriskt fel. (Har du någonsin bett en AI att generera mänskliga händer?? Lycka till.) 

Komplexa scener med exakta interaktioner mellan objekt kan ibland förvirra AI:n, vilket leder till visuella fel som ser ut som om de hör hemma i en alternativ verklighet.

Nyare modeller har dock visat stor förbättring när det gäller att rita händer, fötter och andra invecklade detaljer.

Några viktiga AI-bildgeneratorer inkluderar:

• DALL-E
• Stabil diffusion
• MidJourney 
• Craiyon

Var och en av dessa har sina egna styrkor. Vissa är bra på fotorealism, medan andra är bättre på stiliserad konst.

Ta en titt på den här pixelkonstbilden av Stable Diffusion:

Så hur gör AI egentligen det här på en teknisk nivå? Låt oss ytterligare bryta ner hur AI-bildgenerering fungerar.

Hur AI använder maskininlärning för att skapa bilder

Huvudaktören bakom AI-bildgenerering är maskininlärning, eller ML som det förkortas.

Maskininlärning är ett komplext datorramverk som gör det möjligt för algoritmer att lära sig mönster, känna igen relationer och generera nya data utan större mänsklig inblandning. 

Tack vare att ML-modellerna tränas på stora datamängder lär de sig själva hur objekt, färger och texturer ska se ut.

Nu finns det två huvudsakliga tekniker för att träna dessa modeller:

• Övervakad inlärning: AI:n får se bilder tillsammans med deras beskrivningar, vilket hjälper den att associera ord med visuella element.
• Inlärning utan övervakning: AI:n lär sig genom att analysera mönster i stora datamängder utan instruktioner från en människa och tolkar visuell information på egen hand.

På en mer teknisk nivå är det neurala nätverk som är den underliggande tekniken här.

Det är datormodeller som efterliknar den mänskliga hjärnan och bearbetar information i lager, ungefär som människor.

Detta är naturligtvis bara början. 

Därefter lär du dig steg-för-steg-processen för hur bildgenerering AI fungerar faktiskt. 

Hur AI-bildgenerering fungerar (steg för steg)

Vi har gått igenom de stora dragen, men hur fungerar AI-bildgenerering i praktiken? 

Den faktiska processen är inte så enkel som att trycka på en knapp och se magi uppstå. Bakom varje AI-genererad bild finns en noggrant strukturerad pipeline.

Här är ett örnperspektiv på den rörledningen.

1. Träning på massiva bilddataset

Innan en AI-modell kan generera bilder måste den först se en hel del. Och med mycket menar jag miljontals (eller till och med miljarder) bilder, ofta hämtade från internet. 

Dessa bilder kombineras med textbeskrivningar som hjälper AI att förstå hur ord relaterar till visuella element. 

När den ser "en fluffig golden retriever som ligger i solen" lär den sig att "fluffig" avser textur, "gyllene" avser färg och "ligger i solen" påverkar ljus och skuggor.

Denna fas är av avgörande betydelse eftersom en AI-modell bara är så bra som dess träningsdata. 

Om datasetet är obalanserat, t.ex. mestadels konst i västerländsk stil eller partiska skildringar av vissa yrken, kan AI:s resultat kommer att återspegla dessa fördomar. 

Det är därför som forskare ständigt finjusterar dataset manuellt för mångfald och rättvisa för att förhindra missöden som AI-genererade VD:ar som tenderar att vara medelålders vita män som standard.

2. Använda neurala nätverk för att känna igen funktioner

När AI:n har tagit in ett berg av bilder börjar den bearbeta mönster med hjälp av neurala nätverk. 

Eftersom det inte är praktiskt möjligt att memorera specifika bilder och eftersom det skulle vara smärtsamt begränsande, bryter AI:n ner dem till numeriska värden, upptäcker trender och tilldelar sannolikheter till relationer.

Den lär sig till exempel att gitarrer brukar förknippas med händer, att katter brukar ha morrhår och att solljus kastar mjuka skuggor. 

Om du skulle be AI:n om "en flamingo med hög hatt och solglasögon som dansar på en strand i solnedgången, återgiven i akvarellstil", kommer den inte att hitta någon befintlig bild att kopiera. 

Istället genererar den en originalbild genom att sätta ihop begrepp som den har lärt sig (flamingo, hög hatt, solglasögon, strand, solnedgång och akvarellstil).

3. Generera bilder med hjälp av AI-modeller

I det här skedet är AI:n redo att skapa bilder, men den målar dem inte bara streck för streck som en mänsklig konstnär. 

Istället använder många modeller en process som kallas diffusion, vilket är en teknik där AI lär sig att "återställa" bilder från visuellt brus.

Så här fungerar det:

1. Forskarna lägger till lager av slumpmässigt brus (t.ex. brus på en gammal TV-skärm) till bilderna under träningen.
2. AI:n lär sig att känna igen de dolda bilderna under bruset.
3. Därefter vänder den på processen och avlägsnar gradvis brus tills den återfår en klar och detaljerad bild.

Med tiden blir AI:t så bra på den här processen att det inte längre behöver någon originalbild alls.

När du skriver in en text börjar AI:n istället med rent brus och förädlar det pixel för pixel tills en helt ny bild uppstår.

4. Förfining av utdata genom iterativ träning

Även om AI-genererade bilder kan vara häpnadsväckande realistiska är processen inte perfekt.

Ibland genererar en modell en bild som ser nästan rätt ut, men så upptäcker man en bisarr extra lem eller ett ansikte som ser smält ut. Det är då AI-modeller behöver iterativ träning.

AI-modeller förbättras genom en återkopplingsslinga där de ständigt jämför sina genererade bilder med verkliga bilder.

Detta görs ofta med hjälp av två konkurrerande nätverk:

• En generator, som skapar nya bilder
• En diskriminator, som försöker avgöra om bilderna är äkta eller falska

Generatorn blir bättre på att lura diskriminatorn, och diskriminatorn blir bättre på att upptäcka förfalskningar.

Detta ständigt pågående spel driver AI att förbättra sig tills de genererade bilderna blir nästan omöjliga att skilja från verkliga bilder.

För varje iteration blir AI-modellerna smartare, snabbare och bättre på att förstå subtila detaljer som hur reflektioner fungerar på vatten, hur olika material interagerar med ljus och, ja, hur man äntligen kan skapa mänskliga händer som inte ser ut att tillhöra en eldritch horror.

Olika typer av modeller för AI-bildgenerering

Under huven använder AI-bildgeneratorer olika typer av modeller för att ge liv åt pixlar.

Nedan följer några huvudtyper av dessa modeller.

1. Generativa adversariala nätverk (GAN)

Som nämnts tidigare, GANs består av två neurala nätverk - en generator och en diskriminator - som tävlar mot varandra. Generatorn skapar bilder medan diskriminatorn utvärderar deras äkthet. 

Med tiden förbättrar generatorn sin förmåga att producera realistiska bilder som kan lura diskriminatorn. GAN används ofta för att skapa fotorealistiska bilder av hög kvalitet.

2. Modeller för spridning

Modeller för spridning generera bilder genom att gradvis lägga till brus i data och sedan lära sig att vända på processen.

Modellen utgår från ett slumpmässigt brus och förfinar bilden steg för steg med hjälp av en textfråga.

Denna metod är känd för att ge mycket detaljerade och varierande resultat.

3. Variationsbaserade autoencoders (VAE)

VAEs kodar bilder till en komprimerad latent utrymme och sedan avkoda dem tillbaka till bilder. Genom att sampla från detta latenta utrymme kan VAE:er generera nya bilder som liknar träningsdata. 

De används ofta för uppgifter som kräver kontrollerad och strukturerad bildgenerering.

4. Neural stilöverföring (NST)

Har du någonsin velat se ditt husdjurs porträtt i Van Goghs Starry Night-stil? Det kommer att behöva NST's expertis. 

NST tar två befintliga bilder, en för innehåll och en för stil, och blandar dem. 

Den använder djupa neurala nätverk för att isolera och blanda egenskaper som texturer, färger och mönster, vilket skapar visuellt slående resultat som efterliknar stilen hos kända konstverk eller unika mönster.

Tillämpningar av AI-bildgenerering

Det som tidigare krävde timmar av manuellt designarbete kan nu göras på några minuter med rätt AI-verktyg för att skapa innehåll.

Här är några av de mest effektfulla sätten som AI-bildgenerering används på idag:

• Reklamkreatörer: Varumärken använder AI-bildgeneratorer för att skapa reklamgrafik, produktrenderingar och kampanjvisualiseringar till en bråkdel av kostnaden och tiden för traditionella designmetoder.

• Konst: Konstnärer och designers använder AI för att skapa nya stilar, remixa befintlig estetik och utforska visuella koncept som de kanske inte hade kunnat föreställa sig på egen hand.

• Miniatyrer och bilder för bloggar och sociala medier: Med AI behöver bloggare inte längre leta efter stockfoton eller förlita sig på generisk grafik. De kan helt enkelt generera anpassade bilder som matchar temat för deras innehåll.

• Spelutveckling och virtuella världar: Utvecklare av videospel använder AI för att generera detaljerade texturer, karaktärsdesign och ibland hela landskap.

Hur man kontrollerar om en bild har genererats av AI 

Att se skillnaden mellan mänskligt skapade och AI-skapade bilder blir allt svårare eftersom AI genererar mer realistiska bilder för varje dag som går.

Det finns dock några manuella tekniker för att verifiera om en bild är AI-genererad.

Leta efter onaturliga detaljer

AI är inte perfekt, och ibland avslöjas det av små men påtagliga fel.

Håll ett öga på konstigt formade fingrar, onaturliga ansiktsuttryck, inkonsekvent belysning eller asymmetriska mönster som inte stämmer överens med den verkliga världens fysik. 

Även avancerade AI-modeller har ibland problem med att återge realistiska händer, ögon eller komplexa texturer.

Kontrollera om det finns alltför släta eller suddiga områden

AI-genererade bilder har ofta en kuslig mjukhet, särskilt i områden med hög detaljrikedom. 

Om en bild ser för slät ut, saknar fin struktur eller har suddiga kanter där skärpan borde finnas, kan den vara resultatet av AI-generering.

Analysera skuggor och reflexer

En av AI:s svaga punkter är att exakt återskapa hur ljus interagerar med objekt.

Reflektioner i speglar eller fönster kanske inte stämmer överens med den verkliga scenen, och skuggor kan verka inkonsekventa eller fysiskt omöjliga.

Om något i belysningen verkar "fel" är det värt att undersöka saken närmare.

Använd omvänd bildsökning

Om du misstänker att en bild kan vara AI-genererad kan du prova att göra en omvänd bildsökning.

Du kan använda Googles bildsökningsfunktion för detta ändamål. 

AI-genererade bilder har ofta inte något ursprung på webben, till skillnad från stockfoton eller användargenererat innehåll.

Om en bild inte dyker upp i sökresultaten kan den vara skapad av AI. 

Zooma in och inspektera de små detaljerna

Vid en snabb anblick kan AI-bilder se felfria ut.

Men när du zoomar in kan konstiga artefakter, upprepade texturer eller förvrängningar i små detaljer (som mönstret i hår eller tyg) bli synliga.

Trots alla dessa manuella metoder finns det många finare detaljer som det mänskliga ögat helt enkelt inte kan fånga. 

Men AI-bilddetektorer finns tillgängliga för oss nu, vi behöver inte bry oss om att manuellt upptäcka bilder för AI. 

Ta Undetectable AI:s AI-bilddetektortill exempel.

Du behöver bara ladda upp bilden och detektorn, som använder maskininlärningsalgoritmer, analyserar bilden på en djupare nivå för att upptäcka AI-fingeravtryck som kanske inte är synliga för blotta ögat.

Minns du bilden av Flamingohatten som genererades av Stable Diffusion AI för några år sedan?

Den kunde inte lura Odetekterbar AI. Se själv nedan.

Så om du är osäker på om en bild är AI eller inte kan du använda Undetectable AI:s AI-bilddetektor för att få svaret.

Avslutande tankar

AI-bildgenerering är inte längre ett futuristiskt koncept.

Det är här, det utvecklas och det håller på att bli en grundläggande del av skapandet av digitalt innehåll. 

Så att förstå hur AI-bildgenerering fungerar ger dig en avgörande fördel i dagens atmosfär, oavsett om det är på arbetsmarknaden eller i den personliga kretsen.

Samtidigt är det lika viktigt att kunna skilja på AI-genererade bilder på grund av dess växande användning för att göra deepfakes.

Denna förmåga hjälper dig också att upptäcka AI-ledtrådar i dina bilder så att du kan ta bort dem för att kringgå AI-detektering av innehåll. 

Men med Undetectable AI:s AI-bilddetektor är det helt och hållet vår huvudvärk.

Med hjälp av avancerade maskininlärningsalgoritmer kan vår detektor identifiera AI-genererade bilder med precision.

Ta inte vårt ord för det när du kan testa det själv.

När du ändå är här, glöm inte att utforska vår AI Detector och Humanizer i widgeten nedan!