Yapay Zeka Görüntü Üretimi Nasıl Çalışır? Yapay Zeka Sanatı Açıklaması

DALL-E yapay zeka görüntü oluşturucusunun 2021'de herkesin erişimine açıldığı zamanı hatırlıyor musunuz?

Hemen ertesi yıl Forbes'un tahminine göre 1,5 milyondan fazla kullanıcı DALL-E'yi kullanarak günde iki milyon görüntü oluşturuyordu. 

Muhtemelen, yapay zeka tarafından üretilen sanatla uğraştıysanız, DALL-E sizin de ilk durağınız olmuştur.

Ancak yapay zekanın sadece eğlence için kullanıldığı o ilk günler çoktan geride kaldı. Bugün, yapay zeka tarafından üretilen görüntüler iş amaçlı kullanılıyor. 

A Mart 2023 çalışması pazarlamacıların 36%'si web sitesi görselleri oluşturmak için yapay zeka kullanırken, 39%'si sosyal medya içeriği için kullanıyor. 

Yine de pek çok kişi yapay zekanın yaratıcı potansiyelini benimserken, çok az kişi yapay zeka görüntü üretiminin perde arkasında nasıl çalıştığını gerçekten anlıyor. 

Bir yapay zeka modeli milyonlarca görüntüyü analiz etmekten basit bir metin komutuna dayalı yepyeni, daha önce hiç görülmemiş bir görsel üretmeye nasıl geçer? 

Bu kılavuzda size tam olarak bu konuda yol göstereceğim. Yapay zeka görüntü oluşturma nedir, nasıl çalışır, perde arkasında hangi yapay zeka modelleri vardır ve daha fazlasını ele alacağız.

Öyleyse başlayalım.

Yapay Zeka Görüntü Üretimi Nedir?

Yapay zeka görüntü üretimi, sıfırdan görseller oluşturmak için yapay zeka modellerinin kullanılması sürecidir. 

Bir yapay zeka görüntü oluşturucusuna birkaç satır metin veriyorsunuz ve inanılmaz büyüklükte bir görüntü veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir algoritma saniyeler içinde bir görüntü oluşturuyor.

Bu süreçte boya fırçası ya da kamera kullanılmıyor.

Algo, var olan tüm yaşam alanlarından tonlarca resim, fotoğraf ve dijital sanat eseri üzerinde eğitildi ve şimdi talimatlarınıza göre tamamen yeni bir şey üretebilir.

Tamamen yeni derken, gerçek ya da gerçek dışı, var olan ya da olmayan, insan aklının düşünebileceği her şeyi kastediyorum. 

Örneğin, "gün batımında bir siberpunk şehri" isteyin ve yapay zeka açıklamanıza uyan daha önce hiç görülmemiş bir görüntü oluşturacaktır.

Ve hayır, yapay zeka önceden var olan bir fotoğraftan çekmeyecek veya başka bir sanat eserini kopyalamayacak. Her seferinde tamamen benzersiz bir şey üretiyor.

Peki görüntüler nasıl ortaya çıkıyor?

Görüntüler bazen çarpıcı. Bazen komik bir şekilde. (Hiç bir yapay zekadan insan eli üretmesini istediniz mi?? İyi şanslar.) 

Nesneler arasında hassas etkileşimlere sahip karmaşık sahneler bazen yapay zekanın kafasını karıştırabilir ve alternatif bir gerçekliğe aitmiş gibi görünen görsel aksaklıklara yol açabilir.

Bununla birlikte, yeni modeller el, ayak ve diğer karmaşık ayrıntıları çizme konusunda büyük gelişme göstermiştir.

Bazı önemli yapay zeka görüntü oluşturucuları şunlardır:

• DALL-E
• Kararlı Difüzyon
• Yolculuğun Ortası 
• Craiyon

Bunların her birinin kendine özgü güçlü yanları vardır. Bazıları fotogerçekçilikte iyiyken, diğerleri stilize sanatta daha iyidir.

Stable Diffusion tarafından hazırlanan bu piksel sanatı resmine bir göz atın:

Peki, yapay zeka bunu teknik düzeyde nasıl yapıyor? Yapay zeka görüntü üretiminin nasıl çalıştığını biraz daha açalım.

Yapay Zeka Görüntü Oluşturmak İçin Makine Öğrenimini Nasıl Kullanıyor?

Yapay zeka görüntü üretiminin arkasındaki ana oyuncu makine öğrenimi veya kısaca ML'dir.

Makine öğrenimi, algoritmaların kalıpları öğrenmesine, ilişkileri tanımasına ve insanların fazla müdahalesi olmadan yeni veriler üretmesine olanak tanıyan karmaşık bir bilgisayar çerçevesidir. 

Makine öğrenimi modelleri, devasa veri kümeleri üzerinde aldıkları eğitim sayesinde nesnelerin, renklerin ve dokuların nasıl görünmesi gerektiğini kendiliğinden öğreniyor.

Şimdi, bu modelleri eğitmek için iki ana teknik vardır:

• Denetimli öğrenme: Yapay zekaya resimler açıklamalarıyla birlikte gösterilerek kelimeleri görsel unsurlarla ilişkilendirmesine yardımcı olunuyor.
• Denetimsiz öğrenme: Yapay zeka, insan tarafından etiketlenmiş talimatlar olmadan devasa veri kümelerindeki kalıpları analiz ederek öğrenir ve görsel bilgileri kendi başına anlamlandırır.

Daha teknik bir düzeyde, sinir ağları burada temel alınan teknolojidir.

Bunlar insan beynini taklit eden ve bilgiyi insanlar gibi katmanlar halinde işleyen bilgisayar modelleridir.

Tabii ki bu sadece başlangıç. 

Ardından, görüntü oluşturma yapay zekasının gerçekte nasıl çalıştığına dair adım adım süreci öğreneceksiniz. 

Yapay Zeka Görüntü Oluşturma Nasıl Çalışır (Adım Adım)

Genel hatlarıyla ele almış olsak da, yapay zeka görüntü üretimi pratikte nasıl çalışıyor? 

Gerçek süreç, bir düğmeye basmak ve sihrin gerçekleşmesini izlemek kadar basit değildir. Yapay zeka tarafından üretilen her görüntünün arkasında dikkatle yapılandırılmış bir boru hattı vardır.

İşte boru hattına kartal gözüyle bir bakış.

1. Devasa Görüntü Veri Kümeleri Üzerinde Eğitim

Bir yapay zeka modelinin görüntü oluşturabilmesi için önce çok sayıda görüntü görmesi gerekir. Çok sayıda derken, genellikle internetten toplanan milyonlarca (hatta milyarlarca) görüntüyü kastediyorum. 

Bu görüntüler, yapay zekanın kelimelerin görsel öğelerle nasıl ilişkili olduğunu anlamasına yardımcı olan metinsel açıklamalarla eşleştirilir. 

"Güneşte yatan kabarık bir golden retriever" gördüğünde, "kabarık" kelimesinin dokuyu, "golden" kelimesinin rengi ve "güneşte yatma" ifadesinin de ışık ve gölgeleri etkilediğini öğrenir.

Bu aşama kritik öneme sahiptir çünkü bir yapay zeka modeli ancak eğitim verileri kadar iyidir. 

Veri kümesi dengesizse, örneğin çoğunlukla Batı tarzı sanat veya belirli mesleklerin önyargılı tasvirleri varsa YZ'nin çıktıları bu önyargıları yansıtacaktır. 

Bu nedenle araştırmacılar, yapay zeka tarafından üretilen CEO'ların varsayılan olarak orta yaşlı beyaz erkekler olma eğiliminde olması gibi aksilikleri önlemek için veri kümelerini çeşitlilik ve adalet açısından manuel olarak sürekli olarak ince ayarlamaktadır.

2. Özellikleri Tanımak için Sinir Ağlarını Kullanma

Yapay zeka bir yığın görüntüyü aldıktan sonra, aşağıdaki yöntemleri kullanarak desenleri işlemeye başlar sinir ağları. 

Belirli görüntüleri ezberlemek pratik olmadığından ve acı verici bir şekilde sınırlayıcı olacağından, AI bunları sayısal değerlere ayırır, eğilimleri tespit eder ve ilişkilere olasılıklar atar.

Örneğin, gitarların genellikle ellerle ilişkili olduğunu, kedilerin bıyıklara sahip olma eğiliminde olduğunu ve güneş ışığının yumuşak gölgeler oluşturduğunu öğrenir. 

Yapay zekadan "silindir şapka ve güneş gözlüğü takmış, gün batımında sahilde dans eden, suluboya resim tarzında işlenmiş bir flamingo" isterseniz, kopyalamak için mevcut bir görüntü bulamayacaktır. 

Bunun yerine, öğrendiği kavramları (flamingo, silindir şapka, güneş gözlüğü, plaj, gün batımı ve suluboya stili) bir araya getirerek orijinal bir görüntü oluşturacaktır.

3. Yapay Zeka Modelleri Kullanarak Görüntü Oluşturma

Bu aşamada, yapay zeka görüntüler oluşturmaya hazırdır, ancak bunları bir insan sanatçı gibi tek tek boyamaz. 

Bunun yerine, birçok model, yapay zekanın görsel gürültüden görüntüleri "kurtarmayı" öğrendiği bir teknik olan difüzyon adı verilen bir süreç kullanır.

Şöyle çalışıyor:

1. Araştırmacılar eğitim sırasında görüntülere rastgele gürültü katmanları (örneğin eski bir TV ekranındaki parazit) ekliyor.
2. Yapay zeka, gürültünün altında gizlenmiş görüntüleri tanımayı öğrenir.
3. Daha sonra işlemi tersine çevirerek net ve ayrıntılı bir görüntü elde edene kadar gürültüyü kademeli olarak kaldırır.

Zamanla, yapay zeka bu süreçte o kadar iyi hale gelir ki artık orijinal bir görüntüye ihtiyaç duymaz.

Bunun yerine, bir metin istemi girdiğinizde, yapay zeka saf gürültü ile başlar ve tamamen yeni bir görüntü ortaya çıkana kadar piksel piksel rafine eder.

4. Yinelemeli Eğitim Yoluyla Çıktıların İyileştirilmesi

Yapay zeka tarafından üretilen görüntüler dudak uçuklatacak kadar gerçekçi olabilse de, süreç mükemmel değildir.

Bazen bir model neredeyse doğru görünen bir görüntü oluşturur, ancak daha sonra tuhaf bir ekstra uzuv veya erimiş görünümlü bir yüz fark edersiniz. İşte bu noktada yapay zeka modellerinin yinelemeli eğitime ihtiyacı vardır.

Yapay zeka modelleri, ürettikleri görüntüleri sürekli olarak gerçek görüntülerle karşılaştırdıkları bir geri bildirim döngüsü aracılığıyla gelişir.

Bu genellikle iki rakip ağ kullanılarak yapılır:

• Yeni görüntüler oluşturan bir jeneratör
• Bu görüntülerin gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu anlamaya çalışan bir ayırıcı

Üreteç, ayırt ediciyi kandırmada daha iyi hale gelir ve ayırt edici de sahtekarlıkları tespit etmede daha iyi hale gelir.

Hiç bitmeyen bu oyun, üretilen görüntüler gerçek görüntülerden neredeyse ayırt edilemez hale gelene kadar yapay zekayı gelişmeye zorluyor.

Her yinelemede, yapay zeka modelleri daha akıllı, daha hızlı ve suda yansımaların nasıl işlediği, farklı malzemelerin ışıkla nasıl etkileşime girdiği ve evet, sonunda bir cehennem dehşetine aitmiş gibi görünmeyen insan ellerinin nasıl oluşturulacağı gibi ince ayrıntıları anlamada daha iyi hale geliyor.

Yapay Zeka Görüntü Oluşturma Modellerinin Türleri

Yapay zeka görüntü oluşturucuları, piksellere hayat vermek için farklı model türleri kullanır.

Aşağıda bu modellerin birkaç ana türü yer almaktadır.

1. Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar)

Daha önce de belirtildiği gibi, GAN'lar birbiriyle rekabet eden iki sinir ağından (bir jeneratör ve bir diskriminatör) oluşur. Üreteç görüntüleri oluştururken, ayırt edici bunların gerçekliğini değerlendirir. 

Zamanla üretici, ayırt ediciyi yanıltabilecek gerçekçi görüntüler üretme becerisini geliştirir. GAN'lar yüksek kaliteli, fotogerçekçi görüntüler oluşturmak için yaygın olarak kullanılmaktadır.

2. Difüzyon Modelleri

Difüzyon modelleri Verilere kademeli olarak gürültü ekleyerek ve ardından işlemi tersine çevirmeyi öğrenerek görüntüler oluşturur.

Rastgele gürültüden başlayan model, bir metin uyarısıyla yönlendirilen görüntüyü adım adım iyileştirir.

Bu yaklaşım, son derece detaylı ve çeşitli çıktılar üretmesiyle bilinir.

3. Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar (VAE'ler)

VAE'ler görüntüleri sıkıştırılmış bir gizli alan ve ardından bunları tekrar görüntülere dönüştürür. VAE'ler bu gizli uzaydan örnekleme yaparak eğitim verilerine benzeyen yeni görüntüler oluşturabilir. 

Genellikle kontrollü ve yapılandırılmış görüntü üretimi gerektiren görevler için kullanılırlar.

4. Sinirsel Stil Transferi (NST)

Hiç evcil hayvanınızın portresini Van Gogh'un Yıldızlı Gece tarzında görmek istediniz mi? Bunun için NST'in uzmanlığı. 

NST, biri içerik diğeri stil için olmak üzere mevcut iki görüntüyü alır ve bunları harmanlar. 

Dokular, renkler ve desenler gibi özellikleri izole etmek ve harmanlamak için derin sinir ağları kullanır ve ünlü sanat eserlerinin veya benzersiz tasarımların tarzını taklit eden görsel olarak çarpıcı çıktılar oluşturur.

Yapay Zeka Görüntü Oluşturma Uygulamaları

Bir zamanlar saatlerce süren manuel tasarım çalışmaları artık doğru tasarımla dakikalar içinde gerçekleştirilebiliyor. Yapay zeka içerik oluşturma araçları.

İşte yapay zeka ile görüntü oluşturmanın günümüzde kullanıldığı en etkili yöntemlerden bazıları:

• Reklam yaratıcıları: Markalar reklam grafikleri, ürün görselleri ve kampanya görsellerini geleneksel tasarım yöntemlerinin maliyet ve süresinin çok altında oluşturmak için yapay zeka görüntü oluşturucularını kullanıyor.

• Sanat: Sanatçılar ve tasarımcılar yeni stiller oluşturmak, mevcut estetiği yeniden karıştırmak ve kendi başlarına hayal edemeyecekleri görsel kavramları keşfetmek için yapay zekayı kullanıyor.

• Blog ve sosyal medya küçük resimleri ve görselleri: Yapay zeka sayesinde blog yazarları artık stok fotoğraf aramak veya genel grafiklere güvenmek zorunda kalmıyor. İçeriklerinin temasına uygun özel görseller oluşturabilirler.

• Oyun geliştirme ve sanal dünyalar: Video oyunu geliştiricileri, ayrıntılı dokular, karakter tasarımları ve bazen de tüm manzaraları oluşturmak için yapay zekayı kullanıyor.

Bir Görselin Yapay Zeka Tarafından Oluşturulup Oluşturulmadığı Nasıl Doğrulanır? 

Yapay zeka gün geçtikçe daha gerçekçi görüntüler ürettiğinden, insan yapımı ve yapay zeka tarafından yaratılmış görseller arasındaki farkı tespit etmek daha da zorlaşıyor.

Bununla birlikte, bir görüntünün yapay zeka tarafından üretilip üretilmediğini doğrulamak için birkaç manuel teknik vardır.

Doğal Olmayan Ayrıntıları Arayın

Yapay zeka mükemmel değildir ve bazen küçük ama anlamlı hatalar onu ele verir.

Garip şekilli parmaklara, doğal olmayan yüz ifadelerine, tutarsız aydınlatmaya veya gerçek dünya fiziğine uymayan asimetrik desenlere dikkat edin. 

Gelişmiş yapay zeka modelleri bile bazen gerçekçi eller, gözler veya karmaşık dokular oluşturmakta zorlanabiliyor.

Aşırı Pürüzsüz veya Bulanık Alanları Kontrol Edin

Yapay zeka tarafından üretilen görüntülerde, özellikle detayların yüksek olduğu bölgelerde, genellikle esrarengiz bir yumuşaklık vardır. 

Bir görüntü çok pürüzsüz görünüyorsa, ince dokudan yoksunsa veya keskinliğin olması gereken yerlerde bulanık kenarlara sahipse, bu yapay zeka üretiminin bir sonucu olabilir.

Gölgeleri ve Yansımaları Analiz Etme

Yapay zekanın zayıf noktalarından biri, ışığın nesnelerle etkileşime girme şeklini doğru bir şekilde taklit etmektir.

Ayna veya pencerelerdeki yansımalar gerçek sahneye uymayabilir ve gölgeler tutarsız veya fiziksel olarak imkansız görünebilir.

Aydınlatmayla ilgili bir şey "kapalı" görünüyorsa, daha fazla araştırmaya değer.

Tersine Görsel Aramayı Kullanın

Bir görselin yapay zeka tarafından üretilmiş olabileceğinden şüpheleniyorsanız, tersine görsel araması yapmayı deneyin.

Bunun için Google görsel arama özelliğini kullanabilirsiniz. 

Yapay zeka tarafından üretilen görsellerin, stok fotoğraflar veya kullanıcı tarafından oluşturulan içeriklerin aksine, genellikle web üzerinde bir kaynağı yoktur.

Bir görsel arama sonuçlarında görünmüyorsa, yapay zeka tarafından oluşturulmuş olabilir. 

Yakınlaştırın ve İnce Ayrıntıları İnceleyin

Hızlı bir bakışta, AI görüntüleri kusursuz görünebilir.

Ancak yakınlaştırıldığında, garip yapaylıklar, tekrar eden dokular veya küçük ayrıntılardaki (saç veya kumaş deseni gibi) bozulmalar fark edilebilir hale gelebilir.

Tüm bu manuel yöntemlere rağmen, insan gözünün yakalayamayacağı birçok ince ayrıntı vardır. 

Ancak AI görüntü dedektörleri artık elimizde mevcut, AI için görüntüleri manuel olarak tespit etmekle kendimizi rahatsız etmemize gerek yok. 

Al Undetectable AI'ın yapay zeka görüntü dedektörüÖrneğin.

Tek yapmanız gereken resmi yüklemek ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanan dedektör, çıplak gözle görülemeyen yapay zeka parmak izlerini tespit etmek için görüntüyü daha derin bir seviyede analiz ediyor.

Birkaç bölüm önce Stable Diffusion AI tarafından oluşturulan Flamingo Şapkası görüntüsünü hatırlıyor musunuz?

Algılanamayan Yapay Zekayı kandıramadı. Aşağıda kendiniz görün.

Dolayısıyla, bir görüntünün yapay zeka olup olmadığından emin değilseniz, Undetectable AI'nın Yapay zeka görüntü dedektörü cevabı almak için.

Son Düşünceler

Yapay zeka görüntü üretimi artık fütüristik bir kavram değil.

Burada, gelişiyor ve dijital içerik oluşturmanın temel bir parçası haline geliyor. 

Bu nedenle, yapay zeka ile imaj oluşturmanın nasıl çalıştığını anlamak, ister iş piyasası ister kişisel çevre olsun, günümüz atmosferinde size çok önemli bir avantaj sağlar.

Aynı zamanda, yapay zeka tarafından üretilen görüntüleri ayırt edebilme becerisine sahip olmak da aşağıdaki nedenlerden dolayı aynı derecede önemlidir derin sahtecilik yapmak için artan kullanımı.

Bu yetenek aynı zamanda görüntülerinizdeki yapay zeka ipuçlarını tespit etmenize yardımcı olur, böylece bunları kaldırabilirsiniz. yapay zeka içerik tespitini atlayın. 

Ancak Undetectable AI'nın AI görüntü dedektörü ile bu tamamen bizim baş ağrımız.

Gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını kullanan dedektörümüz, yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüleri hassas bir şekilde tanımlayabilir.

Yapabilecekken bizim sözümüze güvenmeyin kendiniz test edin.

Hazır buradayken, aşağıdaki widget'tan Yapay Zeka Dedektörümüzü ve İnsancıllaştırıcımızı keşfetmeyi unutmayın!