Як працює АІ-генерація зображень? Пояснення мистецтва штучного інтелекту

Пам'ятаєте, як у 2021 році ШІ-генератор зображень DALL-E став доступним для всіх?

Вже наступного року Forbes підрахував, що понад 1,5 мільйона користувачів створювали два мільйони зображень на день за допомогою DALL-E. 

Швидше за все, якщо ви коли-небудь займалися мистецтвом, створеним за допомогою штучного інтелекту, DALL-E також був вашою першою зупинкою.

Але ті перші дні, коли ШІ використовувався лише для розваги, давно минули. Сьогодні зображення, згенеровані штучним інтелектом, використовуються для бізнес-цілей. 

A Дослідження за березень 2023 року виявило, що 36% маркетологів зараз використовують ШІ для створення візуальних ефектів на веб-сайтах, а 39% - для контенту в соціальних мережах. 

Проте, хоча багато хто визнає творчий потенціал ШІ, мало хто по-справжньому розуміє, як за лаштунками працює процес створення зображень штучним інтелектом. 

Як ШІ-модель переходить від аналізу мільйонів зображень до створення абсолютно нового, небаченого раніше візуального ряду на основі простої текстової підказки? 

Саме про це я розповім вам у цьому посібнику. Ми розповімо, що таке ШІ-генерація зображень, як вона працює, які моделі ШІ стоять за лаштунками та багато іншого.

Тож почнемо.

Що таке генерація зображень зі штучним інтелектом?

AI-генерація зображень - це процес використання моделей штучного інтелекту для створення візуальних образів з нуля. 

Ви просто даєте кілька рядків тексту ШІ-генератору зображень, і алгоритм, навчений на абсурдно великому наборі даних зображень, створює зображення за лічені секунди.

Процес не передбачає жодних пензлів чи камер.

Алго був навчений на тоннах картин, фотографій та цифрових творів мистецтва з усіх сфер життя, що існують, і тепер може створити щось абсолютно нове на основі ваших інструкцій.

Під "абсолютно новим" я маю на увазі все, що може придумати людський розум, реальне чи нереальне, існуюче чи неіснуюче. 

Наприклад, запитайте "кіберпанк-місто на заході сонця", і ШІ створить ніколи раніше не бачене зображення, яке відповідає вашому опису.

І ні, штучний інтелект не буде використовувати вже існуючу фотографію або копіювати інший витвір мистецтва. Він щоразу генерує щось абсолютно унікальне.

Але якими виявляються зображення?

Ну, зображення іноді приголомшливі. Іноді кумедно вимкнені. (Ви коли-небудь просили АІ згенерувати людські руки? Удачі.) 

Складні сцени з точними взаємодіями між об'єктами іноді можуть збити ШІ з пантелику, що призводить до візуальних збоїв, які виглядають так, ніби вони належать до альтернативної реальності.

Однак новіші моделі значно покращили промальовування рук, ніг та інших складних деталей.

Деякі з основних генераторів зображень зі штучним інтелектом включають:

• ДАЛ-І
• Стабільна дифузія
• MidJourney 
• Крайон

Кожен з них має свої сильні сторони. Комусь добре вдається фотореалізм, а комусь краще вдається стилізоване мистецтво.

Погляньте на це піксельне зображення від Stable Diffusion:

Отже, як ШІ робить це на технічному рівні? Розглянемо докладніше, як працює штучний інтелект у створенні зображень.

Як ШІ використовує машинне навчання для створення зображень

Головним гравцем у створенні зображень зі штучним інтелектом є машинне навчання, або скорочено ML.

Машинне навчання - це складна комп'ютерна система, яка дозволяє алгоритмам вивчати закономірності, розпізнавати взаємозв'язки та генерувати нові дані без особливого втручання людини. 

Завдяки навчанню на великих масивах даних ML-моделі самостійно дізнаються, як мають виглядати об'єкти, кольори та текстури.

Існує дві основні методики навчання цих моделей:

• Навчання під наглядом: ШІ показують зображення разом з їхніми описами, що допомагає йому асоціювати слова з візуальними елементами.
• Навчання без нагляду: ШІ навчається, аналізуючи закономірності у величезних масивах даних без людських інструкцій, самостійно осмислюючи візуальну інформацію.

На більш технічному рівні в основі технології лежать нейронні мережі.

Це комп'ютерні моделі, які імітують людський мозок і обробляють інформацію пошарово, дещо подібно до людини.

Звісно, це тільки початок. 

Далі ви дізнаєтеся покроково, як насправді працює ШІ для створення зображень. 

Як працює генерація зображень зі штучним інтелектом (крок за кроком)

Ми розглянули основні моменти, але як ШІ генерує зображення на практиці? 

Насправді процес не такий простий, як просто натиснути кнопку і спостерігати, як відбувається магія. За кожним зображенням, створеним штучним інтелектом, стоїть ретельно структурований конвеєр.

Ось вид на цей трубопровід з висоти орлиного польоту.

1. Навчання роботі з великими масивами даних зображень

Перш ніж модель штучного інтелекту зможе генерувати зображення, їй потрібно багато чого побачити. І під "багато" я маю на увазі мільйони (або навіть мільярди) зображень, часто висмикнуті з інтернету. 

Ці зображення поєднуються з текстовими описами, які допомагають ШІ зрозуміти, як слова пов'язані з візуальними елементами. 

Коли він бачить "пухнастого золотистого ретривера, який лежить на сонці", він дізнається, що "пухнастий" відноситься до текстури, "золотистий" - до кольору, а "лежить на сонці" впливає на освітлення і тіні.

Цей етап має вирішальне значення, оскільки модель ШІ настільки хороша, наскільки хороші її навчальні дані. 

Якщо набір даних незбалансований, скажімо, в ньому переважає мистецтво західного стилю або упереджене зображення певних професій, то Результати роботи ШІ відображатимуть ці упередження. 

Ось чому дослідники постійно вручну допрацьовують набори даних для забезпечення різноманітності та справедливості, щоб запобігти таким помилкам, як генерування ШІ генеральних директорів, які за замовчуванням є білими чоловіками середнього віку.

2. Використання нейронних мереж для розпізнавання ознак

Після того, як ШІ проковтнув гору зображень, він починає обробляти шаблони, використовуючи нейронні мережі. 

Оскільки запам'ятовування конкретних зображень не є практичним і було б болісно обмежуючим, ШІ розбиває їх на числові значення, виявляючи тенденції та призначаючи ймовірності взаємозв'язків.

Наприклад, вона дізнається, що гітара зазвичай асоціюється з руками, що коти, як правило, мають вуса, і що сонячне світло відкидає м'які тіні. 

Якщо ви попросите ШІ створити "фламінго в капелюсі та сонцезахисних окулярах, який танцює на пляжі на заході сонця, зображеного в стилі акварельного живопису", він не знайде жодного зображення, яке можна було б скопіювати. 

Натомість він створить оригінальне зображення, поєднуючи вивчені концепції (фламінго, капелюх, сонцезахисні окуляри, пляж, захід сонця та акварельний стиль).

3. Генерування зображень за допомогою моделей штучного інтелекту

На цьому етапі ШІ готовий створювати зображення, але він не просто малює їх штрих за штрихом, як людина-художник. 

Замість цього багато моделей використовують процес, який називається дифузією - техніку, за допомогою якої ШІ вчиться "відновлювати" зображення з візуального шуму.

Ось як це працює:

1. Під час навчання дослідники додають до зображень шари випадкового шуму (наприклад, статичний шум на екрані старого телевізора).
2. ШІ вчиться розпізнавати приховані зображення під шумом.
3. Потім він повертає процес у зворотному напрямку, поступово видаляючи шум, поки не отримає чітке, деталізоване зображення.

З часом штучний інтелект настільки вправляється з цим процесом, що йому більше не потрібне оригінальне зображення.

Замість цього, коли ви вводите текстовий запит, ШІ починає з чистого шуму і покращує його піксель за пікселем, поки не з'являється абсолютно нове зображення.

4. Вдосконалення результатів за допомогою ітеративного навчання

Хоча зображення, створені штучним інтелектом, можуть бути приголомшливо реалістичними, процес не є досконалим.

Іноді модель генерує зображення, яке виглядає майже правильно, але потім ви помічаєте химерну зайву кінцівку або розплавлене обличчя. Саме в таких випадках АІ-моделі потребують ітеративного навчання.

ШІ-моделі вдосконалюються через цикл зворотного зв'язку, коли вони постійно порівнюють згенеровані ними зображення з реальними.

Для цього часто використовують дві конкуруючі мережі:

• Генератор, який створює нові зображення
• Дискримінатор, який намагається визначити, чи є ці зображення справжніми чи підробленими

Генератору все краще вдається обдурити дискримінатор, а дискримінатор все краще виявляє підробки.

Ця нескінченна гра підштовхує ШІ до вдосконалення, доки згенеровані зображення не стануть майже не відрізнятись від реальних.

З кожною ітерацією АІ-моделі стають розумнішими, швидшими і краще розуміють такі тонкі деталі, як відображення на воді, взаємодія різних матеріалів зі світлом і, так, як нарешті згенерувати людські руки, які не виглядають так, наче вони належать старому жахалці.

Типи моделей генерації зображень зі штучним інтелектом

В основі ШІ-генераторів зображень лежать різні типи моделей, що дозволяють оживляти пікселі.

Нижче наведено кілька основних типів цих моделей.

1. Генеративні змагальні мережі (GAN)

Як згадувалося раніше, GANs складається з двох нейронних мереж - генератора та дискримінатора, які конкурують між собою. Генератор створює зображення, а дискримінатор оцінює їхню справжність. 

З часом генератор покращує свою здатність створювати реалістичні зображення, які можуть обдурити дискримінатор. ГАН широко використовуються для створення високоякісних, фотореалістичних зображень.

2. Дифузійні моделі

Дифузійні моделі генерувати зображення шляхом поступового додавання шуму до даних, а потім навчитися зворотному процесу.

Починаючи з випадкового шуму, модель крок за кроком покращує зображення, керуючись текстовою підказкою.

Цей підхід відомий тим, що дає дуже детальні та різноманітні результати.

3. Варіаційні автокодери (VAE)

VAEs кодування зображень у стислий формат латентний простір а потім декодувати їх назад у зображення. Роблячи вибірку з цього прихованого простору, VAE може генерувати нові зображення, які нагадують навчальні дані. 

Їх часто використовують для завдань, що вимагають контрольованої та структурованої генерації зображень.

4. Нейронне перенесення стилів (NST)

Хотіли коли-небудь бачити портрет свого улюбленця в стилі "Зоряної ночі" Ван Гога? Для цього вам знадобляться NST"досвід і знання". 

NST бере два існуючих зображення, одне за змістом, а інше за стилем, і змішує їх. 

Він використовує глибокі нейронні мережі для виділення та змішування таких елементів, як текстури, кольори та візерунки, створюючи візуально вражаючі результати, що імітують стиль відомих творів мистецтва або унікальних дизайнів.

Застосування штучного інтелекту для створення зображень

Те, що колись вимагало годин ручної роботи з проектування, тепер можна зробити за лічені хвилини за допомогою правильного Інструменти для створення контенту зі штучним інтелектом.

Ось деякі з найефективніших способів створення зображень за допомогою ШІ, які використовуються сьогодні:

• Рекламні креативи: Бренди використовують генератори зображень зі штучним інтелектом для створення рекламної графіки, візуалізацій продуктів і кампаній за меншу вартість і менший час, ніж традиційні методи дизайну.

• Мистецтво: Художники та дизайнери використовують ШІ, щоб створювати нові стилі, реміксувати існуючу естетику та досліджувати візуальні концепції, які вони не змогли б уявити самостійно.

• Ескізи та зображення для блогів і соціальних мереж: Завдяки ШІ блогерам більше не потрібно шукати стокові фотографії або покладатися на типову графіку. Вони можуть просто створювати власні зображення, які відповідають тематиці їхнього контенту.

• Розробка ігор та віртуальних світів: Розробники відеоігор використовують ШІ для створення детальних текстур, дизайну персонажів, а іноді й цілих ландшафтів.

Як перевірити, чи було зображення згенероване штучним інтелектом 

Помітити різницю між візуальними зображеннями, створеними людиною і штучним інтелектом, стає все складніше, оскільки ШІ з кожним днем генерує все більш реалістичні зображення.

Однак існує кілька ручних методів перевірки того, чи було зображення згенероване штучним інтелектом.

Шукайте неприродні деталі

ШІ не ідеальний, і іноді невеликі, але промовисті помилки видають його.

Звертайте увагу на пальці дивної форми, неприродні вирази обличчя, непослідовне освітлення або асиметричні візерунки, які не відповідають реальній фізиці. 

Навіть просунуті моделі штучного інтелекту іноді мають проблеми з відтворенням реалістичних рук, очей або складних текстур.

Перевірте, чи немає надто гладких або розмитих ділянок

Зображення, створені штучним інтелектом, часто відрізняються дивовижною м'якістю, особливо в областях з високою деталізацією. 

Якщо зображення виглядає занадто гладким, не має чіткої текстури або має розмиті краї там, де має бути різкість, це може бути результатом генерації ШІ.

Аналізуйте тіні та відображення

Одне зі слабких місць ШІ - точне відтворення взаємодії світла з об'єктами.

Відображення в дзеркалах або вікнах можуть не відповідати реальній сцені, а тіні можуть виглядати непослідовними або фізично неможливими.

Якщо щось в освітленні здається "не так", варто дослідити далі.

Використовуйте зворотний пошук зображень

Якщо ви підозрюєте, що зображення може бути згенероване штучним інтелектом, спробуйте запустити зворотний пошук зображень.

Для цього ви можете скористатися функцією пошуку зображень Google. 

Зображення, створені штучним інтелектом, часто не мають походження з Інтернету, на відміну від стокових фотографій або контенту, створеного користувачами.

Якщо зображення не з'являється в результатах пошуку, можливо, воно створене штучним інтелектом. 

Збільшити та роздивитися дрібні деталі

На перший погляд, зображення зі штучним інтелектом можуть виглядати бездоганно.

Але при збільшенні зображення можуть стати помітними дивні артефакти, повторювані текстури або спотворення в дрібних деталях (наприклад, візерунок волосся або тканини).

Незважаючи на всі ці ручні методи, є багато дрібних деталей, які людське око просто не може вловити. 

Але завдяки ШІ-детекторам зображень, доступним нам зараз, нам не потрібно обтяжувати себе ручним виявленням зображень для ШІ. 

Візьміть Детектор зображень ШІ Undetectableнаприклад.

Вам просто потрібно завантажити фотографію, і детектор, використовуючи алгоритми машинного навчання, проаналізує зображення на більш глибокому рівні, щоб виявити відбитки пальців ШІ, які можуть бути невидимі неозброєним оком.

Пам'ятаєте зображення капелюха фламінго, згенероване ШІ зі стабільною дифузією кілька розділів тому?

Це не могло обдурити невидимий ШІ. Переконайтеся в цьому самі.

Тому, якщо ви не впевнені, чи є зображення ШІ чи ні, використовуйте ШІ, який неможливо виявити ШІ-детектор зображень щоб отримати відповідь.

Заключні думки

Створення зображень за допомогою штучного інтелекту - це вже не футуристична концепція.

Він тут, він розвивається і стає фундаментальною частиною створення цифрового контенту. 

Тому розуміння того, як працює ШІ-генерація зображень, дає вам вирішальну перевагу в сучасній атмосфері, чи то на ринку праці, чи то в особистому колі.

У той же час, здатність розрізняти зображення, створені ШІ, не менш важлива через те, що його зростаюче використання для створення глибоких фейків.

Ця функція також допоможе вам виявити підказки ШІ у ваших зображеннях, щоб ви могли видалити їх до обхід виявлення контенту зі штучним інтелектом. 

Але з ШІ-детектором зображень Undetectable AI це повністю наш головний біль.

Використовуючи передові алгоритми машинного навчання, наш детектор може точно ідентифікувати зображення, створені штучним інтелектом.

Не вірте нам на слово, коли можете перевірте це самі.

Поки ви тут, не забудьте ознайомитися з нашими детектором ШІ та гуманізатором у віджеті нижче!