Om beelden te creëren met behulp van kunstmatige intelligentie zijn er verschillende hulpmiddelen en methoden beschikbaar. De creatie van beelden met behulp van AI is een bron van ethische vragen. Legaliteit is ook een onderwerp dat vaak aan de orde komt, met name op het gebied van auteursrecht en het gebruik van persoonlijke gegevens. Ontdek hoe AI genereert beelden terwijl gebruikers nieuwe stijlen kunnen verkennen. Het kan ook worden gebruikt om bepaalde creatieve taken te automatiseren.
De invloed van de opkomst van kunstmatige intelligentie op het maken van afbeeldingen
De opkomst van kunstmatige intelligentie heeft een verrassende invloed gehad op het maken van afbeeldingen. Er zijn talloze creatieve mogelijkheden ontstaan. De technieken van AI maken het mogelijk om “Waarom kiezen voor AI-gegenereerde afbeeldingen in je online content?” href=”https://all-images.ai/blog/pourquoi-opter-pour-des-images-generees-par-ia-dans-votre-contenu-en-ligne/”>realistische afbeeldingen te genereren vanuit databases. Afhankelijk van de programmering kan de AI leren van heterogene sets. Vervolgens reproduceert het patronen, texturen en details met grote precisie.
Hij kan zich aanpassen aan veranderingen in verschillende systemen. Dankzij AI is het mogelijk om bepaalde creatieve ontwerptaken te automatiseren. Het kan bijvoorbeeld automatisch landschappen, objecten en zelfs gezichten creëren. Dit bespaart makers van visuele content veel tijd. Ontwerpers zijn dankzij AI vrij om nieuwe horizonten te verkennen.
Kunstmatige intelligentie biedt nieuwe manieren van interactie met afbeeldingen. Het is eenvoudiger om te zoeken naar vergelijkbare content en om bepaalde details in realtime aan te passen. De mogelijkheden op het gebied van visuele creatie nemen toe.
De verschillende technologieën voor het genereren van afbeeldingen met behulp van kunstmatige intelligentie
Er zijn twee soorten technologieën voor het genereren van afbeeldingen met behulp van kunstmatige intelligentie. Beeldgeneratie op basis van generatieve adversariële neurale netwerken (GAN’s) en beeldgeneratie op basis van convolutionele neurale netwerken (CNN’s).
Generatieve tegennatuurlijke netwerken GAN
GANs (Generative Adversarial Networks) zijn zogenaamde diepe neurale netwerken. Ze bestaan uit twee delen. Het generatordeel produceert synthetische afbeeldingen via willekeurige ruis. Het discriminatordeel is verantwoordelijk voor het onderscheid tussen de afbeeldingen die door de generator worden geproduceerd en echte afbeeldingen die van het web worden gedownload. Het doel van de generator is om vaardigheden te verwerven om de discriminator te misleiden. Op deze manier produceert het contrasteren van de twee delen van de GAN steeds realistischere visuele inhoud.
Convolutionele neurale netwerken (CNN’s)
CNN’s (Convolutionele Neurale Netwerken) zijn gespecialiseerd in beeldclassificatie, maar ook in het genereren van beelden. Convolutionele neurale netwerken worden getraind op echte afbeeldingen. Deze worden aangepast om nieuwe beelden te creëren via restblokken, normalisatielagen of zelfs getransponeerde lagen.
Het AI-afbeeldingsproces
Er zijn verschillende stappen in het genereren van visuele inhoud. De eerste bestaat uit het verzamelen van trainingsgegevens. De AI heeft een vrij diverse verzameling gegevens nodig om zichzelf te trainen in het produceren van inhoud. Over het algemeen bestaat deze pool uit afbeeldingen die al bestaan. De AI-programmeurs verrichten vooraf veel achtergrondwerk.
De keuze van het AI-model hangt voornamelijk af van de doelstelling van de programmeurs. Ze kiezen tussen antagonistische generatieve neurale netwerken (AGN’s) en convolutionele neurale netwerken (CNN’s). Zoals hierboven vermeld, zijn dit de twee meest voorkomende architecturen.
Zodra het model is gekozen, moet de AI worden getraind zodat de ontwerpers de verschillende parameters kunnen afstellen. Het wordt geëvalueerd om te controleren of het in staat is om visuele inhoud van hoge kwaliteit te produceren. Evaluatiecijfers worden gebruikt als benchmarks. Tijdens het proces worden aanpassingen gemaakt om de prestaties van de AI te verbeteren.
Zodra het model voldoende is getest, wordt het geschikt geacht voor gebruik. Gebruikers kunnen de AI dan gebruiken om visuele inhoud te produceren. Ze geven een specifieke input: willekeurige ruis, tekst, enz. De AI gebruikt zijn leerproces om het beeld te produceren dat de gebruiker zoekt. Er kunnen filters worden gebruikt om bepaalde kenmerken van de gegenereerde afbeeldingen nauwkeurig te definiëren.
