Istnieją różne narzędzia i metody tworzenia obrazów przy użyciu sztucznej inteligencji. Tworzenie obrazów przy użyciu sztucznej inteligencji rodzi pytania natury etycznej. Kwestia legalności jest również często poruszana, szczególnie w odniesieniu do praw autorskich i wykorzystania danych osobowych. Odkryj, jak sztuczna inteligencja generuje obrazy, umożliwiając użytkownikom odkrywanie nowych stylów. Wciąż pozwala nam to wyobrazić sobie automatyzację niektórych kreatywnych zadań.
Wpływ rozwoju sztucznej inteligencji na tworzenie obrazu
Rozwój sztucznej inteligencji miał zdumiewający wpływ na tworzenie obrazu. Pojawiło się wiele kreatywnych możliwości. Techniki sztucznej inteligencji mogą być wykorzystywane do generowania realistycznych obrazów z baz danych. W zależności od sposobu zaprogramowania, sztuczna inteligencja może uczyć się na podstawie szerokiej gamy zestawów danych. Odtwarza wzory, tekstury i detale z dużą precyzją.
Może dostosowywać się do zmian w różnych systemach. Sztuczna inteligencja umożliwia automatyzację niektórych kreatywnych zadań projektowych. Może automatycznie tworzyć krajobrazy, obiekty, a nawet twarze. Oszczędza to twórcom treści wizualnych mnóstwo czasu. Projektanci mogą odkrywać nowe horyzonty dzięki sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja oferuje nowe sposoby interakcji z obrazami. Ułatwia to wyszukiwanie podobnych treści i modyfikowanie niektórych szczegółów w czasie rzeczywistym. Zwiększa to możliwości kreacji wizualnej.
Różne technologie generowania obrazów przy użyciu sztucznej inteligencji
Istnieją dwa rodzaje technologii generowania obrazów przy użyciu sztucznej inteligencji. Generowanie obrazów w oparciu o generatywne przeciwstawne sieci neuronowe (GAN) i generowanie obrazów w oparciu o konwolucyjne sieci neuronowe (CNN).
Antagonistyczne generatywne sieci neuronowe GAN
GAN (Generative Adversarial Networks) to tak zwane głębokie sieci neuronowe. Składają się one z dwóch części. Sekcja generatora tworzy syntetyczne obrazy przy użyciu losowego szumu. Sekcja dyskryminatora jest odpowiedzialna za odróżnianie obrazów generowanych przez generator od rzeczywistych obrazów pobranych z Internetu. Celem generatora jest zdobycie umiejętności wprowadzania w błąd dyskryminatora. Tak więc, kontrastując dwie części GAN, możemy uzyskać coraz bardziej realistyczną zawartość wizualną.
Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)
CNN (Convolutional Neural Networks) specjalizują się w klasyfikacji obrazów, ale także w ich generowaniu. Konwolucyjne sieci neuronowe są trenowane na rzeczywistych obrazach. Są one modyfikowane w celu utworzenia nowych obrazów przy użyciu bloków resztkowych, warstw normalizacji lub warstw transponowanych.
Proces tworzenia obrazu AI
Istnieje kilka etapów generowania treści wizualnych. Pierwszym z nich jest zebranie tak zwanych danych treningowych. Sztuczna inteligencja musi dysponować wystarczająco zróżnicowaną pulą danych, aby szkolić się w zakresie tworzenia treści. Ogólnie rzecz biorąc, pula ta składa się z obrazów, które już istnieją. Programiści AI wykonują ogromną ilość dogłębnej pracy.
Wybór modelu sztucznej inteligencji zależy zasadniczo od celu programistów. Wybierają między antagonistycznymi generatywnymi sieciami neuronowymi (AGN) i splotowymi sieciami neuronowymi (CNN). Jak wspomniano powyżej, są to dwie najpopularniejsze architektury.
Po wybraniu modelu, sztuczna inteligencja musi zostać przeszkolona, aby projektanci mogli dostroić różne parametry. Jest on oceniany pod kątem zdolności do tworzenia wysokiej jakości treści wizualnych. Wskaźniki oceny są wykorzystywane jako punkty odniesienia. W trakcie całego procesu dokonywane są korekty w celu poprawy wydajności sztucznej inteligencji.
Gdy model zostanie wystarczająco przetestowany, uznaje się go za nadający się do użytku. Użytkownicy mogą następnie wykorzystać sztuczną inteligencję do tworzenia treści wizualnych. Zapewniają one określone dane wejściowe: losowy szum, monit tekstowy itp. Sztuczna inteligencja wykorzystuje to, czego się nauczyła, aby stworzyć obraz, którego szuka użytkownik. Filtry mogą być używane do precyzyjnego definiowania pewnych cech generowanych obrazów.
Sztuczna inteligencja rozwija się z dnia na dzień. Jego wpływ na kreowanie wizerunku stale ewoluuje. Dalsze badania mają na celu poprawę jakości i wierności treści wizualnych tworzonych przez sztuczną inteligencję. Oferuje niezmierzony potencjał twórczy dla projektantów. Ekspresja artystyczna przybiera nowe formy. Jest to kolejne źródło możliwości dla ekspertów SEO (Search Engine Optimization). Ci specjaliści SEO pracują nad poprawą pozycjonowania treści redakcyjnych w wyszukiwarkach. Jest to bardzo czasochłonne zadanie, które może być potęgowane przez poszukiwanie treści wizualnych. Dzięki sztucznej inteligencji zaoszczędzony czas jest optymalny.
