Para criar imagens utilizando a inteligência artificial, existem várias ferramentas e métodos disponíveis. A criação de imagens com a intervenção da IA é fonte de questões éticas. A legalidade é também uma questão que surge frequentemente, nomeadamente em termos de direitos de autor e de utilização de dados pessoais. Descubra como A IA gera imagens, permitindo aos utilizadores explorar novos estilos. Também pode ser utilizada para automatizar determinadas tarefas criativas.
O impacto do aumento da inteligência artificial na criação de imagens
O aumento da inteligência artificial teve um impacto surpreendente na criação de imagens. Surgiram inúmeras possibilidades criativas. As técnicas utilizadas pela IA permitem “Porquê optar por imagens geradas por IA nos seus conteúdos em linha?” href=”https://all-images.ai/blog/pourquoi-opter-pour-des-images-generees-par-ia-dans-votre-contenu-en-ligne/”>gerar imagens realistas a partir de bases de dados. Em função da sua programação, a IA pode aprender com conjuntos heterogéneos. Em seguida, reproduz padrões, texturas e pormenores com grande precisão.
Pode adaptar-se a alterações em diferentes sistemas. Graças à IA, é possível automatizar certas tarefas de design criativo. Por exemplo, pode criar automaticamente paisagens, objectos e até rostos. Isto poupa muito tempo aos criadores de conteúdos visuais. Os designers são livres de explorar novos horizontes graças à IA.
A inteligência artificial oferece novas formas de interação com as imagens. É mais fácil procurar conteúdos semelhantes e modificar certos pormenores em tempo real. As oportunidades são maiores em termos de criação visual.
As diferentes tecnologias para gerar imagens utilizando a inteligência artificial
Existem dois tipos de tecnologia para gerar imagens utilizando a inteligência artificial. A geração de imagens com base em redes neurais adversariais generativas (GAN) e a geração de imagens com base em redes neurais convolucionais (CNN).
Redes neurais adversariais generativas GAN
As GAN (Generative Adversarial Networks) são as chamadas redes neuronais profundas. São compostas por duas partes. A parte geradora produz imagens sintéticas através de ruído aleatório. A parte do discriminador é responsável por distinguir as imagens produzidas pelo gerador das imagens reais descarregadas da Web. O objetivo do gerador é adquirir competências para enganar o discriminador. Desta forma, o contraste entre as duas partes do GAN produz um conteúdo visual cada vez mais realista.
Redes neurais convolucionais (CNNs)
As CNN (Redes Neuronais Convolucionais) são especializadas na classificação de imagens, mas também na geração de imagens. As redes neurais convolucionais são treinadas em imagens reais. Estas são modificadas para criar novas imagens através de blocos residuais, camadas de normalização ou mesmo camadas transpostas.
O processo de criação de imagens por IA
Existem várias fases na geração de conteúdos visuais. A primeira consiste na recolha de dados de treino. A IA precisa de ter um conjunto de dados bastante diversificado para se treinar a produzir conteúdo. Em geral, este conjunto é constituído por imagens já existentes. Os programadores de IA efectuam previamente uma grande quantidade de trabalho de base.
A escolha do modelo de IA depende essencialmente do objetivo dos programadores. Optam entre as redes neuronais generativas antagónicas (AGN) e as redes neuronais convolucionais (CNN). Como já foi referido, estas são as duas arquitecturas mais comuns.
Uma vez selecionado o modelo, a IA deve ser treinada para que os conceptores possam afinar os diferentes parâmetros. A IA é avaliada para verificar a sua capacidade de produzir conteúdos visuais de qualidade. As métricas de avaliação são utilizadas como pontos de referência. Ao longo do processo, são efectuados ajustamentos para melhorar o desempenho da IA.
Quando o modelo tiver sido suficientemente testado, é considerado apto para o serviço. Os utilizadores podem então utilizar a IA para produzir conteúdos visuais. Fornecem um input específico: ruído aleatório, texto, etc. A IA utiliza a sua aprendizagem para produzir a imagem que o utilizador procura. Os filtros são aplicáveis para definir com precisão certas características das imagens geradas.
