Як працює генерація зображень штучним інтелектом

У сфері технологій, де уява зустрічається з передовим, генерація зображень штучним інтелектом - це дивовижний танець алгоритмів, які навчилися створювати візуальні ефекти, які можуть вразити, розважити, а іноді навіть обдурити людське око. Ця подорож у світ цифрового мистецтва починається з тренування складних моделей, до яких належать зірки цього шоу: Генеративні ворожні мережі (GANs) та Варіаційні автоенкодери (VAEs). Давайте розкриємо цей процес, зробимо його таким доступним, як ранкове чтиво під час кави, з іскоркою інтриги для тих, хто любить зануритися у майбутнє образотворчого мистецтва.

Навчання моделі Спочатку збираємо скарбницю зображень. Подумайте про це як про збір найбільш еклектичного фотоальбому світу, де різноманіття та багатство зображень визначають можливості. Далі ми вводимо архітектуру моделі - динамічний дует для GANs, що складається з генератора (митець) та дискримінатора (критик), що знаходяться в постійній грі в кошки-мишки, вчаться одне від одного. VAEs, з іншого боку, працюють як фокус - стискають зображення до їх суті, а потім оживляють їх, трансформуючи.

Генеративні ворожні мережі (GANs) Ось де справи стають серйознішими. Генератор починає створювати зображення, намагаючись підсунути їх як реальні, в той час як дискримінатор грає роль розсудливого судді, розділяючи зерна від плеви. Це взаємодія - місце тренування, де кожен намагається перехитрити іншого. Мета? Для генератора стати майстром фальсифікації зображень, не відрізнимих від реальності.

Варіаційні автоенкодери (VAEs) Уявіть собі, як намагатися розповісти історію, використовуючи лише суть. Точно це роблять VAEs з зображеннями. Вони видобувають суть, а потім використовують цю видобуту сутність, щоб відтворити зображення або навіть створити цілком нові. Це подібно до малювання з пам'яті, але олівець працює на алгоритмах.

Інше - більше 150 слів, що важко перекласти.