Генеративные нейросети сегодня поражают нас своими возможностями, кажется, что это нечто магическое и непонятное. Однако, давайте разберемся в этой технологии. В данной статье я попробую пересказать сложные термины и объяснить на простых словах, как работают нейросети и каким образом они создают изображения.
Что такое нейросети?
Для начала, давайте определим, что такое нейросети. В обычном программировании мы используем линейную последовательность действий, где каждое условие выполняется последовательно. Мельчайшей единицей в такой системе является бит - ноль или единица. В нейросетях же, мельчайшей единицей является "тензор" - n-мерная матрица значений, которую можно сравнить с нейроном. Нейрон имеет определенное количество аксонов, которые связывают его с другими нейронами, образуя также n-мерную матрицу реакций. Суть нейросетей заключается в том, что они изначально пусты, подобно нашему мозгу, но способны обучаться. Путем предоставления данных о том, что является хорошим или плохим, нейросети начинают соответствующим образом реагировать.
Развитие нейросетей и графические процессоры
Огромный прогресс в развитии нейросетей был возможен благодаря развитию графических процессоров и особенно языка CUDA, разработанного компанией Nvidia. Графические процессоры изначально были нацелены на работу с тензорами, что сыграло важную роль в развитии нейросетей.
От компьютерного зрения к генерации изображений Все началось с задач компьютерного зрения. Ведь художник не может рисовать без зрения, и поэтому возникла необходимость научить компьютеры видеть и различать объекты. Когда люди начали обучать компьютеры распознавать объекты на изображениях, они не предполагали, что это приведет к генерации собственных изображений. Изначально задачей было решение прикладных задач, таких как создание беспилотных автомобилей, систем распознавания людей или борьба с порнографией в интернете.
Генерация изображений как побочный результат Генерация изображений является побочным результатом компьютерного обучения (machine learning), и сама по себе задача "рисования" изображений не стояла в первых рядах. Однако, это привлекло внимание общества, и все стали интересоваться, что это за нейросети такие. В то время как тот факт, что нейросети находятся на переднем крае научных и промышленных исследований во всех областях, мало кому интересен из-за своей сложности и скучности.
Возможности генеративных нейросетей и их применение
Ни один ученый не жалуется на то, что нейросети забирают его работу, наоборот, все стремятся использовать их в своих исследованиях и разработках. Сначала была поставлена задача научить нейросети описывать изображения. Эту задачу решали двумя способами: первый - ручной, люди описывали изображения вручную; второй - автоматический, с использованием огромного количества изображений с соответствующими описаниями, доступных в интернете. Однако стоит отметить, что использование изображений без разрешения авторов является неэтичным.
Adobe и нейросеть FireFly
Компания Adobe разработала собственную нейросеть под названием FireFly, которая обладает этичными принципами обучения. Эта нейросеть использует только индексированные изображения компании или требует обязательного вознаграждения авторов за использование их работ в процессе обучения сети.
Процесс генерации изображений
Генерирующая нейросеть создает нейронные связи в латентном пространстве. Например, если изображение содержит серого слона с хоботом, то нейросеть сможет определить его. Монохромное изображение с одним оттенком будет распознано как сепия, а изображение с небольшим количеством градиентов - как 2D мультипликация и так далее. Таким образом, нейросеть научилась распознавать и описывать изображения словами.
Очищение изображений и восстановление
Еще одной задачей нейросети является очищение изображений от шума. Для этого используется метод обучения, при котором сначала предоставляется чистое изображение, затем то же изображение с добавленным процентом шума, и нейросеть должна удалить шум и сравнить результат с чистым изображением. Постепенно количество шума увеличивается, и в конечном итоге нейросеть должна "восстановить" изображение, которого на самом деле нет. Для этого используются описания, полученные от предыдущей нейросети, которая связывает слова и изображения.
Процесс генерации и компьютерное зрение
В процессе генерации изображения мы предоставляем запрос (промпт), на основе которого нейросеть генерирует шум и пытается "восстановить" изображение. Нейросеть считает, что изображение находится под слоем шума и требуется удалить лишнее. После этого "компьютерное зрение" сравнивает результат с предоставленным описанием. Если результат не соответствует запросу, процесс повторяется снова и снова, пока не будет достигнуто удовлетворительное решение или не будет исчерпано количество попыток.
Заключение
Таким образом, генеративные нейросети предоставляют нам удивительные возможности в области создания и "восстановления" изображений. Они способны обучаться и распознавать объекты, а также удалять шум с фотографий. Процесс генерации основан на предоставлении запросов и использовании описаний для сравнения результатов. Генеративные нейросети продолжают развиваться, и их применение находится на переднем крае технологического прогресса.
- SkyPro - онлайн обучение профессиям в IT индустрии.
- Яндекс.Бизнес - выгодная реклама бизнеса в интернете
- Пишем много интересного из мира нейросетей и технологий.
- Спасибо за лайки и комментарии. Подписывайся, тут интересно.
