Как искусственный интеллект рисует изображения?

Приветствую, мои любознательные друзья!

Сейчас искусственный интеллект (ИИ) выступает в качестве необъятного и всестороннего направления.
Возможно, вы когда-нибудь задумывались: как ИИ создает такие оригинальные и интересные изображения?

Итак, давайте вместе разберемся в том, как происходит этот процесс.

Одно из произведений платформы Stable Diffusion. Вот что рисует нейросеть если запросить "лес с единорогом"

Алгоритмы ИИ при генерации изображений

Рассмотрим наиболее распространенные алгоритмы ИИ:
1. Генеративно-состязательные сети (GAN)
2. Вариационные автоэнкодеры (VAE)
3. Свёрточные нейронные сети (CNN)
4. Рекуррентные сети Beural (RNN)
5. Перевод изображения в изображение
6. Синтез текста в изображение
7. Перенос стиля

1. Генеративно-состязательные сети (GAN)

Генеративно-состязательные сети (GAN) работает всего на двух составляющих:
генератор и дискриминатор.
Составляющие GAN:

• Генератор
  Активируется случайным вектором шума, он служит "базой" синтетического изображения.
  В целом вся задача генератора — создать настолько реальное изображение, которое внешне неотличимо от реального.
• Дискриминатор
  Играет роль судьи, оценивая сгенерированные изображения на их реализм и подлинность. Он должен только различать, насколько созданные изображения приближены к настоящим.

Во время процесса обучения эти две сети вступают в состязание. Главная цель генератора заключается в том, чтобы сделать их настолько неотличимы от реальных изображений, чтобы даже продвинутый дискриминатор оказался в тупике.

С другой стороны, цель номер один дискриминатора направлена на постоянное развитие и повышение эффективности классификации изображений.

GAN применяется для создания изображений, включая лица, объекты и сцены.
Практическое использование включает в себя перевод изображений, увеличение объема данных и передача стилей.
Хотя GAN не являются единственным ответом на вопрос, как ИИ это всё генерирует, они представляют собой ключевой элемент в эволюции этой технологии.

2. Вариационные Автоэнкодеры (VAE)

Изучение того, как происходит генерация, открывает перед нами еще один метод — Вариационные Автоэнкодеры (VAE).
Ключевые компоненты VAE:

• Кодировщик
  Одним из фундаментальных элементов VAE является кодировщик, который производит преобразование входного изображения. Суть заключается в том, чтобы перевести изображение в скрытое пространство, создавая низкоразмерное отражение его сути.
  Важно отметить, что кодировщик фактически выступает в роли линзы, сфокусированной на сущности изображения и абстрагирующей его в скрытом пространстве.
• Декодировщик
  Второй важный компонент - декодировщик, который, будучи своего рода обратной стороной медали, возвращает скрытое пространство к исходному изображению. Этот процесс можно представить как воссоздание изображения на основе его низкоразмерного представления.
  Декодировщик выступает в роли "раскодировщика", который возвращает изображению к его первозданному виду.
  
  Процесс обучения VAE
  VAE всегда стремится свести к минимуму различия между исходным изображением и его реконструированным аналогом.
  Далее происходит обучение вероятностного распределения в скрытом пространстве, это и будет основой для генерации изображений.
  Для создания графики VAE избирательно выбирает скрытый код из вероятностного распределения и передает его через декодировщик. Таким образом, декодировщик генерирует новое изображение, исходя из предоставленного скрытого кода.

Можно немного расслабиться и заставить нейросеть сгенерировать "танцующих собак". Получилось довольно забавно.

3. Свёрточные нейронных сетей (CNN)

Свёрточные нейронные сети (CNN) зачастую применяется в сфере обработки изображений. CNN глубоко анализируют изображение, шаблонов и структур существующих изображений для последующих новых генераций.

Структура и работа CNN
CNN построены из нескольких свёрточных слоев, которые в процессе обучаются выявлению все более сложных функций в изображениях. Эти слои последовательно сменяются слоями объединения, которые уменьшают пространственные размеры объектов на изображении.

Чтобы начать генерацию CNN необходимо предоставить случайный вектор шума. Этот вектор проходит через свёрточные слои и слои пула, а затем полностью связанные слои формируют новое изображение на основе созданных свёрточными слоями и слоями объединения карт объектов.

CNN применяются и для генерации изображений, отсутствующих в обучающем наборе. Этот метод эффективно сочетает в себе обучение на основе шаблонов и абстракций, что позволяет ему выделять сложные особенности изображений и создавать новые, до этого не существовавшие визуальные материалы.

4. Рекуррентные нейронные сети (RNN)

RNN - это сети, подходящие для анализа последовательных данных, будь то текстовая информация или временные ряды. Эта черта будет эффективна так же в создании изображений, где они анализируют последовательности пикселей, после чего способны генерировать новые последовательности, формируя тем самым новые изображения.

Архитектура и процесс генерации RNN
RNN сформированы из замкнутых циклических связей, информация с предыдущих временных этапов оказывает влияние на текущий этап.

При RNN сеть принимает ввод в виде случайной инициализации пикселей изображения. Этот ввод обрабатывается в рекуррентном цикле, где на каждом временном этапе сеть применяет нелинейную функцию активации к текущему состоянию пикселей. Полученные выходные данные затем используются для формирования нового состояния. Процесс повторяется до достижения требуемой длины изображения.

Хотели когда нибудь увидеть Спанч-Боба в стиле Черепашек-ниндзя? Нет ничего невозможного.

5. Перевод изображения в изображение

Тут нейронная сеть обучается трансформировать входное изображение в новое, обладающее желаемыми атрибутами. Эта техника находит свое применение в самых разнообразных сферах, включая создание графического контента.

Например, фотография кота может быть метаморфозирована в художественную картину.
Перевод изображения в изображение применяется в:

1. Передача и создание стилей для изображений, что полезно в области искусства и дизайна.
2. Синтез изображений позволяет синтезировать визуальные элементы, расширяя возможности создания графического контента.
3. Использование сети для увеличения объема данных.

6. Трансформация текста в изображение

Самый распространенный метод - синтез изображений, где текстом задаётся запрос(promt) и на этой текстовой основе начинается генерация.

К примеру, мы можем генерировать изображение черного кота с белыми лапами, всего лишь имея текстовое описание.

Вопрос о том, как искусственный интеллект творит изображения, остается открытым, однако приложения, такие как Adobe Firefly, MidJourney, Kandinsky, Shedevrum, ориентированные на технологию преобразования текста в картинки, вероятно, будут на переднем крае разработок еще долгое время.

7. Перенос стиля

В этом методе происходит наложение или преобразование двух изображений, берётся стиль первого и накладывается на второе. Например, перенос стиля картины может преобразить фотографию кота в настоящее произведение искусства.

Хотя технология переноса стилей открывает перед нами перспективы, ее блеск омрачен этическими проблемами. Алгоритм часто воспроизводит социальные стереотипы, искажая изображения в зависимости от расы, пола или других факторов. Так же этот метод вызывает юридические вопросы по авторским правам художников.
Это может привести к укреплению вредных стереотипов и маргинализации уже уязвимых групп в обществе.

И до сих пор нет ответов на вопросы:

Следует ли художникам, стили которых копируются, получать вознаграждение?

Или, быть может, сам искусственный интеллект заслуживает признания?

Спасибо, что дочитали до конца! 🙏

Буду рад вашим комментариям🎤, лайкам🧡 и подпискам на мой канал:

У меня появился канал в Телеграм!
Там будут уникальные статьи, которые я не публикую тут:

Вам может понравится:

#ai #ИИ #искусственныйинтеллект #интеллект #нейросети #нейро #генерация #алгоритмы #midjourney #firefly #kandinsky #shedevrum