Перевод статьи DDG от 22 мая 2024 г.
Время на чтение ~12 минут.
Я продолжаю собирать знаковые, на мой взгляд публикации, и сохранять на этом канале. Текст простой и вобрал в себя сумму знаний о технологиях на данный момент, которые могут помочь понимать немного больше, когда речь идет о создании изображений с помощью инструментов ИИ.
Простое введение в алгоритмы и аппаратное обеспечение изображений ИИ
Стремительное развитие технологий создания изображений с помощью искусственного интеллекта кардинально изменило мир изобразительного искусства. Эти технологии используют передовые алгоритмы машинного обучения и мощное аппаратное обеспечение для создания потрясающих и инновационных произведений искусства. Эта статья поможет читателю, интересующемуся техническими науками, получить общее представление о том, как работают эти системы. Мы излагаем все технические вопросы максимально просто и интуитивно; никакой технической подготовки не требуется.
Чтобы разобраться в тонкостях создания изображений с помощью искусственного интеллекта, важно начать с некоторых основополагающих концепций искусственного интеллекта и машинного обучения. В основе этих технологий лежат нейронные сети, специально разработанные для имитации процесса обучения человеческого мозга. Deep learning - подгруппа машинного обучения, которая использует многоуровневые нейронные сети для анализа огромных объемов данных.
Нейронные сети и глубокое обучение (Deep learning)
Нейронные сети являются основой для создания изображений с помощью искусственного интеллекта. Они состоят из взаимосвязанных узлов, или нейронов, структурированных слоями. Каждый нейрон обрабатывает часть входных данных и передает ее на следующий уровень, в конечном итоге выдавая выходные данные. Слои обычно подразделяются на входные, скрытые и выходные. Скрытые слои выполняют большую часть обработки данных с помощью сложных вычислений.
Глубокое обучение расширяет возможности нейронных сетей, используя несколько скрытых уровней, создавая глубокие нейронные сети (DNN). Эти DNN способны изучать иерархические представления данных. Например, при генерации изображений первые слои могут обнаруживать основные элементы, такие как края и текстуры, в то время как более глубокие слои выявляют более сложные детали, такие как формы и объекты.
Обучение нейронной сети включает в себя корректировку весовых коэффициентов связей между нейронами, чтобы свести к минимуму разницу между фактическим результатом и желаемым результатом. Этот процесс, известный как обратное распространение (backpropagation), является итеративным и требует больших вычислительных затрат, часто требуя мощных графических процессоров или TPU (тензорных процессоров) для эффективной обработки вычислений.
Нейронные сети обучаются с помощью процесса, называемого контролируемым обучением, при котором модель обучается на основе помеченного набора данных. Это означает, что входные данные сопоставляются с правильными выходными данными. Сеть корректирует свои веса на основе ошибок в своих прогнозах, постепенно повышая их точность.
Основные типы сетей генерации изображений
Вот некоторые из наиболее важных типов нейронных сетей искусственного интеллекта, используемых для создания изображений.
GAN, или состязательные сети.
GAN значительно продвинулись в области создания изображений с помощью ИИ. Изобретенный Иэном Гудфеллоу (директором Apple по машинному обучению) и его коллегами в 2014 году, GAN состоит из двух нейронных сетей – генератора и дискриминатора, которые настроены так, чтобы конкурировать друг с другом. Роль генератора заключается в создании изображений, в то время как задача дискриминатора - оценивать их, определяя, являются ли они реальными (на основе обучающих данных) или поддельными (созданными генератором). Этот состязательный процесс заставляет обе сети постоянно совершенствоваться: генератор выдает все более реалистичные изображения, а распознаватель становится все более искусным в выявлении подделок.
Чтобы понять, как функционируют GAN, представьте себе, что генератор фальшивых денег - это фальшивомонетчик, пытающийся изготовить убедительную фальшивую валюту, а дискриминатор - полицейский, пытающийся поймать фальшивомонетчика. По мере того, как фальшивомонетчик совершенствует свою технику, полицейский также должен становиться более квалифицированным в обнаружении подделок. В результате этого итеративного процесса и генератор, и дискриминатор со временем становятся все лучше. Генератор начинает со случайного шума и учится преобразовывать этот шум в изображения, неотличимые от реальных. Это достигается с помощью процесса оптимизации, при котором генератор стремится свести к минимуму способность дискриминатора отличать реальные изображения от поддельных.
Вариационные автоэнкодеры (VAE)
VAE - это еще одна важная технология, используемая в ИИ для создания изображений. В отличие от GAN, в которых участвуют две конкурирующие сети, VAE работают как переводчик и художник. Представьте, что у вас есть картинка, и вы хотите превратить ее в код. Первая часть VAE, называемая кодировщиком, использует изображение и преобразует его в код. Этот код представляет собой упрощенную версию изображения, в которой отражены его основные характеристики, но не все детали. Это похоже на обобщение большой истории в нескольких ключевых фраз.
Затем вторая часть VAE, называемая декодером, берет этот код и пытается воссоздать по нему исходную картинку. Это похоже на художника, который просматривает краткое описание сцены, а затем рисует подробную картину на основе этого описания. Кодировщик помогает сжать изображение в более простую форму, называемую скрытым пространством (latent space), которое представляет собой все возможные изображения. Затем декодер производит выборку различных точек на этой карте для создания новых изображений. Этот процесс позволяет VAE создавать разнообразные реалистичные изображения, выбирая различные отправные точки в скрытом пространстве.
Transformers
Transformers, технология искусственного интеллекта, изначально предназначенная для понимания и генерации текста, была адаптирована и для создания изображений. В основе transformers лежит мощная функция, называемая механизмом самоконтроля. Представьте, что вы читаете книгу и хотите понять взаимоотношения между персонажами в сюжете. Вы не просто просматриваете одно предложение за раз; вы запоминаете важные детали из разных частей книги, чтобы понять, как все взаимосвязано. Аналогичным образом, механизм самоконтроля в transformers позволяет модели смотреть на разные части изображения и понимать, как они соотносятся друг с другом, независимо от того, насколько далеко они находятся друг от друга.
В традиционных методах модели генерации изображений могут рассматривать только одну часть изображения за раз, например, фокусироваться на одном фрагменте головоломки, не видя всей картины целиком. Но трансформеры могут просматривать все изображение сразу. Эта способность подобна виду с высоты птичьего полета, когда вы можете увидеть все кусочки головоломки и то, как они сочетаются друг с другом. При создании изображения трансформаторная модель обрабатывает входные данные (которые могут быть случайным шумом или грубым наброском) и просматривает каждую часть этих данных, чтобы понять взаимосвязи между пикселями. Например, если модель создает изображение собаки, она может понять, что уши собаки должны быть расположены относительно ее головы, а лапы - относительно туловища. Это помогает модели создать более целостное и детализированное изображение.
Целостный механизм самоконтроля работает за счет присвоения разным частям изображения разного уровня важности. Это похоже на выделение наиболее важных деталей в тексте. Модель рассчитывает эти уровни важности, или “показатели внимания”, для каждой части данных изображения, уделяя больше внимания важным частям и меньше - менее важным. Таким образом, преобразователи могут фиксировать сложные детали и узоры на создаваемых ими изображениях. Они могут гарантировать, что все части изображения будут представлять нечто цельное, что приводит к получению высокодетализированных и реалистичных изображений.
Диффузионные модели
Диффузионные модели представляют собой еще один инновационный подход к созданию изображений с помощью искусственного интеллекта. Эти модели генерируют изображения, и это похоже на смешивание чернил и воды. Давайте разберем это шаг за шагом, чтобы лучше понять. Представьте, что у вас есть четкое изображение, например фотография. В процессе обработки мы постепенно добавляем шум к этому изображению. Шум подобен статическим помехам на экране телевизора, которые делают изображение все менее и менее четким, пока оно не превращается в мешанину случайных точек и линий. Это похоже на то, как если бы вы добавляли все больше и больше капель чернил в стакан с водой, пока это не превратилось бы в грязную воду, через которую ничего не видно.
Следующий шаг -обратный процесс. Вместо того, чтобы начинать с четкого изображения, мы начинаем с полностью зашумленного изображения — по сути, с чистой статики. Цель состоит в том, чтобы шаг за шагом устранить этот шум, удаляя случайные точки и линии, пока не появится четкое изображение. Это похоже на тщательное удаление чернил из воды, пока они снова не станут прозрачными. В ходе обратного процесса модель использует то, что она узнала из множества примеров изображений, чтобы понять, как устранить шум таким образом, чтобы получилось нечто осмысленное. Это выполняется много раз, постепенно делая изображение более четким и детализированным.
Прямой процесс (добавление шума) и обратный процесс (удаление шума) основаны на понятиях физики и теории вероятностей. В физике диффузия описывает, как частицы распределяются во времени. В теории вероятностей это предполагает понимание того, как случайность влияет на системы. Применяя эти идеи, диффузионные модели могут создавать высококачественные и разнообразные изображения. Диффузионные модели могут создавать очень реалистичные и разнообразные изображения. Они не просто создают изображения одного типа, но могут генерировать широкий спектр различных изображений на основе шаблонов, которые они изучили во время обучения. Это делает диффузионные модели мощным и гибким инструментом в области создания изображений с помощью искусственного интеллекта.
Аппаратное обеспечение для создания изображений с помощью искусственного интеллекта
Аппаратное обеспечение играет важнейшую роль в производительности систем создания изображений с помощью искусственного интеллекта. Чтобы понять почему, давайте рассмотрим различные типы аппаратного обеспечения и то, как они помогают в этом процессе.
Графические процессоры (GPU)
Графические процессоры - изначально они были разработаны для работы с графикой в видеоиграх и других визуальных приложениях. Причина, по которой графические процессоры так хороши в этом, заключается в том, что они могут выполнять множество вычислений одновременно, что называется параллельной обработкой. Эта способность выполнять множество задач одновременно делает графические процессоры идеальными для обучения нейронных сетей, которым требуется огромное количество вычислений для анализа данных и обучения на их основе. Представьте, что вы пытаетесь решить огромную головоломку, работая над многими частями одновременно – графические процессоры могут эффективно справляться с такой нагрузкой. Такие компании, как NVIDIA, создали графические процессоры, специально разработанные для задач искусственного интеллекта, что делает их еще более мощными и эффективными для выполнения подобных задач.
Тензорные процессоры (TPU)
TPU были разработаны Google для ускорения и повышения эффективности задач машинного обучения. Хотя графические процессоры очень хорошо справляются с широким спектром задач, TPU специально созданы для выполнения вычислений, необходимых при обучении и запуске нейронных сетей. TPU - специализированный инструмент который идеально подходит для подобных расчетов. Эта специализация позволяет TPU значительно ускорить процесс обучения моделей искусственного интеллекта, что делает их мощным инструментом для выполнения тяжелой вычислительной работы, необходимой для глубокого обучения.
Тензоры подобны волшебным коробочкам (magical boxes) , в которых хранятся числа. Эти числа могут представлять все, что угодно, от отдельного пикселя на изображении до сложных структур данных. Представьте себе тензор в виде многомерной сетки или таблицы. Например, если у вас есть простой список чисел, то это одномерный тензор, подобный линейке чисел. Если у вас есть таблица со строками и столбцами, то это двумерный тензор, подобный электронной таблице. Теперь представьте, что у вас есть стопка таких таблиц, расположенных одна поверх другой, образующих куб чисел — это трехмерный тензор.
Тензоры необходимы в ИИ, потому что они позволяют нам организовывать и манипулировать огромными объемами данных, на основе которых нейронные сети учатся. Когда мы вводим изображения в модель ИИ, эти изображения разбиваются на тензоры, которые затем модель может обрабатывать, чтобы понять их и извлечь из них информацию. Итак, тензоры - это строительные блоки, которые помогают системам искусственного интеллекта обрабатывать все данные, с которыми они работают, и придавать им смысл.
Задачи и будущее искусственного интеллекта в области создания изображений
Создание изображений с помощью искусственного интеллекта прошло долгий путь, но все еще существуют некоторые существенные проблемы, которые остаются нерешенными или не полностью решенными. Однако по мере развития технологий мы можем ожидать, что эти проблемы будут решены, что в будущем откроет еще более невероятные возможности для создания изображений с помощью ИИ.
Одной из основных задач является повышение реалистичности создаваемых изображений. Хотя современные модели ИИ могут создавать впечатляющие изображения, им иногда не хватает мельчайших деталей и нюансов, которые делают реальные фотографии убедительными. Исследователи работают над разработкой более совершенных алгоритмов и методов для повышения разрешения и детализации изображений, созданных с помощью искусственного интеллекта, что делает их неотличимыми от реальных. Это предполагает создание моделей, которые могут понимать и воспроизводить сложные текстуры, тени и световые эффекты, характерные для реальных сцен.
Другой проблемой является разнообразие генерируемых изображений. Иногда модели ИИ, как правило, создают похожие изображения, потому что они учатся на основе ограниченного набора шаблонов в своих обучающих данных. Чтобы преодолеть это, будущие системы ИИ должны будут обучаться на еще более крупных и разнообразных наборах данных. Кроме того, разрабатываются новые методы, позволяющие моделям искусственного интеллекта использовать более широкий спектр творческих возможностей, что приводит к получению более разнообразных и уникальных изображений.
Скорость также является важным фактором. Обучение моделей искусственного интеллекта созданию высококачественных изображений может занимать много времени, часто требуя мощного оборудования и значительных вычислительных ресурсов. Исследователи постоянно работают над тем, чтобы сделать эти модели более эффективными, чтобы они могли быстрее обучаться и генерировать изображения. Это может включать разработку новых типов аппаратного обеспечения, таких как еще более совершенные графические процессоры и TPU, или создание более эффективных алгоритмов, требующих меньших вычислительных мощностей.
Интерактивность - еще одна область с большим потенциалом для совершенствования. В настоящее время многие инструменты для создания изображений с использованием искусственного интеллекта требуют от пользователей определенных технических знаний для получения наилучших результатов. В будущем мы можем ожидать появления более удобных интерфейсов, которые позволят людям легче взаимодействовать с моделями с использованием искусственного интеллекта. Это означает, что любой желающий, независимо от его технических навыков, сможет управлять процессом создания изображений и настраивать его с помощью простых и интуитивно понятных элементов управления.
Заглядывая еще дальше, можно сказать, что интеграция различных типов данных, таких как текст, аудио и изображения, откроет новые возможности для создания произведений искусства с использованием искусственного интеллекта. Например, художник с искусственным интеллектом может создать визуальное представление музыкального произведения, генерировать изображения на основе подробных текстовых описаний, создавать стихи на основе изображений и т.д.. Эта кросс-модальная генерация позволит получить более богатый и захватывающий творческий опыт.
Представьте себе будущее, в котором ИИ-художники смогут создавать целые виртуальные миры, используя всего несколько подсказок. Вы можете описать фантастический пейзаж, а ИИ воплотит его в жизнь с потрясающими деталями, от мельчайшей травинки до величественной горы. Эти миры, созданные с помощью искусственного интеллекта, могут быть использованы в видеоиграх, виртуальной реальности и даже фильмах, предоставляя бесконечные возможности для творческого поиска.
В будущем искусственный интеллект сможет беспрепятственно сотрудничать с художниками-людьми, предоставляя инструменты, которые улучшают и расширяют их творческие возможности. Представьте себе художника, который может набросать основные очертания сцены, а искусственный интеллект добавит детали, текстуры и цвета, создавая законченное произведение искусства, представляющее собой настоящую смесь человеческого и машинного творчества. Эти инструменты искусственного интеллекта смогут понимать индивидуальные художественные стили и адаптироваться к ним, помогая художникам воплощать свои уникальные видения в жизнь способами, которые ранее были немыслимы.
Спасибо за внимание.
