Это рассказ простыми словами о том, как работают современные алгоритмы генерации изображений с помощью нейросетей и какое железо помогает им создавать картинки. За последние годы технологии шагнули так далеко, что компьютер теперь может рисовать картины, придумывать иллюстрации и создавать изображения, которые раньше были подвластны только художникам. Всё это стало возможным благодаря умным алгоритмам обучения и очень мощным вычислительным устройствам. Я постараюсь объяснить, как это устроено, так, чтобы было понятно любому любопытному человеку, даже если он никогда не сталкивался с программированием и нейросетями.
Чтобы понять, как компьютер вообще способен что-то «нарисовать», начнем с основ нейросетей и машинного обучения. В центре всего стоят нейронные сети. Их придумали как упрощённую модель работы человеческого мозга. Глубокое обучение — это способ построить такую сеть из множества слоёв, чтобы она могла изучать огромные массивы изображений и находить в них повторяющиеся закономерности. Благодаря этому сеть постепенно понимает, какие признаки важны для создания новой картинки.
Если представить нейросеть в виде механизма, то она состоит из множества маленьких вычислительных узлов, соединённых друг с другом. Каждый такой узел получает часть данных, обрабатывает их и передаёт дальше. Данные проходят через несколько уровней обработки. Первый уровень принимает исходную информацию, дальше идут промежуточные уровни, где происходит основная работа, а в самом конце получается результат, например готовое изображение. Именно внутренние уровни выполняют сложные вычисления и постепенно превращают хаотичные данные в осмысленный результат.
Когда таких внутренних уровней становится много, говорят о глубокой нейросети. Она умеет видеть данные на разных уровнях абстракции. Сначала она замечает простые вещи вроде границ и текстур, а дальше начинает распознавать формы, предметы и целые сцены. Чтобы научить такую сеть, ей много раз показывают примеры и каждый раз слегка подправляют внутренние настройки связей между узлами. Цель в том, чтобы результат всё меньше отличался от правильного ответа. Этот бесконечный цикл исправлений требует огромного количества вычислений, поэтому обычно используется мощное специализированное оборудование.
Учится такая система на размеченных данных. Это значит, что ей показывают изображение и сразу говорят, каким должен быть правильный результат. Сеть сравнивает своё предположение с эталоном, находит ошибку и корректирует себя. Так шаг за шагом она становится всё точнее.
Cуществует несколько разных подходов к созданию изображений. Один из самых известных называется состязательные сети. Внутри такой системы работают две части. Одна пытается нарисовать картинку, другая проверяет, настоящая она или поддельная. Они словно соревнуются друг с другом. Художник-подделыватель старается сделать изображение максимально правдоподобным, а строгий проверяющий пытается разоблачить обман. Чем лучше становится один, тем сильнее вынужден становиться второй. В какой-то момент подделки становятся настолько качественными, что отличить их от настоящих фотографий почти невозможно. Начинается всё с чистого случайного шума, но постепенно из этого шума рождаются реалистичные изображения.
Есть и другой путь, более спокойный и менее «соревновательный». Cначала картинку превращают в короткий числовой код, где остаётся только самое главное. Это похоже на краткий пересказ длинной истории. Потом по этому краткому описанию заново рисуют изображение, добавляя детали. Внутри такого метода существует особое пространство возможных образов, как огромная карта, где каждая точка — это потенциальная картинка. Сдвигаясь по этой карте в разные стороны, можно получать новые варианты изображений. Чтобы сеть могла свободно перемещаться по этому пространству и при этом нормально обучаться, используется хитрый математический приём. Сначала выбирается случайная точка из простого распределения, а затем она аккуратно сдвигается в нужное место с учётом средних значений и разброса. Благодаря этому изображения получаются разнообразными, но сохраняют реалистичность.
Технологии из обработки текста научились работать с изображениями. Эти модели смотрят на картинку не кусочками, а сразу целиком. Они умеют учитывать связи между любыми частями изображения, даже если они далеко друг от друга. Это похоже на чтение романа, когда ты помнишь детали из начала книги и связываешь их с событиями в конце. Такой механизм внимания помогает правильно расположить части изображения относительно друг друга. Если рисуется собака, модель понимает, где должны быть уши относительно головы, а лапы относительно тела. Она словно видит всю композицию с высоты и следит, чтобы всё выглядело согласованно.
Внутри этого подхода каждой части изображения назначается своя важность. Самые значимые детали получают больше внимания, второстепенные меньше. За счёт этого удаётся передавать тонкие узоры, сложные формы и мелкие нюансы, не теряя целостности всей сцены.
Ещё один способ генерации представляется как обратное очищение шума. Берётся изображение и постепенно портится, в него добавляется всё больше случайных помех, пока от исходной картинки не остаётся только хаос. Потом процесс запускают в обратную сторону. Начинают с чистого шума и шаг за шагом убирают лишнее, пока не проявится чёткое изображение. Модель учится этому на огромном количестве примеров и понимает, как именно нужно «очищать» хаос, чтобы получалась осмысленная картинка. Этот метод основан на идеях из физики о распространении частиц и из теории вероятностей о случайности. За счёт постепенности он даёт очень детальные и разнообразные результаты.
Всё это было бы невозможно без мощного железа. Графические процессоры, которые когда-то создавались для игр, умеют выполнять множество операций одновременно. Именно это и нужно нейросетям, ведь им приходится считать миллионы и миллиарды операций. Такие процессоры работают как огромная команда, которая одновременно собирает тысячи кусочков гигантского пазла.
Есть и специализированные процессоры, заточенные именно под обучение нейросетей. Они не универсальны, зато невероятно быстры в нужных вычислениях. Их можно сравнить с узкоспециализированным инструментом, который идеально подходит для одной задачи и поэтому выполняет её быстрее всех.
В основе всех вычислений лежат тензоры. Проще всего думать о них как о многомерных таблицах чисел. Одна линия чисел, плоская таблица, стопка таблиц, образующая куб, и ещё более сложные конструкции. В этих числах кодируются пиксели изображений и найденные закономерности. Нейросеть превращает картинки в такие числовые конструкции, крутит и преобразует их, а потом снова собирает из них изображения.
Несмотря на впечатляющие успехи проблем ещё хватает. Иногда картинкам не хватает мельчайших деталей, из-за чего они выглядят чуть менее живыми, чем реальные фотографии. Учёные пытаются научить модели лучше передавать текстуры, свет и тени, чтобы обмануть глаз было совсем невозможно.
Есть и проблема однообразия. Если учить систему на ограниченном наборе примеров, она начинает повторяться. Поэтому будущее за огромными и разнообразными наборами данных и методами, которые поощряют творческие отклонения, а не копирование уже виденного.
Большое значение имеет скорость. Обучение может занимать очень много времени и требовать дорогого оборудования. Поэтому постоянно ищутся способы ускорить расчёты либо за счёт нового железа, либо за счёт более экономных алгоритмов.
Пока что многие инструменты требуют от человека технических навыков, но постепенно управление становится проще. Я ожидаю, что скоро любой сможет управлять генерацией буквально несколькими понятными действиями, без погружения в технические детали.
Особенно интересной является идея объединения разных типов данных. Когда текст, звук и изображение начнут свободно превращаться друг в друга, можно будет, например, «увидеть» музыку или получить стихотворение по картинке. Такое смешение форм сделает творчество более глубоким и многослойным.
Но все эти системы не заменят художника, а станут его партнёром. Человек задаёт идею и стиль, делает набросок, а машина помогает довести работу до совершенства, аккуратно дорисовывая детали и подстраиваясь под индивидуальный почерк автора. В таком союзе человеческого воображения и машинной вычислительной мощи появляются формы искусства, которые раньше были просто невозможны.
