Πώς το AI δημιουργεί εικόνες: Μια βαθιά εξήγηση

Αναρωτηθήκατε ποτέ πώς η

τεχνητή νοημοσύνη

δημιουργεί εικόνες που εκπλήσσουν όλους μας;

Το AI, ή τεχνητή νοημοσύνη, είναι ένα ευρύ πεδίο της επιστήμης των υπολογιστών που επιδιώκει να δημιουργήσει ευφυείς μηχανές ικανές να εκτελούν εργασίες που απαιτούν συνήθως ανθρώπινη νοημοσύνη. Δεν είναι μια ενιαία τεχνολογία, αλλά μάλλον μια συλλογή τεχνικών και προσεγγίσεων που επιτρέπουν στις μηχανές να μαθαίνουν, να συλλογίζονται και να ενεργούν αυτόνομα.

Αν και είναι μια τεχνολογία από την οποία εμπνεόμαστε σήμερα, αυτή η τεχνολογία, η οποία έχει προσελκύσει πολλές κριτικές στον τομέα της τέχνης και της δημιουργίας εικόνων, έχει βελτιωθεί σημαντικά στη μίμηση των ανθρώπων από το 2024.

Πώς όμως η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί εικόνες; Λοιπόν, ας εξηγήσουμε.

Πώς η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί εικόνες;

Η τεχνητή νοημοσύνη κατέχει την αξιοσημείωτη ικανότητα δημιουργίας οπτικού περιεχομένου μέσω της χρήσης διαφορετικών μεθοδολογιών, που περιλαμβάνουν ένα φάσμα τεχνικών. Αυτές οι μέθοδοι, που χρησιμοποιούνται από την τεχνητή νοημοσύνη, επιτρέπουν τη δημιουργία εικόνων με τρόπο που αναδεικνύει την ευελιξία και την εφευρετικότητα που είναι ενσωματωμένα στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.

Αν αναρωτηθήκατε ποτέ πώς η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί εικόνες, αυτές είναι οι πιο κοινές μέθοδοι που χρησιμοποιούνται από τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία έργων τέχνης που όλοι θαυμάζουμε:

• 
  Δίκτυα Generative Adversarial Networks (GAN)
  
• 
  Variational Autoencoders (VAEs)
  
• 
  Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN)
  
• 
  Επαναλαμβανόμενα Beural Networks (RNN)
  
• 
  
  Μετάφραση
  
  εικόνας σε εικόνα
  
• 
  Σύνθεση κειμένου σε εικόνα
  
• 
  
  Μεταφορά
  
  στυλ
  

Δίκτυα Generative Adversarial Networks (GAN)

Τα GAN είναι ένας τύπος αλγορίθμου βαθιάς μάθησης που χρησιμοποιείται για τη δημιουργία νέων εικόνων. Αποτελούνται από δύο νευρωνικά δίκτυα: μια γεννήτρια και έναν διαχωριστή. Η γεννήτρια δημιουργεί νέες εικόνες, ενώ ο διαχωριστής αξιολογεί τις παραγόμενες εικόνες και λέει στη γεννήτρια εάν είναι ρεαλιστικές ή όχι. Τα δύο δίκτυα συνεργάζονται για να βελτιώσουν την ικανότητα της γεννήτριας να δημιουργεί ρεαλιστικές εικόνες.

Το δίκτυο γεννήτριας παίρνει ως είσοδο ένα διάνυσμα τυχαίου θορύβου και παράγει μια συνθετική εικόνα. Το δίκτυο διάκρισης παίρνει τη συνθετική εικόνα και μια πραγματική εικόνα ως είσοδο και προβλέπει την πιθανότητα ότι η εικόνα είναι πραγματική. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, η γεννήτρια προσπαθεί να παράγει εικόνες που μπορούν να ξεγελάσουν τον διακρίνοντα να πιστέψει ότι είναι πραγματικές, ενώ ο χρήστης που διακρίνει προσπαθεί να ταξινομήσει σωστά τις εικόνες ως πραγματικές ή ψεύτικες.

Τα GAN έχουν χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία ενός ευρέος φάσματος εικόνων, συμπεριλαμβανομένων προσώπων, αντικειμένων και σκηνών. Έχουν επίσης χρησιμοποιηθεί σε διάφορες εφαρμογές όπως η μετάφραση εικόνας σε εικόνα, η αύξηση δεδομένων και η μεταφορά στυλ.

Αν και τα GAN δεν είναι η μόνη απάντηση στο ερώτημα πώς η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί εικόνες, είναι ένα πολύ σημαντικό στοιχείο.

Variational Autoencoders (VAEs)

Ένας άλλος τρόπος για να απαντήσετε πώς η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί εικόνες είναι να πείτε από Variational Autoencoders (VAEs).

Τα VAE είναι ένας άλλος τύπος αλγορίθμου βαθιάς εκμάθησης που χρησιμοποιείται για τη δημιουργία νέων εικόνων. Αποτελούνται από ένα δίκτυο κωδικοποιητών και ένα δίκτυο αποκωδικοποιητών. Το δίκτυο κωδικοποιητή αντιστοιχίζει την εικόνα εισόδου σε έναν λανθάνοντα χώρο, ο οποίος είναι μια αναπαράσταση της εικόνας σε χαμηλότερες διασ

τάσεις

. Το δίκτυο αποκωδικοποιητή αντιστοιχίζει τον λανθάνοντα χώρο πίσω στην εικόνα εισόδου.

Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, το VAE μαθαίνει να ελαχιστοποιεί τη διαφορά μεταξύ της εικόνας εισόδου και της ανακατασκευασμένης εικόνας. Το VAE μαθαίνει επίσης μια πιθανολογική κατανομή στον λανθάνοντα χώρο, η οποία μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία νέων εικόνων.

Για να δημιουργήσει μια νέα εικόνα, το VAE δειγματοληπτεί έναν λανθάνοντα κώδικα από την πιθανολογική κατανομή και τον περνά μέσα από το δίκτυο αποκωδικοποιητή. Το δίκτυο αποκωδικοποιητή δημιουργεί μια νέα εικόνα με βάση τον λανθάνοντα κώδικα.

Τα VAE έχουν χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία εικόνων που είναι παρόμοιες με τα δεδομένα εκπαίδευσης, αλλά μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία εικόνων που δεν υπάρχουν στα δεδομένα εκπαίδευσης. Έχουν χρησιμοποιηθεί σε διάφορες εφαρμογές όπως η δημιουργία εικόνας, η μετάφραση εικόνας σε εικόνα και η αύξηση δεδομένων.

Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN)

Τα CNN είναι ένας τύπος νευρωνικού δικτύου που έχει χρησιμοποιηθεί ευρέως για εργασίες επεξεργασίας εικόνας. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία νέων εικόνων μαθαίνοντας τα μοτίβα και τις δομές των εικόνων και στη συνέχεια δημιουργώντας νέες εικόνες με βάση αυτά τα μοτίβα.

Τα CNN αποτελούνται από πολλαπλά συνελικτικά επίπεδα που μαθαίνουν να εντοπίζουν όλο και πιο περίπλοκα χαρακτηριστικά μέσα στις εικόνες. Τα συνελικτικά επίπεδα ακολουθούνται από στρώματα συγκέντρωσης που μειώνουν τις χωρικές διαστάσεις των χαρτών χαρακτηριστικών. Τέλος, χρησιμοποιούνται πλήρως συνδεδεμένα στρώματα για να γίνουν οι τελικές προβλέψεις.

Για να δημιουργήσει μια νέα εικόνα χρησιμοποιώντας ένα CNN, το δίκτυο παίρνει ως είσοδο ένα διάνυσμα τυχαίου θορύβου και το περνά μέσα από τα επίπεδα συνέλιξης και συγκέντρωσης. Τα πλήρως συνδεδεμένα επίπεδα δημιουργούν στη συνέχεια μια νέα εικόνα με βάση τους χάρτες χαρακτηριστικών που παράγονται από τα επίπεδα συνέλιξης και συγκέντρωσης.

Τα CNN έχουν χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία εικόνων που είναι παρόμοιες με τα δεδομένα εκπαίδευσης, αλλά μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία εικόνων που δεν υπάρχουν στα δεδομένα εκπαίδευσης. Έχουν χρησιμοποιηθεί σε διάφορες εφαρμογές όπως η δημιουργία εικόνας, η μετάφραση εικόνας σε εικόνα και η αύξηση δεδομένων.

Και ως αποτέλεσμα, η μέθοδος CNN μπορεί επίσης να δοθεί ως πιθανή απάντηση στο ερώτημα πώς η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί εικόνες.

Επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN)

Τα RNN είναι ένας τύπος νευρωνικού δικτύου που είναι κατάλληλος για την επεξεργασία διαδοχικών δεδομένων, όπως δεδομένα κειμένου ή χρονοσειρών. Μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία εικόνων μαθαίνοντας τις ακολουθίες των εικονοστοιχείων στις εικόνες και στη συνέχεια δημιουργώντας νέες ακολουθίες εικονοστοιχείων για τη δημιουργία νέων εικόνων.

Τα RNN αποτελούνται από έναν βρόχο επαναλαμβανόμενων συνδέσεων που επιτρέπουν σε πληροφορίες από προηγούμενα χρονικά βήματα να επηρεάσουν το τρέχον βήμα. Αυτό επιτρέπει στο δίκτυο να καταγράφει χρονικές εξαρτήσεις στα δεδομένα.

Για να δημιουργήσει μια νέα εικόνα χρησιμοποιώντας ένα RNN, το δίκτυο λαμβάνει μια τυχαία προετοιμασία των pixel της εικόνας ως είσοδο και την επεξεργάζεται μέσω του επαναλαμβανόμενου βρόχου. Σε κάθε χρονικό βήμα, το δίκτυο εφαρμόζει μια μη γραμμική συνάρτηση ενεργοποίησης στην τρέχουσα κατάσταση των pixel και χρησιμοποιεί την έξοδο ως νέα κατάσταση. Αυτή η διαδικασία συνεχίζεται μέχρι να επιτευχθεί το επιθυμητό μήκος της εικόνας.

Τα RNN έχουν χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία εικόνων που είναι παρόμοιες με τα δεδομένα εκπαίδευσης, αλλά μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία εικόνων που δεν υπάρχουν στα δεδομένα εκπαίδευσης. Έχουν χρησιμοποιηθεί σε διάφορες εφαρμογές όπως η δημιουργία εικόνας, η μετάφραση εικόνας σε εικόνα και η αύξηση δεδομένων.

Μετάφραση εικόνας σε εικόνα

Η μετάφραση εικόνας σε εικόνα είναι μια τεχνική που περιλαμβάνει την εκπαίδευση ενός νευρωνικού δικτύου για τη μετάφραση μιας εικόνας εισόδου σε μια νέα εικόνα με τα επιθυμητά χαρακτηριστικά. Για παράδειγμα, η μετάφραση μιας φωτογραφίας μιας γάτας σε πίνακα ζωγραφικής.

Αυτή η τεχνική μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία νέων εικόνων που δεν υπάρχουν στα δεδομένα εκπαίδευσης. Το δίκτυο μαθαίνει να μεταφράζει την εικόνα εισόδου σε μια νέα εικόνα με βάση τα μοτίβα και τις δομές που έχουν μάθει από τα δεδομένα εκπαίδευσης.

Η μετάφραση εικόνας σε εικόνα έχει χρησιμοποιηθεί σε διάφορες εφαρμογές όπως η μεταφορά στυλ, η σύνθεση εικόνας και η αύξηση δεδομένων.

Σύνθεση κειμένου σε εικόνα

Η σύνθεση κειμένου σε εικόνα είναι μια τεχνική που περιλαμβάνει τη δημιουργία μιας εικόνας με βάση μια περιγραφή κειμένου. Για παράδειγμα, η δημιουργία μιας εικόνας μιας γάτας με βάση το κείμενο “μαύρη γάτα με λευκά πόδια”.

Αυτή η τεχνική μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία νέων εικόνων που δεν υπάρχουν στα δεδομένα εκπαίδευσης. Το δίκτυο μαθαίνει να δημιουργεί εικόνες με βάση τα μοτίβα και τις δομές που έχουν μάθει από τα δεδομένα εκπαίδευσης και την περιγραφή του κειμένου.

Η σύνθεση κειμένου σε εικόνα έχει χρησιμοποιηθεί σε διάφορες εφαρμογές όπως η δημιουργία εικόνας, η μετάφραση εικόνας σε εικόνα και η αύξηση δεδομένων.

Ενώ το ερώτημα για το πώς η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί εικόνες μένει να απαντηθεί, εφαρμογές με τεχνητή νοημοσύνη όπως το Adobe Firefly, το οποίο ειδικεύεται στη μέθοδο κειμένου σε εικόνα, είναι πιθανό να παραμείνουν στην ημερήσια διάταξη για

μεγάλο

χρονικό διάστημα.

Μεταφορά στυλ

Η μεταφορά στυλ είναι μια τεχνική που περιλαμβάνει τη μεταφορά του στυλ μιας εικόνας σε μια άλλη εικόνα. Για παράδειγμα, η μεταφορά του στυλ ενός πίνακα σε μια φωτογραφία μιας γάτας.

Αυτή η τεχνική μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία νέων εικόνων που δεν υπάρχουν στα δεδομένα εκπαίδευσης. Το δίκτυο μαθαίνει να μεταφέρει το στυλ της εικόνας εισόδου σε μια νέα εικόνα με βάση τα πρότυπα και τις δομές που έμαθαν από τα δεδομένα εκπαίδευσης.

Η μεταφορά στυλ έχει χρησιμοποιηθεί σε διάφορες εφαρμογές όπως η δημιουργία εικόνας, η μετάφραση εικόνας σε εικόνα και η αύξηση δεδομένων.

Έμπνευση του ενός, μίσος για τον άλλο

Το να γνωρίζουμε πώς η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί εικόνες απέχει πολύ από την κατανόηση της ευαισθησίας αυτής της τεχνολογίας.

Η μαγεία της δημιουργίας εικόνων AI εκπέμπει μια εκθαμβωτική σειρά από δυνατότητες, αλλά η λάμψη της ρίχνει επίσης σκιές ηθικής ανησυχίας. Ένα θηρίο που κρύβεται είναι η μεροληψία: οι αλγόριθμοι που εκπαιδεύονται σε τεράστια σύνολα δεδομένων συχνά αντικατοπτρίζουν κοινωνικές προκαταλήψεις, φτύνουν εικόνες που παραμορφώνονται από τη φυλή, το φύλο ή άλλους παράγοντες. Αυτό μπορεί να διαιωνίσει επιβλαβή στερεότυπα και να περιθωριοποιήσει τις ήδη ευάλωτες ομάδες.

Μετά έρχεται το ακανθώδες ζήτημα των πνευματικών δικαιωμάτων και της συγγραφής. Η τέχνη της τεχνητής νοημοσύνης δανείζεται σε μεγάλο βαθμό από υπάρχοντα έργα, εγείροντας ερωτήματα σχετικά με το σε ποιον ανήκει πραγματικά η δημιουργία. Πρέπει να αποζημιωθούν οι καλλιτέχνες των οποίων τα στυλ μιμούνται; Ή μήπως το ίδιο το AI αξίζει εύσημα; Οι ανεπίλυτες νομικές γκρίζες ζώνες αφθονούν.

---

Η υπόθεση των καλλιτεχνών για τα πνευματικά δικαιώματα κατά της τεχνητής νοημοσύνης αντιμετωπίζει μια δύσκολη μάχη

---

Η παραπληροφόρηση κρύβεται επίσης στη γωνία. Οι υπερρεαλιστικές εικόνες που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να θολώσουν τα όρια μεταξύ αλήθειας και μυθοπλασίας, τροφοδοτώντας τη διάδοση «deepfakes» και παραποιημένων αφηγήσεων. Αυτό μπορεί να διαβρώσει την εμπιστοσύνη στα μέσα ενημέρωσης, να σπείρει διχόνοια, ακόμη και να επηρεάσει τις εκλογές.

Τέλος, ο αντίκτυπος στην ανθρώπινη δημιουργικότητα αξίζει μια παύση. Θα αντικαταστήσει η τεχνητή νοημοσύνη τους καλλιτέχνες, αφήνοντας τους καμβάδες γυμνούς και τα στούντιο σιωπηλά; Ή θα πυροδοτήσει νέες μορφές συνεργασίας, ενισχύοντας την ανθρώπινη φαντασία με τις ψηφιακές πινελιές του; Η πλοήγηση σε αυτό το νέο καλλιτεχνικό τοπίο απαιτεί προσεκτική εξέταση.

Αυτά τα ηθικά διλήμματα απαιτούν ανοιχτό διάλογο, ισχυρούς κανονισμούς και υπεύθυνη ανάπτυξη. Μόνο τότε η δημιουργία εικόνων AI μπορεί πραγματικά να ζωγραφίσει ένα λαμπρότερο μέλλον για την τέχνη, την τεχνολογία και την κοινωνία στο σύνολό της. Λοιπόν, τουλάχιστον μετά από αυτό το γράψιμο, δεν χρειάζεται πλέον να αναρωτιέστε πώς η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί εικόνες πια.

---

Πίστωση επιλεγμένης εικόνας


:

Vecstock/Freepik

.