AI-genererede billeder ændrer måden, hvorpå folk skaber kunst, design og digitalt indhold. Ved hjælp af kunstig intelligens kan computere nu fremstille realistiske billeder, forbedre kreativt arbejde og endda understøtte virksomheder. I dette kapitel undersøges, hvordan AI skaber billeder, forskellige typer billedgenereringsmodeller samt deres anvendelse i praksis.

Hvordan AI Skaber Billeder

AI-billedgenerering fungerer ved at lære fra en stor samling af billeder. AI'en analyserer mønstre i billederne og skaber derefter nye, der ligner de eksisterende. Denne teknologi er blevet markant forbedret gennem årene og muliggør nu mere realistiske og kreative billeder. Den anvendes i dag i videospil, film, reklame og endda mode.

Tidlige Metoder: PixelRNN og PixelCNN

Før nutidens avancerede AI-modeller udviklede forskere tidlige billedgenereringsmetoder som PixelRNN og PixelCNN. Disse modeller genererede billeder ved at forudsige én pixel ad gangen.

• PixelRNN: anvender et system kaldet et rekurrent neuralt netværk (RNN) til at forudsige pixel-farver én efter én. Selvom det fungerede godt, var det meget langsomt;
• PixelCNN: forbedrede PixelRNN ved at benytte en anden type netværk, kaldet konvolutionslag, hvilket gjorde billedgenereringen hurtigere.

Selvom disse modeller var et godt udgangspunkt, var de ikke velegnede til at skabe billeder i høj kvalitet. Dette førte til udviklingen af bedre teknikker.

Autoregressive modeller

Autoregressive modeller genererer også billeder én pixel ad gangen ved at bruge tidligere pixels til at forudsige den næste. Disse modeller var nyttige, men langsomme, hvilket gjorde dem mindre populære over tid. De har dog inspireret nyere og hurtigere modeller.

Hvordan AI forstår tekst til billedgenerering

Nogle AI-modeller kan omdanne skrevne ord til billeder. Disse modeller anvender Large Language Models (LLMs) til at forstå beskrivelser og generere tilsvarende billeder. For eksempel, hvis du skriver “a cat sitting on a beach at sunset”, vil AI'en skabe et billede baseret på denne beskrivelse.

AI-modeller som OpenAI's DALL-E og Googles Imagen benytter avanceret sprogforståelse for at forbedre, hvor godt tekstbeskrivelser matcher de genererede billeder. Dette muliggøres gennem Natural Language Processing (NLP), som hjælper AI med at omdanne ord til tal, der styrer billedgenereringen.

Generative Adversarial Networks (GANs)

En af de vigtigste gennembrud inden for AI-billedgenerering var Generative Adversarial Networks (GANs). GANs fungerer ved at anvende to forskellige neurale netværk:

• Generator: skaber nye billeder fra bunden;
• Discriminator: vurderer, om billederne ser ægte eller falske ud.

Generatoren forsøger at skabe billeder, der er så realistiske, at diskriminatoren ikke kan afgøre, om de er falske. Over tid forbedres billederne og kommer til at ligne rigtige fotografier. GANs anvendes i deepfake-teknologi, kunstgenerering og forbedring af billedkvalitet.

Variationsautoencodere (VAE'er)

VAE'er er en anden metode, hvorpå AI kan generere billeder. I stedet for at bruge konkurrence som GAN'er, koder og dekoder VAE'er billeder ved hjælp af sandsynlighed. De fungerer ved at lære de underliggende mønstre i et billede og derefter rekonstruere det med små variationer. Det probabilistiske element i VAE'er sikrer, at hvert genereret billede er en smule forskelligt, hvilket tilføjer variation og kreativitet.

Et centralt begreb i VAE'er er Kullback-Leibler (KL) divergens, som måler forskellen mellem den lærte fordeling og en standard normalfordeling. Ved at minimere KL-divergens sikrer VAE'er, at genererede billeder forbliver realistiske, samtidig med at kreative variationer tillades.

Sådan fungerer VAE'er

1. Kodning: inputdata x føres ind i koderen, som udgiver parametrene for den latente rumsfordeling q(z∣x) (middelværdi μ og varians σ²);
2. Sampling i latent rum: latente variable z samples fra fordelingen q(z∣x) ved hjælp af teknikker som reparametriseringstricket;
3. Dekodning & rekonstruktion: den samplede z føres gennem dekoderen for at producere de rekonstruerede data x̂, som bør ligne den oprindelige input x.

VAE'er er nyttige til opgaver som rekonstruktion af ansigter, generering af nye versioner af eksisterende billeder og endda at skabe glidende overgange mellem forskellige billeder.

Diffusionsmodeller

Diffusionsmodeller er det nyeste gennembrud inden for AI-genererede billeder. Disse modeller starter med tilfældig støj og forbedrer gradvist billedet trin for trin, som at fjerne statisk støj fra et sløret foto. I modsætning til GAN'er, som nogle gange skaber begrænsede variationer, kan diffusionsmodeller producere et bredere udvalg af billeder i høj kvalitet.

Sådan fungerer diffusionsmodeller

1. Fremadrettet proces (tilføjelse af støj): Modellen starter med at tilføje tilfældig støj til et billede over mange trin, indtil det bliver fuldstændig uigenkendeligt;
2. Omvendt proces (fjernelse af støj): Modellen lærer derefter at vende denne proces, hvor støjen gradvist fjernes trin for trin for at genskabe et meningsfuldt billede;
3. Træning: Diffusionsmodeller trænes til at forudsige og fjerne støj ved hvert trin, hvilket hjælper dem med at generere klare og højopløselige billeder ud fra tilfældig støj.

Et populært eksempel er MidJourney, DALL-E og Stable Diffusion, som er kendt for at skabe realistiske og kunstneriske billeder. Diffusionsmodeller anvendes bredt til AI-genereret kunst, højopløselig billedsyntese og kreative designapplikationer.

Eksempler på billeder genereret af diffusionsmodeller

Udfordringer og etiske overvejelser

Selvom AI-genererede billeder er imponerende, medfører de udfordringer:

• Manglende kontrol: AI genererer ikke altid præcis det, brugeren ønsker;
• Beregningseffekt: Oprettelse af AI-billeder i høj kvalitet kræver dyre og kraftfulde computere;
• Bias i AI-modeller: Da AI lærer af eksisterende billeder, kan den nogle gange gentage bias, der findes i dataene.

Der er også etiske overvejelser:

• Hvem ejer AI-kunst?: Hvis en AI skaber et kunstværk, tilhører det så den person, der brugte AI'en, eller AI-virksomheden?
• Falske billeder og deepfakes: GANs kan bruges til at skabe falske billeder, der ser ægte ud, hvilket kan føre til misinformation og problemer med privatliv.

Hvordan AI-billedgenerering anvendes i dag

AI-genererede billeder har allerede stor indflydelse i forskellige brancher:

• Underholdning: videospil, film og animation bruger AI til at skabe baggrunde, figurer og effekter;
• Mode: designere anvender AI til at udvikle nye tøjstile, og onlinebutikker tilbyder virtuelle prøver til kunder;
• Grafisk design: AI hjælper kunstnere og designere med hurtigt at fremstille logoer, plakater og markedsføringsmateriale.

Fremtiden for AI-billedgenerering

Efterhånden som AI-billedgenerering fortsætter med at udvikle sig, vil det fortsat ændre måden, hvorpå billeder skabes og anvendes. Uanset om det er inden for kunst, erhvervsliv eller underholdning, åbner AI nye muligheder og gør kreativt arbejde lettere og mere spændende.