Tekoälyn luomat kuvat muuttavat tapaa, jolla ihmiset tekevät taidetta, suunnittelevat ja tuottavat digitaalista sisältöä. Tekoälyn avulla tietokoneet voivat nyt luoda realistisia kuvia, parantaa luovaa työtä ja jopa auttaa yrityksiä. Tässä luvussa tarkastellaan, miten tekoäly luo kuvia, millaisia erilaisia kuvien luomiseen tarkoitettuja malleja on olemassa ja miten niitä käytetään käytännössä.

Miten tekoäly luo kuvia

Tekoälypohjainen kuvien generointi toimii oppimalla valtavasta määrästä kuvia. Tekoäly tutkii kuvien rakenteita ja luo sitten uusia, samankaltaisia kuvia. Tämä teknologia on kehittynyt huomattavasti vuosien varrella, ja nykyään sillä voidaan tuottaa entistä realistisempia ja luovempia kuvia. Sitä käytetään nyt muun muassa videopeleissä, elokuvissa, mainonnassa ja jopa muodissa.

Varhaiset menetelmät: PixelRNN ja PixelCNN

Ennen nykyisiä kehittyneitä tekoälymalleja tutkijat kehittivät varhaisia kuvien generointimenetelmiä, kuten PixelRNN ja PixelCNN. Nämä mallit loivat kuvia ennustamalla yhden pikselin kerrallaan.

• PixelRNN: käyttää järjestelmää nimeltä rekurrenttinen neuroverkko (RNN) ennustaakseen pikselien värit yksi kerrallaan. Vaikka se toimi hyvin, se oli erittäin hidas;
• PixelCNN: paransi PixelRNN-mallia käyttämällä erilaista verkkoa, konvoluutiokerroksia, mikä nopeutti kuvien luontia.

Vaikka nämä mallit olivat hyvä lähtökohta, ne eivät olleet erityisen hyviä tuottamaan korkealaatuisia kuvia. Tämä johti parempien tekniikoiden kehittämiseen.

Autoregressiiviset mallit

Autoregressiiviset mallit luovat kuvia yksi pikseli kerrallaan, hyödyntäen aiempia pikseleitä seuraavan arvauksen tekemiseen. Nämä mallit olivat hyödyllisiä mutta hitaita, mikä vähensi niiden suosiota ajan myötä. Ne kuitenkin inspiroivat uudempia ja nopeampia malleja.

Miten tekoäly ymmärtää tekstiä kuvien luomisessa

Jotkin tekoälymallit voivat muuntaa kirjoitetut sanat kuviksi. Nämä mallit käyttävät suuria kielimalleja (LLM) ymmärtääkseen kuvaukset ja luodakseen niitä vastaavia kuvia. Esimerkiksi, jos kirjoitat “a cat sitting on a beach at sunset”, tekoäly luo kuvan tämän kuvauksen perusteella.

Tekoälymallit kuten OpenAI:n DALL-E ja Googlen Imagen hyödyntävät kehittynyttä kielten ymmärrystä parantaakseen tekstikuvausten ja luotujen kuvien vastaavuutta. Tämä on mahdollista luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) avulla, joka auttaa tekoälyä muuntamaan sanat numeroiksi, jotka ohjaavat kuvien luomista.

Generatiiviset vastakkaisverkot (GAN)

Yksi merkittävimmistä läpimurroista tekoälyn kuvantuotannossa oli generatiiviset vastakkaisverkot (GAN). GAN-mallit toimivat kahden erilaisen neuroverkon avulla:

• Generaattori: luo uusia kuvia tyhjästä;
• Erottelija: tarkistaa, näyttävätkö kuvat aidoilta vai keinotekoisilta.

Generaattori pyrkii tekemään kuvista niin realistisia, ettei erottelija tunnista niitä keinotekoisiksi. Ajan myötä kuvat paranevat ja muistuttavat yhä enemmän aitoja valokuvia. GAN-malleja käytetään deepfake-teknologiassa, taiteen luomisessa ja kuvanlaadun parantamisessa.

Variational Autoencoderit (VAE:t)

VAE:t ovat toinen tapa, jolla tekoäly voi luoda kuvia. GAN-mallien kilpailun sijaan VAE:t koodaavat ja dekoodaavat kuvia todennäköisyyksiin perustuen. Ne oppivat kuvan taustalla olevat rakenteet ja rekonstruoivat sen pienin vaihteluin. VAE:iden todennäköisyyspohjainen lähestymistapa varmistaa, että jokainen luotu kuva on hieman erilainen, mikä lisää monipuolisuutta ja luovuutta.

Keskeinen käsite VAE:issa on Kullback-Leibler (KL) -divergenssi, joka mittaa opitun jakauman ja normaalijakauman välistä eroa. KL-divergenssiä minimoimalla VAE:t varmistavat, että luodut kuvat pysyvät realistisina, mutta mahdollistavat silti luovat vaihtelut.

VAE:iden toimintaperiaate

1. Koodaus: syötedata x syötetään kooderiin, joka tuottaa latenttitilan jakauman q(z∣x) (keskiarvo μ ja varianssi σ²) parametrit;
2. Latenttitilan näytteenotto: latenttimuuttujat z näytteistetään jakaumasta q(z∣x) käyttäen esimerkiksi reparametrisointikikkaa;
3. Dekoodaus ja rekonstruktio: näytteistetty z syötetään dekooderiin, joka tuottaa rekonstruoidun datan x̂, jonka tulisi olla samanlainen kuin alkuperäinen syöte x.

VAE:t soveltuvat esimerkiksi kasvojen rekonstruointiin, uusien versioiden luomiseen olemassa olevista kuvista sekä sujuvien siirtymien tekemiseen eri kuvien välillä.

Diffuusiomallit

Diffuusiomallit ovat viimeisin läpimurto tekoälyn tuottamissa kuvissa. Nämä mallit aloittavat satunnaisesta kohinasta ja parantavat kuvaa vaihe vaiheelta, aivan kuin poistaisivat häiriötä sumeasta valokuvasta. Toisin kuin GAN-mallit, jotka joskus tuottavat rajallisia vaihteluita, diffuusiomallit voivat luoda laajemman valikoiman korkealaatuisia kuvia.

Diffuusiomallien toiminta

1. Etenevä prosessi (kohinan lisääminen): malli aloittaa lisäämällä satunnaista kohinaa kuvaan useiden vaiheiden ajan, kunnes kuva muuttuu täysin tunnistamattomaksi;
2. Käänteinen prosessi (kohinan poisto): malli oppii tämän jälkeen kääntämään prosessin, poistamalla kohinaa vaihe vaiheelta palauttaakseen merkityksellisen kuvan;
3. Koulutus: diffuusiomallit opetetaan ennustamaan ja poistamaan kohinaa jokaisessa vaiheessa, mikä auttaa niitä tuottamaan selkeitä ja korkealaatuisia kuvia satunnaisesta kohinasta.

Tunnettuja esimerkkejä ovat MidJourney, DALL-E ja Stable Diffusion, jotka tunnetaan realististen ja taiteellisten kuvien tuottamisesta. Diffuusiomalleja käytetään laajasti tekoälytaiteessa, korkean resoluution kuvien synteesissä ja luovissa suunnittelusovelluksissa.

Diffuusiomallien tuottamien kuvien esimerkkejä

Haasteet ja eettiset kysymykset

Vaikka tekoälyn tuottamat kuvat ovat vaikuttavia, niihin liittyy haasteita:

• Hallinnan puute: tekoäly ei aina tuota juuri käyttäjän toivomaa lopputulosta;
• Laskentateho: korkealaatuisten tekoälykuvien luominen vaatii kalliita ja tehokkaita tietokoneita;
• Vinoumat malleissa: koska tekoäly oppii olemassa olevista kuvista, se voi toisinaan toistaa aineistossa esiintyviä vinoumia.

Lisäksi on olemassa eettisiä kysymyksiä:

• Kuka omistaa tekoälytaiteen?: jos tekoäly luo taideteoksen, kuuluuko se käyttäjälle vai tekoälyä tarjoavalle yritykselle?
• Väärennetyt kuvat ja deepfake-teknologia: GAN-malleja voidaan käyttää luomaan aidon näköisiä väärennettyjä kuvia, mikä voi johtaa harhaanjohtamiseen ja yksityisyysongelmiin.

Kuinka tekoälypohjaista kuvagenerointia käytetään nykyään

Tekoälyn tuottamat kuvat vaikuttavat jo merkittävästi eri toimialoilla:

• Viihde: videopeleissä, elokuvissa ja animaatiossa tekoälyä käytetään taustojen, hahmojen ja tehosteiden luomiseen;
• Muoti: suunnittelijat hyödyntävät tekoälyä uusien vaatemallien luomisessa, ja verkkokaupat tarjoavat asiakkaille virtuaalisia sovituksia;
• Graafinen suunnittelu: tekoäly auttaa taiteilijoita ja suunnittelijoita luomaan nopeasti logoja, julisteita ja markkinointimateriaaleja.

Tekoälypohjaisen kuvageneroinnin tulevaisuus

Tekoälykuvageneroinnin kehittyessä se muuttaa edelleen tapaa, jolla kuvia luodaan ja käytetään. Taiteessa, liiketoiminnassa tai viihteessä tekoäly avaa uusia mahdollisuuksia ja tekee luovasta työstä helpompaa ja innostavampaa.