AI-genererte bilder endrer måten folk skaper kunst, design og digitalt innhold på. Ved hjelp av kunstig intelligens kan datamaskiner nå lage realistiske bilder, forbedre kreativt arbeid og til og med bistå bedrifter. I dette kapittelet skal vi utforske hvordan AI lager bilder, ulike typer bildegenereringsmodeller og hvordan de brukes i praksis.

Hvordan AI lager bilder

AI-bildegenerering fungerer ved å lære fra en enorm samling bilder. AI-en studerer mønstre i bildene og lager deretter nye som ligner. Denne teknologien har blitt betydelig forbedret over årene, og produserer nå bilder som er mer realistiske og kreative. Den brukes nå i videospill, filmer, reklame og til og med mote.

Tidlige metoder: PixelRNN og PixelCNN

Før dagens avanserte AI-modeller utviklet forskere tidlige bildegenereringsmetoder som PixelRNN og PixelCNN. Disse modellene laget bilder ved å forutsi én piksel om gangen.

• PixelRNN: bruker et system kalt et rekurrent nevralt nettverk (RNN) for å forutsi pikselfarger én etter én. Selv om det fungerte bra, var det veldig tregt;
• PixelCNN: forbedret PixelRNN ved å bruke en annen type nettverk, kalt konvolusjonslag, som gjorde bildeopprettelsen raskere.

Selv om disse modellene var et godt utgangspunkt, var de ikke gode til å lage bilder av høy kvalitet. Dette førte til utviklingen av bedre teknikker.

Autoregressive modeller

Autoregressive modeller genererer også bilder én piksel om gangen, ved å bruke tidligere piksler for å forutsi hva som kommer neste. Disse modellene var nyttige, men langsomme, noe som gjorde dem mindre populære over tid. Likevel bidro de til å inspirere nyere og raskere modeller.

Hvordan KI forstår tekst for bildegenerering

Noen KI-modeller kan gjøre om skrevne ord til bilder. Disse modellene bruker Large Language Models (LLMs) for å forstå beskrivelser og generere tilsvarende bilder. For eksempel, hvis du skriver “a cat sitting on a beach at sunset,” vil KI-en lage et bilde basert på denne beskrivelsen.

KI-modeller som OpenAI sin DALL-E og Googles Imagen benytter avansert språkforståelse for å forbedre samsvaret mellom tekstbeskrivelser og bildene de genererer. Dette er mulig gjennom Natural Language Processing (NLP), som hjelper KI med å bryte ned ord til tall som styrer bildegenereringen.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Et av de viktigste gjennombruddene innen KI-basert bildegenerering var Generative Adversarial Networks (GANs). GANs fungerer ved å bruke to forskjellige nevrale nettverk:

• Generator: lager nye bilder fra bunnen av;
• Discriminator: vurderer om bildene ser ekte eller falske ut.

Generatoren forsøker å lage bilder som er så realistiske at diskriminatoren ikke kan avgjøre om de er falske. Over tid blir bildene bedre og ligner mer på ekte fotografier. GANs brukes i deepfake-teknologi, kunstgenerering og forbedring av bildekvalitet.

Variasjonelle autoenkodere (VAE)

VAE-er er en annen metode AI kan bruke for å generere bilder. I stedet for å benytte konkurranse som GAN-er, koder og dekoder VAE-er bilder ved hjelp av sannsynlighet. De fungerer ved å lære de underliggende mønstrene i et bilde og deretter rekonstruere det med små variasjoner. Det sannsynlighetsbaserte elementet i VAE-er sikrer at hvert genererte bilde er litt forskjellig, noe som gir variasjon og kreativitet.

Et sentralt begrep i VAE-er er Kullback-Leibler (KL) divergens, som måler forskjellen mellom den lærte fordelingen og en standard normalfordeling. Ved å minimere KL-divergens sørger VAE-er for at genererte bilder forblir realistiske, samtidig som de tillater kreative variasjoner.

Hvordan VAE-er fungerer

1. Koding: inndata x mates inn i koderen, som gir ut parameterne til den latente romfordelingen q(z∣x) (gjennomsnitt μ og varians σ²);
2. Latent rom-sampling: latente variabler z samples fra fordelingen q(z∣x) ved hjelp av teknikker som reparametriseringstrikset;
3. Dekoding og rekonstruksjon: den samplede z sendes gjennom dekoderen for å produsere de rekonstruerte dataene x̂, som skal være lik den opprinnelige inputen x.

VAE-er er nyttige for oppgaver som å rekonstruere ansikter, generere nye versjoner av eksisterende bilder, og til og med lage jevne overganger mellom ulike bilder.

Diffusjonsmodeller

Diffusjonsmodeller er det nyeste gjennombruddet innen AI-genererte bilder. Disse modellene starter med tilfeldig støy og forbedrer bildet gradvis steg for steg, som å fjerne støy fra et uklart foto. I motsetning til GAN-er, som noen ganger skaper begrensede variasjoner, kan diffusjonsmodeller produsere et bredere spekter av bilder med høy kvalitet.

Hvordan diffusjonsmodeller fungerer

1. Fremoverprosess (støytilføyelse): Modellen starter med å legge til tilfeldig støy i et bilde over mange steg til det blir helt ugjenkjennelig;
2. Omvendt prosess (støyfjerning): Modellen lærer deretter å reversere denne prosessen, og fjerner gradvis støyen steg for steg for å gjenvinne et meningsfullt bilde;
3. Trening: Diffusjonsmodeller trenes til å forutsi og fjerne støy på hvert steg, noe som hjelper dem å generere klare og høyoppløselige bilder fra tilfeldig støy.

Et populært eksempel er MidJourney, DALL-E og Stable Diffusion, som er kjent for å lage realistiske og kunstneriske bilder. Diffusjonsmodeller brukes mye til AI-generert kunst, høyoppløselig bildesyntese og kreative designapplikasjoner.

Eksempler på bilder generert av diffusjonsmodeller

Utfordringer og etiske bekymringer

Selv om AI-genererte bilder er imponerende, medfører de utfordringer:

• Manglende kontroll: AI genererer ikke alltid nøyaktig det brukeren ønsker;
• Datakraft: Å lage høyoppløselige AI-bilder krever dyre og kraftige datamaskiner;
• Skjevhet i AI-modeller: Siden AI lærer av eksisterende bilder, kan den noen ganger gjenta skjevheter som finnes i dataene.

Det finnes også etiske bekymringer:

• Hvem eier AI-kunst?: Hvis en AI lager et kunstverk, tilhører det personen som brukte AI-en, eller AI-selskapet?
• Falske bilder og deepfakes: GAN-er kan brukes til å lage falske bilder som ser ekte ut, noe som kan føre til feilinformasjon og personvernutfordringer.

Hvordan AI-bildegenerering brukes i dag

AI-genererte bilder har allerede stor innvirkning i ulike bransjer:

• Underholdning: videospill, filmer og animasjon bruker AI for å lage bakgrunner, karakterer og effekter;
• Mote: designere bruker AI for å skape nye klesstiler, og nettbutikker tilbyr virtuelle prøverom for kunder;
• Grafisk design: AI hjelper kunstnere og designere med å raskt lage logoer, plakater og markedsføringsmateriell.

Fremtiden for AI-bildegenerering

Etter hvert som AI-bildegenerering stadig forbedres, vil det fortsette å endre måten folk lager og bruker bilder på. Enten det gjelder kunst, næringsliv eller underholdning, åpner AI nye muligheter og gjør kreativt arbeid enklere og mer spennende.