Generatieve AI-modellen zijn ontworpen om nieuwe inhoud te creëren door patronen uit bestaande data te leren. Deze modellen hebben het vermogen om een breed scala aan output te genereren, waaronder tekst, afbeeldingen, muziek, video's en zelfs 3D-objecten.

Generatieve AI-modellen kunnen globaal worden ingedeeld in twee categorieën:

1. Regelgebaseerde modellen: deze modellen vertrouwen op vooraf gedefinieerde regels en logica om inhoud te genereren. Ze zijn vaak eenvoudiger en minder flexibel, maar kunnen effectief zijn voor specifieke taken;
2. Diep lerende modellen: deze modellen maken gebruik van neurale netwerken om te leren van grote hoeveelheden data, waardoor ze in staat zijn zeer realistische en complexe output te produceren. Ze zijn beter aanpasbaar en kunnen verschillende creatieve taken uitvoeren;

Moderne generatieve AI maakt gebruik van diep lerende modellen, waaronder:

• Generative Adversarial Networks (GANs);
• Variational Autoencoders (VAEs);
• Recurrent Neural Networks (RNNs) & Long Short-Term Memory (LSTMs);
• Diffusiemodellen;
• Neural Radiance Fields (NeRFs).

Elk type model heeft een unieke architectuur die bepaalt hoe het inhoud genereert, waardoor ze geschikt zijn voor verschillende toepassingen binnen het AI-veld.

1. Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs bestaan uit twee concurrerende neurale netwerken die samen trainen:

• Generator: creëert synthetische data;
• Discriminator: onderscheidt echte data van nepdata.

Architectuur van GANs

1. Input:

   • De Generator begint met een willekeurige ruisvector (latente ruimte);

2. Generator-module:

   • Gebruikt volledig verbonden lagen om ruis om te zetten in gestructureerde kenmerken;
   • Past convolutionele lagen toe om de output te verfijnen (bijvoorbeeld het genereren van een afbeelding);

3. Gegenereerde output:

   • De Generator produceert synthetische data (bijvoorbeeld een afbeelding);

4. Discriminator-module:

   • Gebruikt convolutionele lagen om de afbeelding te analyseren;
   • Past een classificatielaag toe om te bepalen of de afbeelding echt of nep is.

5. Adversariële training

   • Als de Discriminator de nepafbeelding correct classificeert, past de Generator zijn parameters aan om te verbeteren;
   • Dit proces wordt herhaald totdat de Generator zeer realistische output produceert.

Veelvoorkomende toepassingen:

• AI-gegenereerde afbeeldingen en deepfakes
• Synthetische datageneratie
• AI-gedreven artistieke stijltransfer

2. Variational Autoencoders (VAEs)

VAEs zijn probabilistische modellen die een gecomprimeerde representatie van data leren en vervolgens variaties hiervan reconstrueren.

Architectuur van VAEs

1. Invoerlaag:
   • Accepteert ruwe data (bijv. een afbeelding);
2. Encoder-module:
   • Comprimeert de invoer naar een latente ruimtereprensentatie (kleiner-dimensionale feature space);
   • Gebruikt convolutionele of volledig verbonden lagen;
3. Latente ruimte:
   • Definieert de kansverdeling van kenmerken met behulp van gemiddelde- en variantielagen;
   • Voegt willekeurige ruis toe om variaties in gegenereerde output mogelijk te maken;
4. Decoder-module:
   • Reconstrueert data vanuit de latente representatie;
   • Gebruikt deconvolutionele lagen (upsampling) om nieuwe data te genereren;
5. Uitvoerlaag:
   • Produceert gereconstrueerde data (bijv. een aangepaste versie van de invoer).

Veelvoorkomende toepassingen:

• Data-augmentatie en synthetische datageneratie
• Afbeeldingsgeneratie met gecontroleerde variaties
• Anomaliedetectie

3. Transformer-gebaseerde modellen

Transformers vormen de basis van moderne AI-tekstmodellen. In plaats van data sequentieel te verwerken, analyseren ze volledige invoersequenties tegelijk met behulp van self-attention-mechanismen.

Architectuur van Transformers

1. Inbedding van invoer:
   • Zet woorden of tokens om in vectorrepresentaties;
   • Gebruikt positionele codering om de woordvolgorde te behouden;
2. Self-attention-module:
   • Bepaalt welke woorden in een zin belangrijk zijn op basis van context;
   • Gebruikt multi-head attention-lagen voor diepgaand contextbegrip;
3. Feedforward-netwerk:
   • Verwerkt self-attention-uitvoer met volledig verbonden lagen;
   • Normaliseert data met laagnormalisatie;
4. Uitvoerlaag:
   • Genereert volgende-woordvoorspellingen of vertaalt tekst op basis van geleerde patronen.

Veelvoorkomende toepassingen:

• Chatbots op basis van AI en tekstgeneratie
• Machinale vertaling
• AI-ondersteunde programmering

4. Diffusiemodellen

Diffusiemodellen vormen een nieuwe klasse van generatieve AI-modellen die hoogwaardige, gedetailleerde afbeeldingen produceren door willekeurige ruis geleidelijk te verfijnen tot gestructureerde output. Deze modellen zijn bijzonder effectief voor AI-gegenereerde fotografie en digitale kunst.

In tegenstelling tot GANs, die gebruikmaken van adversariële training, leren diffusiemodellen door een ruisproces om te keren—ze beginnen dus met puur ruis en reconstrueren stap voor stap afbeeldingen.

Architectuur van diffusiemodellen

1. Voorwaarts proces (ruis toevoegen):
   • Een echte afbeelding wordt geleidelijk aangetast door in meerdere stappen willekeurige ruis toe te voegen;
   • Na voldoende stappen wordt de afbeelding puur ruis;
2. Omgekeerd proces (stap-voor-stap ont-ruisen):
   • Een neuraal netwerk leert de ruis stap voor stap te verwijderen;
   • Elke stap herstelt details in de afbeelding;
   • Het eindresultaat is een gegenereerde afbeelding met hoge resolutie.

Belangrijke modules in diffusiemodellen

• Noise Scheduler – bepaalt hoeveel ruis er bij elke stap wordt toegevoegd;
• U-Net Backbone – een convolutioneel neuraal netwerk dat leert afbeeldingen te ont-ruisen;
• Time Encoding Module – Helpt het model te begrijpen in welke stap van het ont-ruisproces het zich bevindt.

Veelvoorkomende toepassingen:

• AI-gegenereerde kunst en fotografie;
• Afbeeldingsrestauratie (verwijderen van vervaging en ruis);
• Interpolatie van videoframes met hoge resolutie.

Hoe diffusie modellen verbeteren ten opzichte van GANs

Diffusiemodellen bieden grotere stabiliteit, hogere kwaliteit output en meer diversiteit dan GANs. Terwijl GANs vertrouwen op adversariële training, wat kan leiden tot onstabiele resultaten en mode collapse, verfijnen diffusiemodellen geleidelijk ruis tot gedetailleerde afbeeldingen, wat zorgt voor consistente kwaliteit. Ze produceren ook meer diverse resultaten, terwijl GANs mogelijk repetitieve inhoud genereren. Diffusiemodellen vereisen echter langere rekentijden vanwege hun stapsgewijze denoising-proces, waardoor ze trager maar betrouwbaarder zijn voor beeldsynthese van hoge kwaliteit.

Conclusie

Generatieve AI bestaat uit vier belangrijke deep learning modellen, elk geoptimaliseerd voor verschillende taken:

• GANs zijn gespecialiseerd in deepfakes, AI-kunstgeneratie;
• VAEs worden vaak gebruikt voor data-augmentatie en anomaliedetectie;
• Transformers zijn het meest geschikt voor tekstgeneratie.
• Diffusiemodellen bieden de hoogste kwaliteit afbeeldingen met stabiele training.

Elk model heeft unieke voordelen en blijft zich ontwikkelen, waarmee het de toekomst van AI-gedreven creativiteit en automatisering vormgeeft.