Imagens geradas por IA estão transformando a forma como as pessoas criam arte, design e conteúdo digital. Com o auxílio da inteligência artificial, computadores agora podem produzir imagens realistas, aprimorar trabalhos criativos e até mesmo auxiliar empresas. Neste capítulo, serão explorados os métodos de criação de imagens por IA, os diferentes tipos de modelos de geração de imagens e suas aplicações práticas.

Como a IA Cria Imagens

A geração de imagens por IA funciona a partir do aprendizado com um grande conjunto de imagens. A IA analisa padrões nessas imagens e, em seguida, cria novas imagens semelhantes. Essa tecnologia evoluiu significativamente ao longo dos anos, produzindo imagens cada vez mais realistas e criativas. Atualmente, é utilizada em videogames, filmes, publicidade e até mesmo na moda.

Métodos Iniciais: PixelRNN e PixelCNN

Antes dos modelos avançados atuais, pesquisadores desenvolveram métodos iniciais de geração de imagens, como PixelRNN e PixelCNN. Esses modelos criavam imagens prevendo um pixel por vez.

• PixelRNN: utiliza um sistema chamado rede neural recorrente (RNN) para prever as cores dos pixels sequencialmente. Apesar de funcionar bem, era muito lento;

• PixelCNN: aprimorou o PixelRNN ao utilizar um tipo diferente de rede, chamada camadas convolucionais, tornando a criação de imagens mais rápida.

Embora esses modelos tenham sido um bom ponto de partida, não eram eficientes na produção de imagens de alta qualidade. Isso motivou o desenvolvimento de técnicas mais avançadas.

Modelos Autoregressivos

Modelos autoregressivos também criam imagens um pixel de cada vez, utilizando pixels anteriores para prever o próximo. Esses modelos foram úteis, mas lentos, o que reduziu sua popularidade ao longo do tempo. No entanto, serviram de inspiração para modelos mais novos e rápidos.

Como a IA Compreende Texto para Criação de Imagens

Alguns modelos de IA conseguem transformar palavras escritas em imagens. Esses modelos utilizam Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para compreender descrições e gerar imagens correspondentes. Por exemplo, ao digitar “a cat sitting on a beach at sunset”, a IA criará uma imagem baseada nessa descrição.

Modelos de IA como o DALL-E da OpenAI e o Imagen do Google utilizam compreensão avançada de linguagem para melhorar a correspondência entre descrições textuais e as imagens geradas. Isso é possível por meio do Processamento de Linguagem Natural (NLP), que permite à IA converter palavras em números que orientam a criação das imagens.

Redes Generativas Adversariais (GANs)

Um dos avanços mais importantes na geração de imagens por IA foi o surgimento das Redes Generativas Adversariais (GANs). As GANs funcionam utilizando duas redes neurais diferentes:

• Gerador: cria novas imagens do zero;

• Discriminador: verifica se as imagens parecem reais ou falsas.

O gerador tenta criar imagens tão realistas que o discriminador não consiga identificar que são falsas. Com o tempo, as imagens melhoram e se assemelham cada vez mais a fotografias reais. As GANs são utilizadas em tecnologia deepfake, criação de obras de arte e aprimoramento da qualidade de imagens.

Autoencoders Variacionais (VAEs)

VAEs são outra abordagem pela qual a IA pode gerar imagens. Em vez de utilizar competição como os GANs, os VAEs codificam e decodificam imagens utilizando probabilidade. Eles funcionam aprendendo os padrões subjacentes de uma imagem e, em seguida, reconstruindo-a com pequenas variações. O elemento probabilístico nos VAEs garante que cada imagem gerada seja ligeiramente diferente, adicionando variedade e criatividade.

Um conceito fundamental em VAEs é a divergência de Kullback-Leibler (KL), que mede a diferença entre a distribuição aprendida e uma distribuição normal padrão. Ao minimizar a divergência KL, os VAEs garantem que as imagens geradas permaneçam realistas, permitindo ainda variações criativas.

Funcionamento dos VAEs

1. Codificação: os dados de entrada x são enviados ao codificador, que gera os parâmetros da distribuição do espaço latente q(z∣x) (média μ e variância σ²);

2. Amostragem no espaço latente: as variáveis latentes z são amostradas da distribuição q(z∣x) utilizando técnicas como o truque de reparametrização;

3. Decodificação e reconstrução: o z amostrado é passado pelo decodificador para produzir os dados reconstruídos x̂, que devem ser semelhantes à entrada original x.

VAEs são úteis para tarefas como reconstrução de rostos, geração de novas versões de imagens existentes e até mesmo para criar transições suaves entre diferentes imagens.

Modelos de Difusão

Modelos de difusão representam o mais recente avanço na geração de imagens por IA. Esses modelos começam com ruído aleatório e melhoram gradualmente a imagem passo a passo, como se estivessem removendo estática de uma foto borrada. Diferentemente dos GANs, que às vezes criam variações limitadas, os modelos de difusão podem produzir uma gama mais ampla de imagens de alta qualidade.

Funcionamento dos Modelos de Difusão

1. Processo direto (adição de ruído): o modelo começa adicionando ruído aleatório a uma imagem ao longo de várias etapas até que ela se torne completamente irreconhecível;

2. Processo reverso (remoção de ruído): o modelo então aprende a reverter esse processo, removendo gradualmente o ruído etapa por etapa para recuperar uma imagem significativa;

3. Treinamento: modelos de difusão são treinados para prever e remover o ruído em cada etapa, ajudando-os a gerar imagens nítidas e de alta qualidade a partir de ruído aleatório.

Um exemplo popular é o MidJourney, DALL-E e Stable Diffusion, conhecidos por criar imagens realistas e artísticas. Modelos de difusão são amplamente utilizados para arte gerada por IA, síntese de imagens em alta resolução e aplicações de design criativo.

Exemplos de Imagens Geradas por Modelos de Difusão

Desafios e Questões Éticas

Embora as imagens geradas por IA sejam impressionantes, elas apresentam desafios:

• Falta de controle: a IA pode não gerar exatamente o que o usuário deseja;

• Poder computacional: criar imagens de IA de alta qualidade exige computadores potentes e caros;

• Viés nos modelos de IA: como a IA aprende a partir de imagens existentes, pode às vezes repetir vieses presentes nos dados.

Também existem questões éticas:

• Quem é o dono da arte criada por IA?: se uma IA cria uma obra de arte, a pessoa que utilizou a IA é a proprietária ou pertence à empresa responsável pela IA?

• Imagens falsas e deepfakes: GANs podem ser usados para criar imagens falsas que parecem reais, o que pode levar à desinformação e problemas de privacidade.

Como a Geração de Imagens por IA é Utilizada Hoje

Imagens geradas por IA já estão causando grande impacto em diferentes setores:

• Entretenimento: videogames, filmes e animações utilizam IA para criar cenários, personagens e efeitos;

• Moda: estilistas usam IA para criar novos estilos de roupas, e lojas online oferecem provadores virtuais para clientes;

• Design gráfico: a IA auxilia artistas e designers a criar rapidamente logotipos, cartazes e materiais de marketing.

O Futuro da Geração de Imagens por IA

À medida que a geração de imagens por IA continua evoluindo, ela seguirá transformando a forma como as pessoas criam e utilizam imagens. Seja na arte, nos negócios ou no entretenimento, a IA está abrindo novas possibilidades e tornando o trabalho criativo mais fácil e interessante.