Generativa AI-modeller är utformade för att skapa nytt innehåll genom att lära sig mönster från befintlig data. Dessa modeller har kapacitet att generera en mängd olika utdata, inklusive text, bilder, musik, videor och till och med 3D-objekt.

Generativa AI-modeller kan grovt delas in i två kategorier:

1. Regelbaserade modeller: dessa modeller förlitar sig på fördefinierade regler och logik för att generera innehåll. De är ofta enklare och mindre flexibla men kan vara effektiva för specifika uppgifter;
2. Djupinlärningsbaserade modeller: dessa modeller använder neurala nätverk för att lära sig från stora mängder data, vilket gör det möjligt för dem att producera mycket realistiska och komplexa utdata. De är mer anpassningsbara och kan hantera en mängd kreativa uppgifter;

Modern generativ AI bygger på djupinlärningsbaserade modeller, vilka inkluderar:

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

Varje modelltyp har en unik arkitektur som påverkar hur den genererar innehåll, vilket gör dem lämpliga för olika tillämpningar inom AI-området.

1. Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs består av två konkurrerande neurala nätverk som tränas tillsammans:

• Generator: skapar syntetisk data;
• Discriminator: särskiljer verklig data från falsk.

Arkitektur för GANs

1. Input:

   • Generatorn startar med en slumpmässig brusvektor (latent space);

2. Generator-modul:

   • Använder fullt anslutna lager för att omvandla brus till strukturerade egenskaper;
   • Tillämpas konvolutionella lager för att förfina utdata (t.ex. generera en bild);

3. Genererad utdata:

   • Generatorn producerar syntetisk data (t.ex. en bild);

4. Discriminator-modul:

   • Använder konvolutionella lager för att analysera bilden;
   • Tillämpas ett klassificeringslager för att avgöra om bilden är verklig eller falsk.

5. Adversarial träning

   • Om Discriminatoren korrekt klassificerar den falska bilden, justerar Generatorn sina parametrar för att förbättras;
   • Denna process upprepas tills Generatorn producerar mycket realistiska utdata.

Vanliga användningsområden:

• AI-genererade bilder och deepfakes
• Syntetisk datagenerering
• AI-driven konstnärlig stilöverföring

2. Variationsautoenkodare (VAE)

VAE är sannolikhetsmodeller som lär sig en komprimerad representation av data och rekonstruerar sedan variationer från denna.

Arkitektur för VAE

1. Inmatningslager:
   • Tar emot rådata (t.ex. en bild);
2. Encoder-modul:
   • Komprimerar indata till en latent rumsrepresentation (funktioner i lägre dimension);
   • Använder konvolutionella eller helt anslutna lager;
3. Latent rum:
   • Definierar sannolikhetsfördelningen av funktioner med hjälp av medel- och varianslager;
   • Lägger till slumpmässigt brus för att möjliggöra variationer i genererade utdata;
4. Decoder-modul:
   • Återskapar data från den latenta representationen;
   • Använder dekonvolutionella lager (uppsampling) för att generera ny data;
5. Utmatningslager:
   • Producerar rekonstruerad data (t.ex. en modifierad version av indata).

Vanliga användningsområden:

• Dataförstärkning och generering av syntetisk data
• Bildgenerering med kontrollerade variationer
• Avvikelsedetektering

3. Transformerbaserade modeller

Transformers är grunden för moderna AI-textmodeller. Istället för att bearbeta data sekventiellt analyserar de hela inmatningssekvenser samtidigt med hjälp av självuppmärksamhetsmekanismer.

Arkitektur för transformers

1. Inbäddning av indata:
   • Omvandlar ord eller token till vektorrepresentationer;
   • Använder positionell kodning för att bevara ordningen på orden;
2. Självuppmärksamhetsmodul:
   • Avgör vilka ord i en mening som är viktiga baserat på kontext;
   • Använder multi-head attention-lager för djupare kontextförståelse;
3. Feedforward-nätverk:
   • Bearbetar självuppmärksamhetsutdata med helt anslutna lager;
   • Normaliserar data med lagernormalisering;
4. Utmatningslager:
   • Genererar nästa ord-förutsägelser eller översätter text baserat på inlärda mönster.

Vanliga användningsområden:

• AI-drivna chattbottar och textgenerering
• Maskinöversättning
• AI-assisterad programmering

4. Diffusionsmodeller

Diffusionsmodeller är en ny klass av generativa AI-modeller som producerar högkvalitativa, detaljerade bilder genom att gradvis förfina slumpmässigt brus till strukturerade resultat. Dessa modeller är särskilt effektiva för AI-genererad fotografi och digital konst.

Till skillnad från GAN:er, som bygger på adversariell träning, lär sig diffusionsmodeller genom att reversera en brusprocess—det vill säga de börjar med rent brus och återskapar bilder stegvis.

Arkitektur för diffusionsmodeller

1. Framåtriktad process (tillägg av brus):
   • En verklig bild förvanskas gradvis genom att slumpmässigt brus läggs till under flera steg;
   • Efter tillräckligt många steg blir bilden rent brus;
2. Omvänd process (avbrusning steg för steg):
   • Ett neuralt nätverk lär sig att ta bort bruset steg för steg;
   • Varje steg återställer detaljer i bilden;
   • Slutresultatet är en högupplöst genererad bild.

Nyckelmoduler i diffusionsmodeller

• Brusschemaläggare – avgör hur mycket brus som läggs till vid varje steg;
• U-Net-backbone – ett konvolutionellt neuralt nätverk som lär sig att avbrusa bilder;
• Tidskodningsmodul – Hjälper modellen att förstå vilket steg den befinner sig på i avbrusningsprocessen.

Vanliga användningsområden:

• AI-genererad konst och fotografi;
• Bildrestaurering (borttagning av oskärpa och brus);
• Högupplöst interpolering av videoramar.

Hur diffusionsmodeller förbättrar sig jämfört med GANs

Diffusionsmodeller ger större stabilitet, högre kvalitet på utdata och mer mångfald än GANs. Medan GANs förlitar sig på adversariell träning, vilket kan leda till instabila resultat och modekollaps, så förfinar diffusionsmodeller gradvis brus till detaljerade bilder, vilket säkerställer konsekvent kvalitet. De producerar också mer varierade utdata, medan GANs kan generera repetitivt innehåll. Dock kräver diffusionsmodeller längre beräkningstid på grund av deras stegvisa avbrusningsprocess, vilket gör dem långsammare men mer tillförlitliga för bildsyntes av hög kvalitet.

Slutsats

Generativ AI består av fyra huvudsakliga djupinlärningsmodeller, var och en optimerad för olika uppgifter:

• GANs är specialiserade på deepfakes, AI-konstgenerering;
• VAEs används ofta för dataförstärkning och avvikelsedetektering;
• Transformers är bäst lämpade för textgenerering.
• Diffusionsmodeller erbjuder bilder av högsta kvalitet med stabil träning.

Varje modell har unika fördelar och fortsätter att utvecklas, vilket formar framtiden för AI-driven kreativitet och automatisering.