Зображення, створені штучним інтелектом, змінюють підходи до створення мистецтва, дизайну та цифрового контенту. Завдяки штучному інтелекту комп’ютери можуть генерувати реалістичні зображення, підвищувати креативність та навіть допомагати бізнесу. У цьому розділі розглядаються принципи створення зображень за допомогою ШІ, різновиди моделей для генерації зображень та їх практичне застосування.

Як ШІ створює зображення

Генерація зображень за допомогою ШІ ґрунтується на навчанні на великій кількості зображень. ШІ аналізує закономірності у цих зображеннях і створює нові, схожі на них. З роками ця технологія значно вдосконалилася, дозволяючи отримувати більш реалістичні та креативні результати. Сьогодні її застосовують у відеоіграх, кіноіндустрії, рекламі та навіть у моді.

Перші методи: PixelRNN та PixelCNN

До появи сучасних моделей ШІ дослідники розробили перші методи генерації зображень, такі як PixelRNN та PixelCNN. Ці моделі створювали зображення, передбачаючи кожен піксель окремо.

• PixelRNN: використовує рекурентну нейронну мережу (RNN) для поетапного передбачення кольорів пікселів. Хоча цей підхід був ефективним, він працював дуже повільно;
• PixelCNN: удосконалив PixelRNN завдяки використанню згорткових шарів, що прискорило процес створення зображень.

Попри те, що ці моделі стали важливим кроком уперед, вони не забезпечували високу якість зображень. Це стимулювало розвиток більш ефективних технологій.

Авторегресійні моделі

Авторегресійні моделі також створюють зображення по одному пікселю, використовуючи попередні пікселі для прогнозування наступних. Такі моделі були корисними, але повільними, що з часом зменшило їхню популярність. Проте вони стали натхненням для новіших, швидших моделей.

Як ШІ розуміє текст для створення зображень

Деякі моделі штучного інтелекту можуть перетворювати текстові описи на зображення. Такі моделі використовують великі мовні моделі (LLM) для розуміння описів і генерації відповідних зображень. Наприклад, якщо ввести “a cat sitting on a beach at sunset”, ШІ створить зображення на основі цього опису.

Моделі ШІ, такі як DALL-E від OpenAI та Imagen від Google, застосовують розвинене розуміння мови для покращення відповідності між текстовими описами та створеними зображеннями. Це можливо завдяки обробці природної мови (NLP), яка допомагає ШІ перетворювати слова на числові представлення, що керують процесом створення зображень.

Генеративно-змагальні мережі (GAN)

Одним із найважливіших проривів у генерації зображень за допомогою ШІ стали генеративно-змагальні мережі (GAN). GAN працюють за допомогою двох різних нейронних мереж:

• Генератор: створює нові зображення з нуля;
• Дискримінатор: перевіряє, чи виглядають зображення реальними або штучними.

Генератор намагається створити настільки реалістичні зображення, щоб дискримінатор не міг відрізнити їх від справжніх. З часом якість зображень покращується і вони стають схожими на фотографії. GAN використовуються у технологіях deepfake, створенні мистецтва та підвищенні якості зображень.

Варіаційні автокодери (VAE)

VAE — це ще один підхід до генерації зображень за допомогою штучного інтелекту. На відміну від GAN, VAE кодують і декодують зображення з використанням ймовірнісних методів. Вони навчаються знаходити приховані закономірності у зображенні, а потім відтворюють його з незначними варіаціями. Ймовірнісний підхід у VAE забезпечує, що кожне згенероване зображення буде трохи відрізнятися, додаючи різноманіття та креативність.

Ключове поняття у VAE — дивергенція Кульбака-Лейблера (KL divergence), яка вимірює різницю між вивченою розподільчою функцією та стандартним нормальним розподілом. Мінімізуючи KL-дивергенцію, VAE забезпечують реалістичність згенерованих зображень, зберігаючи при цьому можливість творчих варіацій.

Як працюють VAE

1. Кодування: вхідні дані x подаються на кодувальник, який видає параметри латентного простору розподілу q(z∣x) (mean μ and variance σ²);
2. Вибірка з латентного простору: латентні змінні z вибираються з розподілу q(z∣x) з використанням таких технік, як reparameterization trick;
3. Декодування та реконструкція: вибране z передається через декодер для отримання реконструйованих даних x̂, які мають бути схожими на оригінальний вхід x.

VAE корисні для завдань, таких як реконструкція облич, генерація нових версій існуючих зображень та створення плавних переходів між різними картинками.

Диффузійні моделі

Диффузійні моделі — це новітній прорив у генерації зображень за допомогою штучного інтелекту. Такі моделі починають із випадкового шуму та поступово покращують зображення крок за кроком, подібно до видалення перешкод із розмитої фотографії. На відміну від GAN, які іноді створюють обмежену кількість варіацій, диффузійні моделі здатні генерувати ширший спектр високоякісних зображень.

Як працюють дифузійні моделі

1. Прямий процес (додавання шуму): модель починає з додавання випадкового шуму до зображення протягом багатьох кроків, поки воно не стане повністю невпізнаваним;
2. Зворотний процес (видалення шуму): далі модель навчається, як обернути цей процес, поступово видаляючи шум крок за кроком, щоб відновити змістовне зображення;
3. Навчання: дифузійні моделі навчаються передбачати та видаляти шум на кожному кроці, що допомагає їм генерувати чіткі та якісні зображення з випадкового шуму.

Популярними прикладами є MidJourney, DALL-E та Stable Diffusion, які відомі створенням реалістичних і художніх зображень. Дифузійні моделі широко використовуються для створення мистецтва за допомогою ШІ, синтезу зображень високої роздільної здатності та у творчих дизайнерських застосуваннях.

Приклади зображень, згенерованих дифузійними моделями

Виклики та етичні питання

Попри вражаючі результати, згенеровані ШІ-зображення мають виклики:

• Відсутність контролю: ШІ не завжди генерує саме те, що потрібно користувачу;
• Обчислювальні ресурси: створення якісних зображень ШІ потребує дорогого та потужного обладнання;
• Упередженість моделей ШІ: оскільки ШІ навчається на існуючих зображеннях, він може повторювати упередження, що містяться у даних.

Існують також етичні питання:

• Кому належить мистецтво ШІ?: якщо ШІ створює твір мистецтва, чи належить він людині, яка скористалася ШІ, чи компанії-розробнику?
• Фейкові зображення та дипфейки: GAN можуть використовуватися для створення фейкових зображень, які виглядають реальними, що може призводити до дезінформації та проблем із приватністю.

Як сьогодні використовується генерація зображень за допомогою ШІ

Зображення, створені штучним інтелектом, вже мають значний вплив у різних галузях:

• Індустрія розваг: відеоігри, кіно та анімація використовують ШІ для створення фонів, персонажів і ефектів;
• Мода: дизайнери застосовують ШІ для створення нових стилів одягу, а інтернет-магазини пропонують віртуальні примірки для клієнтів;
• Графічний дизайн: ШІ допомагає художникам і дизайнерам швидко створювати логотипи, постери та маркетингові матеріали.

Майбутнє генерації зображень за допомогою ШІ

Із подальшим розвитком генерації зображень за допомогою ШІ змінюватимуться способи створення та використання зображень. У мистецтві, бізнесі чи розвагах ШІ відкриває нові можливості та робить творчу роботу простішою й цікавішою.