Зображення, створені штучним інтелектом, змінюють підходи до створення мистецтва, дизайну та цифрового контенту. За допомогою штучного інтелекту комп’ютери тепер можуть створювати реалістичні зображення, підсилювати творчі процеси та навіть допомагати бізнесу. У цьому розділі розглядається, як ШІ створює зображення, різновиди моделей для генерації зображень та їхнє практичне застосування.

Як ШІ створює зображення

Генерація зображень за допомогою ШІ працює шляхом навчання 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 використовують у відеоіграх, кіно, рекламі та навіть у модній індустрії.

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.

Авторегресивні моделі

Авторегресивні моделі також створюють зображення по одному пікселю, використовуючи попередні пікселі для прогнозування наступного. Такі моделі були корисними, але повільними, що з часом зробило їх менш популярними. Проте вони стали натхненням для новіших, швидших моделей.

Як ШІ розуміє текст для створення зображень

Деякі моделі ШІ можуть перетворювати написані слова на зображення. Ці моделі використовують великі мовні моделі (LLMs) для розуміння описів і створення відповідних зображень. Наприклад, якщо ввести «кіт, що сидить на пляжі під час заходу сонця», ШІ створить зображення на основі цього опису.

Моделі ШІ, такі як DALL-E від OpenAI та Imagen від Google, використовують розвинене розуміння мови для покращення відповідності текстових описів і створених зображень. Це можливо завдяки обробці природної мови (NLP), яка допомагає ШІ перетворювати слова на числа, що керують створенням 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 справжніми чи підробленими.

Генератор намагається створити настільки реалістичні зображення, щоб дискримінатор не міг визначити, що вони підроблені. З часом зображення стають кращими і більше схожими на справжні фотографії. GAN використовуються у технологіях deepfake, створенні мистецтва та покращенні якості зображень.

Варіаційні автокодери (VAE)

VAE — це ще один підхід, який дозволяє штучному інтелекту генерувати зображення. На відміну від GAN, VAE використовують ймовірнісне кодування та декодування зображень. Вони навчаються розпізнавати приховані закономірності у зображеннях і відтворюють їх із незначними варіаціями. Ймовірнісний підхід у VAE гарантує, що кожне згенероване зображення буде трохи відрізнятися, що забезпечує різноманітність і креативність.

Ключовим поняттям у VAE є дивергенція Кульбака-Лейблера (KL-розбіжність), яка вимірює різницю між вивченою розподільною функцією та стандартним нормальним розподілом. Мінімізуючи KL-розбіжність, 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 розподілу латентного простору q(z∣x) (середнє μ та дисперсія σ²);
2. Вибірка з латентного простору: латентні змінні z вибираються з розподілу q(z∣x) з використанням таких технік, як трюк репараметризації;
3. Декодування та реконструкція: вибране z передається через декодер для отримання реконструйованих даних x̂, які мають бути подібними до оригінального входу x.

VAE корисні для завдань, таких як реконструкція облич, генерація нових версій існуючих зображень і плавні переходи між різними картинками.

Диффузійні моделі

Диффузійні моделі — це найновіший прорив у створенні зображень за допомогою ШІ. Ці 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 обмежені варіації, диффузійні моделі здатні генерувати ширший спектр якісних 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 етапі, що дозволяє 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 AI-арту, синтезу зображень високої роздільної здатності та у творчих дизайнерських застосуваннях.

Приклади зображень, згенерованих дифузійними моделями

Виклики та етичні питання

Хоча зображення, створені штучним інтелектом, вражають, вони супроводжуються викликами:

• Відсутність контролю: ШІ не завжди генерує саме те, що очікує користувач;
• Обчислювальні ресурси: створення якісних зображень за допомогою ШІ потребує дорогого та потужного обладнання;
• Упередженість моделей ШІ: оскільки ШІ навчається на існуючих зображеннях, він може відтворювати 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, що виглядають реалістично, що може призводити до дезінформації та проблем із приватністю.

Сучасне використання генерації зображень ШІ

Зображення, створені за допомогою ШІ, 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 онлайн-магазини — для віртуальних примірок;
• Графічний дизайн: ШІ допомагає художникам і дизайнерам швидко створювати логотипи, постери та маркетингові матеріали.

Майбутнє генерації зображень ШІ

Із подальшим розвитком генерації зображень за допомогою ШІ змінюється спосіб створення та використання зображень. У мистецтві, бізнесі чи розвагах ШІ відкриває нові можливості та робить творчий процес простішим і цікавішим.