Mohou generátory obrázků AI vyhovět vlastním potřebám?
Generátory obrázků AI lze trénovat na vlastních datových sadách. Využitím strojového učení (ML) mohou datoví vědci i umělci přizpůsobit umělecké nástroje poháněné umělou inteligencí k vytváření jedinečných vizuálů. Použití vlastních datových sad umožňuje vývojářům řídit typ generovaného výstupu, což umožňuje vytváření specializovaných ilustrací, návrhů nebo vizuálů.
Vezměme si případovou studii digitálního umělce, který chtěl vytvořit jedinečný umělecký styl, který spojuje kubismus a secesi. Tradiční metoda by zahrnovala pečlivé ruční vytváření každého kusu. Využitím strojového učení však umělec místo toho zkombinoval datovou sadu kubistického umění, datovou sadu secesních děl a poté na těchto datech vytrénoval model umělé inteligence. Výsledkem byl jedinečný malířský styl s umělou inteligencí, který byl nejen jedinečný, ale také časově nenáročný.
Mohou vývojáři používat AI k podpoře efektivity?
Podobně mohou vývojáři umělé inteligence použít tuto metodologii k uspokojení specifických vizuálních potřeb od analýzy řízené umělou inteligencí až po vizuály rozšířené reality, díky čemuž je systém efektivnější a efektivnější. Inženýři strojového učení mohou vytvářet jedinečné vizuály pro komplexnější vizualizaci dat, čímž zlepšují interpretaci a rozhodovací procesy založené na těchto poznatcích o datech.
Jaké jsou dostupné nástroje pro generování obrázků?
Nástroje pro vlastní školení AI Image Generator:
– TensorFlow: End-to-end platforma ML s otevřeným zdrojovým kódem poskytující robustní nástroje pro tvorbu a nasazení modelů. Mezi výhody TensorFlow patří flexibilní ekosystém a podpora komunity. Nicméně křivka učení pro začátečníky může být strmá. Je zdarma a je přístupný odtud.
– Platforma Google Cloud AI: Kombinuje nástroje ML pro komplexní modelování AI platformy. Nabízí výhody vysoké škálovatelnosti, integrace s nástroji a službami Google, ale pro velké datové sady může být nákladný. Jeho ceny se liší a je dostupný zde.
– Labelbox: Nástroj pro označování obrazových dat. Pomáhá při vytváření vysoce kvalitních tréninkových dat, přičemž jeho hlavní předností jsou nástroje pro spolupráci a snadná integrace. Nevýhodou je, že nástroj může být pro malé podniky mírně drahý. Podrobnosti o cenách naleznete zde.
– DeepArt.io: Online služba pro vytváření umění AI. Snadno se používá a nabízí tržiště pro prodej umění AI. Chybí mu však pokročilé nastavení přizpůsobení. Je zdarma s dostupnými placenými upgrady, přístup k němu najdete zde.
Jaká je budoucnost umělé inteligence v kreativitě?
Za deset let bude potenciál AI v kreativním průmyslu pravděpodobně více uznáván a využíván. S rostoucím výpočetním výkonem se schopnosti modelů strojového učení rozšíří nad rámec představivosti a nabídnou umělcům ještě pokročilejší nástroje k vyjádření jejich kreativity.
S neustálým vylepšováním algoritmů strojového učení a zpracování obrazu můžeme očekávat, že generátory obrazu AI budou produkovat ještě složitější a jemnější obrazy. Budoucí pokroky ve strojovém učení by mohly vést k tomu, že umělci trénují umělou inteligenci, aby napodobovala jejich jedinečný styl, což jim umožní rychle produkovat velké objemy práce v jejich charakteristickém stylu.
Jak demokratizace umělé inteligence proměňuje kreativitu?
A konečně, s demokratizací AI vidíme budoucnost, kde kdokoli, nejen vývojáři AI nebo inženýři strojového učení, může trénovat AI na vlastních datových sadách a odemknout tak širší přístup k tomuto mocnému kreativnímu nástroji. Tímto způsobem budeme schopni vytvořit jedinečné příběhy a vizuály, které skutečně posunou hranice kreativity.
