Hvilke fremskridt gøres der i AI-billedgenerering?
Meget sofistikerede fremskridt forskes i øjeblikket inden for AI-billedgenerering. Deepfake-teknologi, en af de mest forbigående teknologier inden for AI-billedgenerering, observerer betydelige fremskridt i forskningen. OpenAI’s DALL·E, en variant af GPT-3-transformermodellen, der er trænet til at generere forskellige billeder ud fra tekstbeskrivelser, er et sådant eksempel. Modellen kan endda skabe billeder af koncepter, der ikke eksisterer, men blot er beskrevet tekstuelt – et aspekt af AI-billedgenerering, som hidtil ikke var dybt udforsket.
Hvordan udnyttes disse fremskridt?
AI-forskere, udviklere og teknologijournalister, der er interesseret i den aktuelle udvikling, tendenser og fremskridt, kan bruge denne information inden for deres respektive områder. Fra syntetisering af ny medicinsk billedbehandling til forskningsformål til udvikling af nye applikationer inden for digital kunst, har AI-billedgenerering gennemsyret et stort spektrum af discipliner.
Hvad er rollen for Nvidias StyleGAN2?
Andetsteds genererer StyleGAN2, en AI udviklet af NVIDIA, billeder i høj opløsning baseret på stiloverførselsteknikker. Denne teknologis praktiske anvendelse kan markant øge videospildesign, digital annoncering og CGI-effekter, hvilket viser sig at være uundværligt for både AI-udviklere og forskere. Eksempelvis danser den godt med deepfake-teknologi, hvor AI kan påtvinge et bestemt ansigts stil (som en berømthed) til et andet, hvilket resulterer i realistiske, men alligevel vildledende billeder.
Hvor kan du følge fremskridt i AI-billedgenerering?
For dem, der søger at holde sig ajour med de seneste fremskridt inden for AI-billedgenerering, kan et væld af onlineværktøjer være gavnlige:
1. Arxiv Sanity Preserver
– Fordele: Gratis adgang til en skattekiste af forskningsartikler og artikler i AI og Machine Learning.
– Ulemper: Kan være overvældende og teknisk tæt for begyndere.
– Arxiv Sanity Preserver
2. AI Hub (Google)
– Fordele: Tilbyder brede ressourcer, fra AI-datasæt til præ-trænede modeller.
– Ulemper: En Google-konto er påkrævet for fuld adgang.
– AI Hub
3. Coursera
– Fordele: Tilbyder online kurser i kunstig intelligens med fokus på billedgenerering.
– Ulemper: Ikke alle kurser er gratis, og nogle kræver et abonnement.
– Coursera
Hvordan vil AI-billedgenerering forme fremtiden?
Når vi projicerer vores blik ti år ud i fremtiden, kan AI-billedgenerering radikalt transformere vores virkelighed. Det er sandsynligt, at AI-genererede billeder vil besidde et niveau af nøjagtighed og autenticitet, der kan udviske grænserne mellem virkelighed og illusion og dermed sætte spørgsmålstegn ved integriteten af visuelt indhold.
Forskere og udviklere kan lige være på nippet til at løse nøgleudfordringer relateret til træningsdata, båndbredde og beregningskraft, som kan gøre disse avancerede billedgenereringsteknikker til allestedsnærværende værktøjer. Teknologijournalister og bloggere vil muligvis rapportere om AI’s “kreative kant” med lige så stor rigdom som selve teknologien, hvilket yderligere vil udviske grænserne mellem menneskets og maskinens håndværk.
Hvad er de afsluttende tanker om AI-billedgenerering?
Sammenfattende er fremskridt inden for AI-billedgenerering tilsyneladende ubegrænsede, og træder randen af surrealistiske landskaber til forvirrende, uetiske deepfakes. Et årti fra nu af vil AI-forskere, udviklere og teknologijournalister helt sikkert være vidne til et spektrum af nye applikationer i dette spændende teknologiske rum.
