Jakie postępy poczyniono w zakresie generowania obrazów AI?
Obecnie prowadzone są badania nad wysoce wyrafinowanymi osiągnięciami w dziedzinie generowania obrazów AI. Technologia Deepfake, jedna z najbardziej przejściowych technologii generowania obrazów AI, odnotowuje znaczny postęp w badaniach. Takim przykładem jest DALL·E OpenAI, wariant modelu transformatora GPT-3 przeszkolony do generowania różnorodnych obrazów na podstawie opisów tekstowych. Model może nawet tworzyć obrazy koncepcji, które nie istnieją, ale są jedynie opisane w tekście – jest to aspekt generowania obrazów AI, który dotychczas nie był szczegółowo badany.
Jak wykorzystywane są te udoskonalenia?
Badacze, programiści i dziennikarze zajmujący się sztuczną inteligencją zainteresowani bieżącymi osiągnięciami, trendami i postępami mogą wykorzystywać te informacje w swoich dziedzinach. Od syntezy nowatorskiego obrazowania medycznego do celów badawczych po opracowywanie nowych zastosowań w sztuce cyfrowej, generowanie obrazów AI przeniknęło szerokie spektrum dyscyplin.
Jaka jest rola StyleGAN2 firmy Nvidia?
W innym miejscu StyleGAN2, sztuczna inteligencja opracowana przez firmę NVIDIA, generuje obrazy o wysokiej rozdzielczości w oparciu o techniki transferu stylów. Praktyczne zastosowanie tej technologii może znacznie ulepszyć projektowanie gier wideo, reklamy cyfrowe i efekty CGI, okazując się niezbędne zarówno dla twórców sztucznej inteligencji, jak i badaczy. Na przykład dobrze współpracuje z technologią deepfake, w której sztuczna inteligencja może narzucić styl konkretnej twarzy (np. celebryty) innej, uzyskując realistyczny, ale zwodniczy efekt wizualny.
Gdzie można śledzić postępy w generowaniu obrazów AI?
Dla tych, którzy chcą być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w generowaniu obrazów AI, przydatnych może być wiele narzędzi online:
1. Arxiv Konserwator Poczytalności
– Plusy: Bezpłatny dostęp do skarbnicy artykułów naukowych i artykułów na temat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
Wady: Może być przytłaczająca i skomplikowana technicznie dla początkujących.
– Arxiv Sanity Preserver
2. Centrum AI (Google)
– Plusy: oferuje szerokie zasoby, od zbiorów danych AI po wstępnie wyszkolone modele.
– Wady: do pełnego dostępu wymagane jest konto Google.
– Centrum AI
3. Kurs
– Plusy: Oferuje kursy online w zakresie sztucznej inteligencji, ze szczególnym uwzględnieniem generowania obrazu.
– Wady: Nie wszystkie kursy są bezpłatne, a niektóre wymagają subskrypcji.
– Coursera
Jak generowanie obrazów AI wpłynie na przyszłość?
Przenosząc nasze spojrzenie na dziesięć lat w przyszłość, generowanie obrazów AI może radykalnie zmienić naszą rzeczywistość. Jest prawdopodobne, że obrazy wygenerowane przez sztuczną inteligencję będą charakteryzowały się poziomem dokładności i autentyczności, który może zatrzeć granice między rzeczywistością a iluzją, kwestionując w ten sposób integralność treści wizualnych.
Naukowcy i programiści mogą właśnie być o krok od rozwiązania kluczowych wyzwań związanych z danymi szkoleniowymi, przepustowością i mocą obliczeniową, co może przekształcić te zaawansowane techniki generowania obrazów we wszechobecne narzędzia. Dziennikarze i blogerzy technologiczni będą prawdopodobnie donosić o „twórczej przewadze” sztucznej inteligencji z takim samym bogactwem, jak sama technologia, co jeszcze bardziej zaciera granice między kunsztem człowieka i maszyny.
Jakie są końcowe przemyślenia na temat generowania obrazów AI?
Podsumowując, postęp w generowaniu obrazów AI jest pozornie nieograniczony, stąpając po krawędzi surrealistycznych krajobrazów do kłopotliwych, nieetycznych deepfakes. Za dziesięć lat badacze, programiści i dziennikarze zajmujący się sztuczną inteligencją z pewnością będą świadkami spektrum nowatorskich zastosowań w tej intrygującej przestrzeni technologicznej.
