В чем сложность создания изображений ИИ?
Использование возможностей искусственного интеллекта при создании изображений вышло на ступень выше благодаря возможности создавать сложные сцены с множеством элементов. В основе этого явления лежит превосходный алгоритм глубокого обучения, который моделирует сцены как коллекции объектов, эффективно изучая их характеристики и отношения. Таким образом, именно сложные возможности алгоритма позволяют плавно управлять генерацией изображений с несколькими элементами.
Какие модели искусственного интеллекта преобладают при создании изображений?
Как разработчик искусственного интеллекта или графический дизайнер, стремящийся улучшить сложные ситуации проектирования, вам необходимо понимать динамические возможности искусственного интеллекта при создании изображений. GAN (генеративно-состязательные сети) преимущественно используются для создания синтетических изображений, которые настолько сложны, что практически неотличимы от реальных. Например, модель NVIDIA GAN, известная как StyleGAN, использовалась при создании «Этого человека не существует», платформы, генерирующей реалистичные человеческие лица, а также при создании сложных пейзажных сцен.
Как ИИ может превратить стандартные изображения в произведения искусства?
Более того, DeepArt и DeepDream — еще одни отличные примеры использования ИИ в создании изображений. Эти программы используют искусственный интеллект для преобразования стандартных изображений в шедевры искусства, применяя технику, известную как передача нейронного стиля. Этот метод извлекает стилистические особенности одного изображения и передает их другому, создавая результат, представляющий собой сложную смесь того и другого.
Где разработчики и дизайнеры могут улучшить навыки искусственного интеллекта?
Для разработчиков и дизайнеров, желающих отточить свои навыки, следующие онлайн-ресурсы предоставляют богатые знания:
1. Meetup.com: встречи по искусственному интеллекту и графическому дизайну
Плюсы: Предоставляет возможности личных встреч с профессионалами.
Минусы: Доступность встреч может зависеть от местоположения.
Цена: в основном бесплатно, хотя на некоторые мероприятия может взиматься плата за вход.
2. Kaggle.com: Учебные пособия по генеративному дизайну искусственного интеллекта
Плюсы: предлагает среду сотрудничества и конкуренции для обучения и применения.
Минусы: конкуренция может быть интенсивной для новичков.
Цена: Бесплатно.
3. Coursera.org: вебинары по цифровому дизайну.
Плюсы: Предоставляет комплексные курсы от лучших университетов мира.
Минусы: высококачественный контент обычно предоставляется за дополнительную плату.
Цена: доступно несколько бесплатных курсов, но за специализации и сертификаты приходится платить.
Какое будущее ждет ИИ в области создания изображений?
Благодаря достижениям в алгоритмах искусственного интеллекта и увеличению вычислительной мощности в следующем десятилетии мы станем свидетелями более сложных приложений для создания изображений с помощью искусственного интеллекта. Эта эволюция может привести к созданию высокофотореалистичных и точных 3D-моделей и симуляций с потенциальными приложениями в виртуальной реальности, играх, городском планировании и дизайне продуктов.
Может ли ИИ курировать цифровое искусство?
Кроме того, поскольку ИИ становится более способным понимать и имитировать художественные стили, мы можем наблюдать рост цифрового искусства, курируемого ИИ. Это не только откроет новые возможности для творческого самовыражения, но и поднимет вопросы о природе творчества, авторстве и особой ценности, которую привносят в жизнь люди-художники.
Будут ли дипфейки размывать реальность и требовать новых правил?
Наконец, тонкая грань между реальностью и контентом, созданным искусственным интеллектом, размывается, а проблемы, связанные с обнаружением дипфейков, обостряются. Следовательно, для управления использованием этих мощных инструментов потребуются новые правила и этические соображения.
