Dokážu generátory obrázkov AI vyhovieť vlastným potrebám?
Generátory obrázkov AI je možné trénovať na vlastných súboroch údajov. Využitím strojového učenia (ML) môžu dátoví vedci aj umelci prispôsobiť umelecké nástroje poháňané AI na vytváranie jedinečných vizuálov. Využívanie vlastných množín údajov umožňuje vývojárom kontrolovať typ generovaného výstupu, čo umožňuje vytváranie špecializovaných ilustrácií, návrhov alebo vizuálov.
Zoberme si prípadovú štúdiu digitálneho umelca, ktorý chcel vytvoriť jedinečný umelecký štýl spájajúci kubizmus a secesie. Tradičná metóda by zahŕňala starostlivé vytváranie každého kusu ručne. Využitím strojového učenia však umelec namiesto toho skombinoval súbor údajov kubistického umenia, súbor údajov secesných diel a potom na tieto údaje vycvičil model AI. Výsledkom bol jedinečný štýl maľby poháňaný AI, ktorý bol nielen jedinečný, ale aj časovo efektívny.
Môžu vývojári používať AI na podporu efektivity?
Podobne môžu vývojári AI použiť túto metodiku na uspokojenie špecifických vizuálnych potrieb od analýzy riadenej AI až po vizuály rozšírenej reality, vďaka čomu je systém efektívnejší a efektívnejší. Inžinieri strojového učenia môžu vytvárať jedinečné vizuály pre komplexnejšiu vizualizáciu údajov, čím zlepšujú interpretáciu a rozhodovacie procesy na základe týchto údajov.
Aké sú dostupné nástroje na generovanie obrázkov?
Nástroje na školenie vlastného generátora obrázkov AI:
– TensorFlow: End-to-end platforma ML s otvoreným zdrojovým kódom, ktorá poskytuje robustné nástroje na vytváranie a nasadzovanie modelov. Medzi výhody TensorFlow patrí flexibilný ekosystém a podpora komunity. Avšak krivka učenia pre začiatočníkov môže byť strmá. Je to bezplatné a je prístupné odtiaľto.
– Platforma Google Cloud AI: Kombinuje nástroje ML pre komplexné modelovanie AI platformy. Ponúka výhody vysokej škálovateľnosti, integrácie s nástrojmi a službami Google, ale pre veľké súbory údajov môže byť nákladný. Jeho ceny sa líšia a môžete sa k nemu dostať odtiaľto.
– Labelbox: Nástroj na označovanie obrazových údajov. Pomáha pri vytváraní vysokokvalitných tréningových dát, pričom jeho hlavnými kladmi sú nástroje na spoluprácu a jednoduchá integrácia. Nevýhodou je, že nástroj môže byť pre malé podniky mierne drahý. Podrobnosti o cenách nájdete tu.
– DeepArt.io: Online služba na vytváranie umenia AI. Ľahko sa používa a ponúka trh na predaj umenia AI. Chýbajú mu však pokročilé nastavenia prispôsobenia. Je to zadarmo s dostupnými platenými aktualizáciami, prístup k nim nájdete tu.
Čo prinesie budúcnosť AI v kreativite?
O desať rokov bude potenciál AI v kreatívnom priemysle pravdepodobne viac uznávaný a využívaný. S rastúcim výpočtovým výkonom sa schopnosti modelov strojového učenia rozšíria za hranice predstavivosti a ponúknu umelcom ešte pokročilejšie nástroje na vyjadrenie ich kreativity.
S neustálym zdokonaľovaním algoritmov strojového učenia a spracovania obrázkov môžeme očakávať, že generátory obrázkov AI budú produkovať ešte zložitejšie a nuansovanejšie obrázky. Budúci pokrok v strojovom učení by mohol viesť k tomu, že umelci budú trénovať AI, aby napodobnili svoj jedinečný štýl, čo im umožní rýchlo produkovať veľké objemy práce v ich charakteristickom štýle.
Ako demokratizácia AI premieňa kreativitu?
A napokon, s demokratizáciou AI vidíme budúcnosť, v ktorej môže ktokoľvek, nielen vývojári AI alebo inžinieri strojového učenia, trénovať AI na vlastných súboroch údajov, čím sa získa širší prístup k tomuto výkonnému kreatívnemu nástroju. Týmto spôsobom budeme schopní vytvoriť jedinečné príbehy a vizuály, ktoré skutočne posunú hranice kreativity.
