Що робить GAN потужними генераторами зображень?
Генератори зображень штучного інтелекту, зокрема GAN або Generative Adversarial Networks, розвинулися до надзвичайного рівня складності, уможливлюючи адаптацію до різних художніх стилів. Механізм адаптації в основному залежить від двох компонентів ШІ, які працюють у конкурентному форматі. Компонент генератора створює нові зображення, тоді як дискримінатор оцінює ці зображення, порівнюючи їх із існуючими творами мистецтва. Основна мета генератора — створити зображення, які дискримінатор не зможе відрізнити від справжнього твору мистецтва.
Як платформи використовують штучний інтелект для транскреації мистецтва?
Наприклад, платформа DeepArt.io використовує згорткові нейронні мережі (CNN), які навчаються на тисячах зображень, поки вони не зможуть створити новий твір мистецтва в стилі будь-якого вхідного зображення. Ця технологія була використана для створення програми Prisma, яка може перетворювати фотографії в різні художні стилі.
Подібним чином PaintsChainer, інструмент автоматичного розфарбовування на основі штучного інтелекту, налаштовується на різні художні стилі, вивчаючи колірні уподобання за кольоровими підказками, створеними користувачем, перед виконанням завдання автоматичного розфарбовування.
Які є реалізації ШІ-генерації зображень?
Переходячи до відповідей на вимоги дослідників і розробників ШІ, давайте заглибимося в більш конкретні програми та результати. Технологія створення зображень AI має різноманітні застосування. В іграх розробники можуть використовувати цю технологію для створення нових персонажів, ландшафтів і об’єктів, які адаптуються до унікального стилю гри. Так само в індустрії моди це дозволяє дизайнерам швидко експериментувати з різними стилями, візерунками та кольорами одягу. З наукової точки зору ця здатність штучного інтелекту може допомогти досліджувати творчі альтернативи в таких сферах, як фізика елементарних частинок, які вимагають візуалізації багатовимірних даних новими, проникливими способами.
Де дізнатися більше про генерацію зображень AI?
Щоб глибше зрозуміти та реалізувати цю функцію AI, рекомендовано такі онлайн-ресурси:
Численні онлайн-спільноти або форуми штучного інтелекту, такі як «AI Stack Exchange» і «Towards Data Science», пропонують дослідникам і розробникам спільну платформу для обговорень, отримання порад і обміну своїми роботами, пов’язаними зі штучним інтелектом.
Яке майбутнє чекає на створення зображень ШІ?
Хоча поточні можливості генерації зображень штучного інтелекту вже вражають, у наступному десятилітті очікуються значні досягнення. Завдяки детальнішим алгоритмам, кращим механізмам навчання та більшій кількості доступних даних очікується, що штучний інтелект створюватиме ще більш різноманітні, складні та витончені зображення, які легко адаптуються до нових стилів.
Технологія може піднятися до рівня, коли штучний інтелект зможе розвивати унікальні художні стилі на основі вивчених правил і тенденцій, виходячи за межі людського впливу. Це не тільки дозволить творцям експериментувати в більш широкому діапазоні, але й може привести до абсолютно нових форм цифрового та візуального мистецтва.
Які наслідки матиме генерація зображень ШІ для мистецтва та етики?
Крім того, у міру того, як етика штучного інтелекту, конфіденційність і права на використання продовжують розвиватися, з’являться більш чіткі стандарти щодо використання та комерціалізації створеного ШІ мистецтва в різних стилях. Це сприятиме інтеграції штучного інтелекту як у професійні, так і в випадкові процеси створення мистецтва, створюючи більш інклюзивне, доступне та універсальне мистецьке середовище.
