Heeft u zich ooit afgevraagd hoe AI beelden genereert die ons allemaal verbazen?

AI, of kunstmatige intelligentie, is een breed gebied van de computerwetenschappen dat ernaar streeft intelligente machines te creëren die in staat zijn taken uit te voeren die doorgaans menselijke intelligentie vereisen. Het is niet één enkele technologie, maar eerder een verzameling technieken en benaderingen waarmee machines autonoom kunnen leren, redeneren en handelen.

Hoewel het een technologie is waar we vandaag de dag door geïnspireerd worden, is deze technologie, die veel kritiek heeft gekregen op het gebied van kunst en beeldgeneratie, vanaf 2024 aanzienlijk verbeterd in het imiteren van de mens.

Maar hoe genereert AI beelden? Nou, laten we het uitleggen.

Hoe genereert AI afbeeldingen?

AI beschikt over het opmerkelijke vermogen om visuele inhoud te creëren door het gebruik van diverse methodologieën, die een spectrum aan technieken omvatten. Deze door AI gebruikte methoden maken het genereren van beelden mogelijk op een manier die de veelzijdigheid en vindingrijkheid van kunstmatige-intelligentiesystemen laat zien.

Als je je ooit hebt afgevraagd hoe AI afbeeldingen genereert, zijn dit de meest gebruikte methoden die door AI-systemen worden gebruikt om kunstwerken te genereren die we allemaal bewonderen:

• Generatieve tegengestelde netwerken (GAN's)
• Variationele autoencoders (VAE's)
• Convolutionele neurale netwerken (CNN's)
• Terugkerende Beural-netwerken (RNN's)
• Beeld-naar-beeld vertaling
• Synthese van tekst naar afbeelding
• Stijl overdracht

Generatieve tegengestelde netwerken (GAN's)

GAN's zijn een soort deep learning-algoritme dat wordt gebruikt voor het genereren van nieuwe afbeeldingen. Ze bestaan ​​uit twee neurale netwerken: een generator en een discriminator. De generator creëert nieuwe beelden, terwijl de discriminator de gegenereerde beelden evalueert en de generator vertelt of ze realistisch zijn of niet. De twee netwerken werken samen om het vermogen van de generator om realistische beelden te creëren te verbeteren.

Het generatornetwerk neemt een willekeurige ruisvector als invoer en produceert een synthetisch beeld. Het discriminatornetwerk neemt het synthetische beeld en een reëel beeld als input en voorspelt de waarschijnlijkheid dat het beeld echt is. Tijdens de training probeert de generator beelden te produceren die de discriminator kunnen laten denken dat ze echt zijn, terwijl de discriminator de beelden correct probeert te classificeren als echt of nep.

GAN's zijn gebruikt om een ​​breed scala aan afbeeldingen te genereren, waaronder gezichten, objecten en scènes. Ze zijn ook gebruikt in verschillende toepassingen, zoals beeld-naar-beeld-vertaling, gegevensvergroting en stijloverdracht.

Hoewel GAN’s niet het enige antwoord zijn op de vraag hoe AI afbeeldingen genereert, is het wel een heel belangrijk element.

Variationele autoencoders (VAE's)

Een andere manier om te beantwoorden hoe AI afbeeldingen genereert, is door middel van Variational Autoencoders (VAE's).

VAE's zijn een ander type deep learning-algoritme dat wordt gebruikt voor het genereren van nieuwe afbeeldingen. Ze bestaan ​​uit een encodernetwerk en een decodernetwerk. Het encodernetwerk wijst het invoerbeeld toe aan een latente ruimte, wat een lager-dimensionale weergave van het beeld is. Het decodernetwerk brengt de latente ruimte terug naar het invoerbeeld.

Tijdens de training leert de VAE het verschil tussen het invoerbeeld en het gereconstrueerde beeld te minimaliseren. De VAE leert ook een probabilistische verdeling over de latente ruimte, die kan worden gebruikt om nieuwe beelden te genereren.

Om een ​​nieuw beeld te genereren, bemonstert de VAE een latente code uit de probabilistische distributie en geeft deze door aan het decodernetwerk. Het decodernetwerk genereert een nieuw beeld op basis van de latente code.

VAE's zijn gebruikt om afbeeldingen te genereren die vergelijkbaar zijn met de trainingsgegevens, maar ze kunnen ook worden gebruikt om afbeeldingen te genereren die niet aanwezig zijn in de trainingsgegevens. Ze zijn gebruikt in verschillende toepassingen, zoals het genereren van afbeeldingen, het vertalen van afbeeldingen naar afbeeldingen en het vergroten van gegevens.

Convolutionele neurale netwerken (CNN's)

CNN's zijn een soort neuraal netwerk dat op grote schaal wordt gebruikt voor beeldverwerkingstaken. Ze kunnen worden gebruikt om nieuwe afbeeldingen te genereren door de patronen en structuren van afbeeldingen te leren en vervolgens nieuwe afbeeldingen te genereren op basis van deze patronen.

CNN's bestaan ​​uit meerdere convolutionele lagen die steeds complexere kenmerken in afbeeldingen leren detecteren. De convolutionele lagen worden gevolgd door samenvoegingslagen die de ruimtelijke dimensies van de kenmerkkaarten verkleinen. Ten slotte worden volledig verbonden lagen gebruikt om de definitieve voorspellingen te doen.

Om een ​​nieuw beeld te genereren met behulp van een CNN, neemt het netwerk een willekeurige ruisvector als invoer en geeft deze door de convolutionele en pooling-lagen. De volledig verbonden lagen genereren vervolgens een nieuw beeld op basis van de kenmerkkaarten die door de convolutionele en poolinglagen worden geproduceerd.

CNN's zijn gebruikt om afbeeldingen te genereren die vergelijkbaar zijn met de trainingsgegevens, maar ze kunnen ook worden gebruikt om afbeeldingen te genereren die niet aanwezig zijn in de trainingsgegevens. Ze zijn gebruikt in verschillende toepassingen, zoals het genereren van afbeeldingen, het vertalen van afbeeldingen naar afbeeldingen en het vergroten van gegevens.

En daardoor kan de CNN-methode ook gegeven worden als mogelijk antwoord op de vraag hoe AI beelden genereert.

Terugkerende neurale netwerken (RNN's)

RNN's zijn een type neuraal netwerk dat zeer geschikt is voor het verwerken van sequentiële gegevens zoals tekst- of tijdreeksgegevens. Ze kunnen ook worden gebruikt om afbeeldingen te genereren door de reeksen pixels in afbeeldingen te leren en vervolgens nieuwe reeksen pixels te genereren om nieuwe afbeeldingen te maken.

RNN's bestaan ​​uit een lus van terugkerende verbindingen waardoor informatie uit eerdere tijdstappen de huidige stap kan beïnvloeden. Hierdoor kan het netwerk tijdelijke afhankelijkheden in de gegevens vastleggen.

Om een ​​nieuw beeld te genereren met behulp van een RNN, neemt het netwerk een willekeurige initialisatie van de beeldpixels als invoer en verwerkt deze via de terugkerende lus. Bij elke tijdstap past het netwerk een niet-lineaire activeringsfunctie toe op de huidige status van de pixels en gebruikt het de uitvoer als de nieuwe status. Dit proces gaat door totdat de gewenste lengte van de afbeelding is bereikt.

RNN's zijn gebruikt om afbeeldingen te genereren die vergelijkbaar zijn met de trainingsgegevens, maar ze kunnen ook worden gebruikt om afbeeldingen te genereren die niet aanwezig zijn in de trainingsgegevens. Ze zijn gebruikt in verschillende toepassingen, zoals het genereren van afbeeldingen, het vertalen van afbeeldingen naar afbeeldingen en het vergroten van gegevens.

Beeld-naar-beeld vertaling

Beeld-naar-beeld-vertaling is een techniek waarbij een neuraal netwerk wordt getraind om een ​​invoerbeeld te vertalen naar een nieuw beeld met de gewenste attributen. Bijvoorbeeld het vertalen van een foto van een kat naar een schilderij.

Deze techniek kan worden gebruikt om nieuwe beelden te genereren die niet aanwezig zijn in de trainingsgegevens. Het netwerk leert het invoerbeeld te vertalen naar een nieuw beeld op basis van de patronen en structuren die uit de trainingsgegevens zijn geleerd.

Beeld-naar-beeld-vertaling is gebruikt in verschillende toepassingen, zoals stijloverdracht, beeldsynthese en gegevensvergroting.

Synthese van tekst naar afbeelding

Tekst-naar-beeldsynthese is een techniek waarbij een afbeelding wordt gegenereerd op basis van een tekstuele beschrijving. Bijvoorbeeld het genereren van een afbeelding van een kat op basis van de tekst “een zwarte kat met witte pootjes”.

Deze techniek kan worden gebruikt om nieuwe beelden te genereren die niet aanwezig zijn in de trainingsgegevens. Het netwerk leert afbeeldingen te genereren op basis van de patronen en structuren die zijn geleerd uit de trainingsgegevens en de tekstuele beschrijving.

Tekst-naar-beeld-synthese is gebruikt in verschillende toepassingen, zoals het genereren van afbeeldingen, het vertalen van afbeeldingen naar afbeeldingen en het vergroten van gegevens.

Hoewel de vraag hoe AI afbeeldingen genereert nog moet worden beantwoord, zijn door AI aangedreven toepassingen zoals adobe vuurvliegje, gespecialiseerd in de tekst-naar-afbeelding methode, zullen waarschijnlijk nog lang op de agenda blijven staan.

Stijl overdracht

Stijloverdracht is een techniek waarbij de stijl van de ene afbeelding naar de andere wordt overgebracht. Bijvoorbeeld het overbrengen van de stijl van een schilderij naar een foto van een kat.

Deze techniek kan worden gebruikt om nieuwe beelden te genereren die niet aanwezig zijn in de trainingsgegevens. Het netwerk leert de stijl van het invoerbeeld over te brengen naar een nieuw beeld op basis van de patronen en structuren die uit de trainingsgegevens zijn geleerd.

Stijloverdracht is gebruikt in verschillende toepassingen, zoals het genereren van afbeeldingen, het vertalen van afbeeldingen naar afbeeldingen en het vergroten van gegevens.

Inspiratie van de één, haat voor de ander

Als we weten hoe AI beelden genereert, begrijpen we nog lang niet de gevoeligheid van deze technologie.

De magie van AI-beeldgeneratie zorgt voor een duizelingwekkend scala aan mogelijkheden, maar de glitters ervan werpen ook schaduwen van ethische bezorgdheid. Eén loer is bias: de algoritmen die zijn getraind op enorme datasets weerspiegelen vaak maatschappelijke vooroordelen en spuwen beelden uit die vertekend zijn door ras, geslacht of andere factoren. Dit kan schadelijke stereotypen in stand houden en toch al kwetsbare groepen marginaliseren.

Dan komt de netelige kwestie van auteursrecht en auteurschap. AI-kunst leent zwaar van bestaande werken, wat vragen oproept over wie werkelijk eigenaar is van de creatie. Moeten artiesten wier stijlen worden nagebootst worden gecompenseerd? Of verdient de AI zelf krediet? Er zijn talloze onopgeloste juridische grijze gebieden.

De pleidooien van kunstenaars voor auteursrechten tegen AI worden geconfronteerd met een zware strijd

Desinformatie loert ook om de hoek. Hyperrealistische, door AI gegenereerde beelden kunnen de grenzen tussen waarheid en fictie doen vervagen, waardoor de verspreiding van ‘deepfakes’ en gemanipuleerde verhalen wordt aangewakkerd. Dit kan het vertrouwen in de media ondermijnen, verdeeldheid zaaien en zelfs de verkiezingen beïnvloeden.

Ten slotte verdient de impact op de menselijke creativiteit een pauze. Zal AI kunstenaars vervangen, waardoor doeken kaal blijven en studio's stil blijven? Of zal het nieuwe vormen van samenwerking aanwakkeren en de menselijke verbeelding versterken met zijn digitale penseelstreken? Het navigeren door dit nieuwe artistieke landschap vereist een zorgvuldige afweging.

Deze ethische dilemma's vereisen een open dialoog, robuuste regelgeving en verantwoorde ontwikkeling. Alleen dan kan AI-beeldgeneratie echt een betere toekomst schetsen voor kunst, technologie en de samenleving als geheel. Nou ja, na dit schrijven hoef je je tenminste niet meer af te vragen hoe AI afbeeldingen genereert.

Uitgelicht afbeeldingstegoed: Vecstock/Freepik.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://dataconomy.com/2024/01/08/how-does-ai-generate-images/