Yapay zekanın hepimizi hayrete düşüren görüntüleri nasıl ürettiğini hiç merak ettiniz mi?

Yapay zeka veya yapay zeka, genellikle insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen akıllı makineler yaratmayı amaçlayan geniş bir bilgisayar bilimi alanıdır. Bu tek bir teknoloji değil; makinelerin öğrenmesine, akıl yürütmesine ve özerk bir şekilde hareket etmesine olanak tanıyan bir dizi teknik ve yaklaşımdan oluşuyor.

Bugün ilham aldığımız bir teknoloji olsa da sanat ve imaj üretimi alanında oldukça fazla eleştiri alan bu teknoloji, 2024 yılı itibarıyla insanı taklit etme konusunda oldukça gelişti.

Peki yapay zeka görüntüleri nasıl üretiyor? Neyse açıklayalım.

Yapay zeka görüntüleri nasıl üretiyor?

Yapay zeka, çeşitli teknikleri kapsayan çeşitli metodolojilerin kullanımı yoluyla görsel içerik oluşturma konusunda olağanüstü bir yeteneğe sahiptir. Yapay zeka tarafından kullanılan bu yöntemler, görüntülerin yapay zeka sistemlerine gömülü çok yönlülüğü ve yaratıcılığı sergileyecek şekilde oluşturulmasını sağlıyor.

Kendinizi yapay zekanın nasıl görüntü ürettiğini merak ederken bulduysanız, bunlar hepimizin hayran olduğu sanat eserleri üretmek için yapay zeka sistemleri tarafından kullanılan en yaygın yöntemlerdir:

• Generatif Düşman Ağları (GAN'lar)
• Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar (VAE'ler)
• Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler)
• Tekrarlayan İşitsel Ağlar (RNN'ler)
• Resimden resme çeviri
• Metinden resme sentez
• Stil transferi

Generatif Düşman Ağları (GAN'lar)

GAN'lar, yeni görüntüler oluşturmak için kullanılan bir tür derin öğrenme algoritmasıdır. İki sinir ağından oluşurlar: bir üreteç ve bir ayırıcı. Jeneratör yeni görüntüler oluştururken, diskriminatör oluşturulan görüntüleri değerlendirerek jeneratöre bunların gerçekçi olup olmadığını söyler. İki ağ, jeneratörün gerçekçi görüntüler oluşturma yeteneğini geliştirmek için birlikte çalışır.

Jeneratör ağı, girdi olarak rastgele bir gürültü vektörünü alır ve sentetik bir görüntü üretir. Ayırıcı ağ, girdi olarak sentetik görüntüyü ve gerçek görüntüyü alır ve görüntünün gerçek olma olasılığını tahmin eder. Eğitim sırasında jeneratör, ayrımcıyı gerçek olduğuna inandıracak görüntüler üretmeye çalışırken, ayrımcı da görüntüleri gerçek veya sahte olarak doğru bir şekilde sınıflandırmaya çalışır.

GAN'lar yüzler, nesneler ve sahneler dahil olmak üzere çok çeşitli görüntüler oluşturmak için kullanılmıştır. Ayrıca görüntüden görüntüye çeviri, veri büyütme ve stil aktarımı gibi çeşitli uygulamalarda da kullanılmıştır.

Yapay zeka nasıl görüntü üretiyor sorusunun tek yanıtı GAN'lar olmasa da çok önemli bir unsur.

Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar (VAE'ler)

Yapay zekanın görüntüleri nasıl ürettiğini yanıtlamanın bir başka yolu da Değişken Otomatik Kodlayıcılar (VAE'ler) kullanmaktır.

VAE'ler, yeni görüntüler oluşturmak için kullanılan başka bir derin öğrenme algoritması türüdür. Bir kodlayıcı ağı ve bir kod çözücü ağından oluşurlar. Kodlayıcı ağı, giriş görüntüsünü, görüntünün daha düşük boyutlu bir temsili olan gizli bir alana eşler. Kod çözücü ağı, gizli alanı tekrar giriş görüntüsüne eşler.

Eğitim sırasında VAE, giriş görüntüsü ile yeniden oluşturulan görüntü arasındaki farkı en aza indirmeyi öğrenir. VAE ayrıca yeni görüntüler oluşturmak için kullanılabilecek gizli alan üzerinde olasılıksal bir dağılım da öğrenir.

Yeni bir görüntü oluşturmak için VAE, olasılıksal dağılımdan gizli bir kodu örnekler ve bunu kod çözücü ağından geçirir. Kod çözücü ağı, gizli koda dayalı olarak yeni bir görüntü oluşturur.

VAE'ler eğitim verilerine benzer görüntüler oluşturmak için kullanılmıştır ancak eğitim verilerinde bulunmayan görüntüleri oluşturmak için de kullanılabilirler. Görüntü oluşturma, görüntüden görüntüye çeviri ve veri artırma gibi çeşitli uygulamalarda kullanılmıştır.

Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler)

CNN'ler, görüntü işleme görevleri için yaygın olarak kullanılan bir tür sinir ağıdır. Görüntülerin kalıplarını ve yapılarını öğrenerek ve daha sonra bu kalıplara dayalı yeni görüntüler üreterek yeni görüntüler oluşturmak için kullanılabilirler.

CNN'ler, görüntülerdeki giderek karmaşıklaşan özellikleri tespit etmeyi öğrenen birden fazla evrişimli katmandan oluşur. Evrişim katmanlarını, özellik haritalarının uzamsal boyutlarını azaltan havuz katmanları takip eder. Son olarak, nihai tahminleri yapmak için tamamen bağlantılı katmanlar kullanılır.

CNN kullanarak yeni bir görüntü oluşturmak için ağ, rastgele bir gürültü vektörünü girdi olarak alır ve bunu evrişim ve havuzlama katmanlarından geçirir. Tamamen bağlı katmanlar daha sonra evrişim ve havuzlama katmanları tarafından üretilen özellik haritalarına dayalı olarak yeni bir görüntü oluşturur.

CNN'ler eğitim verilerine benzer görüntüler oluşturmak için kullanılmıştır ancak eğitim verilerinde bulunmayan görüntüleri oluşturmak için de kullanılabilirler. Görüntü oluşturma, görüntüden görüntüye çeviri ve veri artırma gibi çeşitli uygulamalarda kullanılmıştır.

Ve sonuç olarak CNN yöntemi, yapay zekanın nasıl görüntü ürettiği sorusuna da potansiyel bir cevap olarak verilebilir.

Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler)

RNN'ler, metin veya zaman serisi verileri gibi sıralı verileri işlemek için çok uygun olan bir tür sinir ağıdır. Ayrıca görüntülerdeki piksel dizilerini öğrenerek ve ardından yeni görüntüler oluşturmak için yeni piksel dizileri oluşturarak görüntü oluşturmak için de kullanılabilirler.

RNN'ler, önceki zaman adımlarından gelen bilgilerin mevcut adımı etkilemesine izin veren tekrarlayan bağlantılardan oluşan bir döngüden oluşur. Bu, ağın verilerdeki zamansal bağımlılıkları yakalamasına olanak tanır.

Bir RNN kullanarak yeni bir görüntü oluşturmak için ağ, görüntü piksellerinin rastgele bir şekilde başlatılmasını girdi olarak alır ve onu tekrarlayan döngü boyunca işler. Her zaman adımında ağ, piksellerin mevcut durumuna doğrusal olmayan bir aktivasyon fonksiyonu uygular ve çıktıyı yeni durum olarak kullanır. Bu işlem, görüntünün istenilen uzunluğuna ulaşılana kadar devam eder.

RNN'ler eğitim verilerine benzer görüntüler oluşturmak için kullanılmıştır ancak eğitim verilerinde bulunmayan görüntüleri oluşturmak için de kullanılabilirler. Görüntü oluşturma, görüntüden görüntüye çeviri ve veri artırma gibi çeşitli uygulamalarda kullanılmıştır.

Resimden resme çeviri

Görüntüden görüntüye çeviri, bir girdi görüntüsünü istenen niteliklere sahip yeni bir görüntüye çevirmek için bir sinir ağının eğitilmesini içeren bir tekniktir. Örneğin bir kedinin fotoğrafını bir tabloya çevirmek.

Bu teknik, eğitim verilerinde bulunmayan yeni görüntüler oluşturmak için kullanılabilir. Ağ, eğitim verilerinden öğrenilen kalıplara ve yapılara dayanarak giriş görüntüsünü yeni bir görüntüye dönüştürmeyi öğrenir.

Görüntüden görüntüye çeviri, stil aktarımı, görüntü sentezi ve veri büyütme gibi çeşitli uygulamalarda kullanılmıştır.

Metinden resme sentez

Metinden görüntüye sentez, metinsel açıklamaya dayalı bir görüntü oluşturmayı içeren bir tekniktir. Örneğin, "beyaz pençeli siyah kedi" metnine dayalı olarak bir kedi görseli oluşturmak.

Bu teknik, eğitim verilerinde bulunmayan yeni görüntüler oluşturmak için kullanılabilir. Ağ, eğitim verilerinden ve metinsel açıklamadan öğrenilen kalıplara ve yapılara dayalı olarak görüntüler üretmeyi öğrenir.

Metinden görüntüye sentez, görüntü oluşturma, görüntüden görüntüye çeviri ve veri artırma gibi çeşitli uygulamalarda kullanılmıştır.

Yapay zekanın görüntüleri nasıl oluşturduğu sorusu yanıtlanmayı beklerken, yapay zeka destekli uygulamalar Adobe Ateşböceğikonusunda uzmanlaşmıştır. metinden görüntüye yönteminin uzun süre gündemde kalması muhtemel.

Stil transferi

Stil aktarımı, bir görüntünün stilinin başka bir görüntüye aktarılmasını içeren bir tekniktir. Örneğin bir tablonun tarzını bir kedi fotoğrafına aktarmak.

Bu teknik, eğitim verilerinde bulunmayan yeni görüntüler oluşturmak için kullanılabilir. Ağ, eğitim verilerinden öğrenilen kalıplara ve yapılara dayanarak giriş görüntüsünün stilini yeni bir görüntüye aktarmayı öğrenir.

Stil aktarımı, görüntü oluşturma, görüntüden görüntüye çeviri ve veri artırma gibi çeşitli uygulamalarda kullanılmıştır.

Birinin ilhamı, diğerinin nefreti

Yapay zekanın nasıl görüntü ürettiğini bilmek, bu teknolojinin hassasiyetini anlamaktan çok uzaktır.

Yapay zeka görüntü oluşturmanın sihirli parıltısı, göz kamaştırıcı bir dizi olasılığı parlatıyor, ancak parıltısı aynı zamanda etik kaygıların gölgesini de düşürüyor. Gizlenen canavarlardan biri önyargıdır: Geniş veri kümeleri üzerinde eğitilen algoritmalar genellikle toplumsal önyargıları yansıtır; ırk, cinsiyet veya diğer faktörlere göre çarpık görüntüler ortaya çıkarır. Bu, zararlı stereotiplerin devam etmesine ve zaten savunmasız olan grupların marjinalleşmesine neden olabilir.

Daha sonra telif hakkı ve yazarlık gibi çetrefilli bir konu geliyor. Yapay zeka sanatı, mevcut çalışmalardan büyük ölçüde yararlanıyor ve yaratılışın gerçekte kimin sahibi olduğu konusunda soruları gündeme getiriyor. Stilleri taklit edilen sanatçılara tazminat ödenmeli mi? Yoksa yapay zekanın kendisi övgüyü hak ediyor mu? Çözümlenmemiş hukuki gri alanlar çoktur.

Sanatçıların yapay zekaya karşı telif hakkı davası çetin bir mücadeleyle karşı karşıya

Yanlış bilgiler de köşede gizleniyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan hiper gerçekçi görüntüler, gerçek ile kurgu arasındaki çizgiyi bulanıklaştırarak "derin sahte" ve manipüle edilmiş anlatıların yayılmasını tetikleyebilir. Bu, medyaya olan güveni aşındırabilir, anlaşmazlığa yol açabilir ve hatta seçimleri etkileyebilir.

Son olarak, insan yaratıcılığı üzerindeki etkisine biraz ara verilmesi gerekiyor. Yapay zeka, tuvalleri çıplak ve stüdyoları sessiz bırakarak sanatçıların yerini mi alacak? Yoksa dijital fırça darbeleriyle insanın hayal gücünü güçlendirerek yeni işbirliği biçimlerine mi yol açacak? Bu yeni sanatsal ortamda gezinmek dikkatli düşünmeyi gerektirir.

Bu etik ikilemler açık diyalogu, sağlam düzenlemeleri ve sorumlu gelişimi gerektirir. Ancak o zaman AI görüntü üretimi sanat, teknoloji ve bir bütün olarak toplum için gerçek anlamda daha parlak bir gelecek çizebilir. En azından bu yazıdan sonra artık yapay zekanın nasıl görüntü ürettiğini merak etmenize gerek yok.

Öne çıkan resim kredisi: Vecstock/Freepik.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://dataconomy.com/2024/01/08/how-does-ai-generate-images/