Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào AI tạo ra những hình ảnh khiến tất cả chúng ta ngạc nhiên không?

AI, hay trí tuệ nhân tạo, là một lĩnh vực rộng lớn của khoa học máy tính nhằm tìm cách tạo ra những cỗ máy thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Nó không phải là một công nghệ đơn lẻ mà là một tập hợp các kỹ thuật và phương pháp tiếp cận cho phép máy móc học hỏi, suy luận và hành động tự chủ.

Mặc dù đây là công nghệ lấy cảm hứng từ chúng ta ngày nay, nhưng công nghệ này, vốn đã thu hút rất nhiều lời chỉ trích trong lĩnh vực nghệ thuật và tạo hình ảnh, đã được cải thiện đáng kể trong việc bắt chước con người kể từ năm 2024.

Nhưng AI tạo ra hình ảnh như thế nào? Vâng, hãy để chúng tôi giải thích.

AI tạo ra hình ảnh như thế nào?

AI sở hữu khả năng vượt trội trong việc tạo ra nội dung trực quan thông qua việc sử dụng các phương pháp đa dạng, bao gồm nhiều kỹ thuật. Những phương pháp này được AI sử dụng cho phép tạo ra hình ảnh theo cách thể hiện tính linh hoạt và khéo léo được tích hợp trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Nếu bạn từng thắc mắc AI tạo ra hình ảnh như thế nào thì đây là những phương pháp phổ biến nhất được hệ thống AI sử dụng để tạo ra các tác phẩm nghệ thuật mà tất cả chúng ta đều ngưỡng mộ:

• Mạng đối thủ chung (GAN)
• Bộ mã hóa tự động biến đổi (VAE)
• Mạng thần kinh hợp pháp (CNN)
• Mạng Beural tái phát (RNN)
• Dịch từ hình ảnh sang hình ảnh
• Tổng hợp văn bản thành hình ảnh
• chuyển kiểu

Mạng đối thủ chung (GAN)

GAN là một loại thuật toán học sâu được sử dụng để tạo hình ảnh mới. Chúng bao gồm hai mạng lưới thần kinh: một bộ tạo và một bộ phân biệt đối xử. Trình tạo tạo ra hình ảnh mới, trong khi trình phân biệt đối xử đánh giá các hình ảnh được tạo và cho trình tạo biết chúng có thực tế hay không. Hai mạng phối hợp với nhau để cải thiện khả năng tạo ra hình ảnh chân thực của trình tạo.

Mạng máy phát lấy một vectơ nhiễu ngẫu nhiên làm đầu vào và tạo ra hình ảnh tổng hợp. Mạng phân biệt đối xử lấy hình ảnh tổng hợp và hình ảnh thật làm đầu vào và dự đoán xác suất hình ảnh đó là thật. Trong quá trình đào tạo, trình tạo cố gắng tạo ra các hình ảnh có thể đánh lừa người phân biệt đối xử rằng chúng là thật, trong khi người phân biệt đối xử cố gắng phân loại chính xác các hình ảnh là thật hay giả.

GAN đã được sử dụng để tạo ra nhiều loại hình ảnh, bao gồm khuôn mặt, vật thể và cảnh. Chúng cũng đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau như dịch từ hình ảnh sang hình ảnh, tăng cường dữ liệu và chuyển kiểu.

Mặc dù GAN không phải là câu trả lời duy nhất cho câu hỏi AI tạo ra hình ảnh như thế nào nhưng nó là một yếu tố rất quan trọng.

Bộ mã hóa tự động biến đổi (VAE)

Một cách khác để trả lời cách AI tạo ra hình ảnh là sử dụng Bộ mã hóa tự động biến đổi (VAE).

VAE là một loại thuật toán học sâu khác được sử dụng để tạo hình ảnh mới. Chúng bao gồm một mạng mã hóa và một mạng giải mã. Mạng bộ mã hóa ánh xạ hình ảnh đầu vào vào một không gian tiềm ẩn, đây là một biểu diễn chiều thấp hơn của hình ảnh. Mạng giải mã ánh xạ không gian tiềm ẩn trở lại hình ảnh đầu vào.

Trong quá trình đào tạo, VAE học cách giảm thiểu sự khác biệt giữa hình ảnh đầu vào và hình ảnh được tái tạo. VAE cũng tìm hiểu phân phối xác suất trên không gian tiềm ẩn, có thể được sử dụng để tạo ra hình ảnh mới.

Để tạo ra một hình ảnh mới, VAE lấy mẫu mã tiềm ẩn từ phân bố xác suất và chuyển nó qua mạng bộ giải mã. Mạng giải mã tạo ra hình ảnh mới dựa trên mã tiềm ẩn.

VAE đã được sử dụng để tạo ra các hình ảnh tương tự như dữ liệu huấn luyện, nhưng chúng cũng có thể được sử dụng để tạo ra các hình ảnh không có trong dữ liệu huấn luyện. Chúng đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau như tạo hình ảnh, dịch từ hình ảnh sang hình ảnh và tăng cường dữ liệu.

Mạng thần kinh hợp pháp (CNN)

CNN là một loại mạng thần kinh đã được sử dụng rộng rãi cho các tác vụ xử lý hình ảnh. Chúng có thể được sử dụng để tạo ra hình ảnh mới bằng cách tìm hiểu các mẫu và cấu trúc của hình ảnh, sau đó tạo ra các hình ảnh mới dựa trên các mẫu này.

CNN bao gồm nhiều lớp tích chập học cách phát hiện các đặc điểm ngày càng phức tạp trong hình ảnh. Các lớp tích chập được theo sau bởi các lớp gộp làm giảm kích thước không gian của bản đồ đặc trưng. Cuối cùng, các lớp được kết nối đầy đủ sẽ được sử dụng để đưa ra dự đoán cuối cùng.

Để tạo một hình ảnh mới bằng CNN, mạng lấy một vectơ nhiễu ngẫu nhiên làm đầu vào và chuyển nó qua các lớp chập và lớp gộp. Sau đó, các lớp được kết nối đầy đủ sẽ tạo ra một hình ảnh mới dựa trên các bản đồ đặc trưng được tạo bởi các lớp chập và lớp gộp.

CNN đã được sử dụng để tạo ra các hình ảnh tương tự như dữ liệu huấn luyện, nhưng chúng cũng có thể được sử dụng để tạo ra các hình ảnh không có trong dữ liệu huấn luyện. Chúng đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau như tạo hình ảnh, dịch từ hình ảnh sang hình ảnh và tăng cường dữ liệu.

Và do đó, phương pháp CNN cũng có thể được đưa ra như một câu trả lời tiềm năng cho câu hỏi AI tạo ra hình ảnh như thế nào.

Mạng thần kinh tái phát (RNN)

RNN là một loại mạng thần kinh rất phù hợp để xử lý dữ liệu tuần tự như dữ liệu văn bản hoặc chuỗi thời gian. Chúng cũng có thể được sử dụng để tạo hình ảnh bằng cách tìm hiểu chuỗi pixel trong hình ảnh và sau đó tạo chuỗi pixel mới để tạo hình ảnh mới.

RNN bao gồm một vòng kết nối lặp lại cho phép thông tin từ các bước thời gian trước đó ảnh hưởng đến bước hiện tại. Điều này cho phép mạng nắm bắt được sự phụ thuộc tạm thời trong dữ liệu.

Để tạo một hình ảnh mới bằng RNN, mạng lấy việc khởi tạo ngẫu nhiên các pixel hình ảnh làm đầu vào và xử lý nó thông qua vòng lặp lặp lại. Tại mỗi bước thời gian, mạng áp dụng hàm kích hoạt phi tuyến cho trạng thái hiện tại của pixel và sử dụng đầu ra làm trạng thái mới. Quá trình này tiếp tục cho đến khi đạt được độ dài mong muốn của hình ảnh.

RNN đã được sử dụng để tạo ra các hình ảnh tương tự như dữ liệu huấn luyện, nhưng chúng cũng có thể được sử dụng để tạo ra các hình ảnh không có trong dữ liệu huấn luyện. Chúng đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau như tạo hình ảnh, dịch từ hình ảnh sang hình ảnh và tăng cường dữ liệu.

Dịch từ hình ảnh sang hình ảnh

Dịch từ hình ảnh sang hình ảnh là một kỹ thuật liên quan đến việc huấn luyện mạng lưới thần kinh để dịch hình ảnh đầu vào thành hình ảnh mới với các thuộc tính mong muốn. Ví dụ, dịch một bức ảnh của một con mèo thành một bức tranh.

Kỹ thuật này có thể được sử dụng để tạo ra những hình ảnh mới không có trong dữ liệu huấn luyện. Mạng học cách dịch hình ảnh đầu vào thành hình ảnh mới dựa trên các mẫu và cấu trúc đã học được từ dữ liệu huấn luyện.

Dịch từ hình ảnh sang hình ảnh đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau như chuyển kiểu, tổng hợp hình ảnh và tăng cường dữ liệu.

Tổng hợp văn bản thành hình ảnh

Tổng hợp văn bản thành hình ảnh là một kỹ thuật liên quan đến việc tạo ra hình ảnh dựa trên mô tả văn bản. Ví dụ: tạo hình ảnh một con mèo dựa trên văn bản “một con mèo đen có bàn chân trắng”.

Kỹ thuật này có thể được sử dụng để tạo ra những hình ảnh mới không có trong dữ liệu huấn luyện. Mạng học cách tạo ra hình ảnh dựa trên các mẫu và cấu trúc đã học được từ dữ liệu huấn luyện và mô tả văn bản.

Tổng hợp văn bản thành hình ảnh đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau như tạo hình ảnh, dịch từ hình ảnh sang hình ảnh và tăng cường dữ liệu.

Trong khi câu hỏi về cách AI tạo ra hình ảnh vẫn chưa được trả lời, các ứng dụng hỗ trợ AI như con đom đóm adobe, chuyên về chuyển văn bản thành hình ảnh phương pháp này, có thể vẫn còn nằm trong chương trình nghị sự trong một thời gian dài sắp tới.

chuyển kiểu

Chuyển kiểu là một kỹ thuật liên quan đến việc chuyển kiểu của hình ảnh này sang hình ảnh khác. Ví dụ: chuyển phong cách của một bức tranh sang ảnh của một con mèo.

Kỹ thuật này có thể được sử dụng để tạo ra những hình ảnh mới không có trong dữ liệu huấn luyện. Mạng học cách chuyển kiểu của hình ảnh đầu vào sang hình ảnh mới dựa trên các mẫu và cấu trúc đã học được từ dữ liệu huấn luyện.

Truyền kiểu đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau như tạo hình ảnh, dịch từ hình ảnh sang hình ảnh và tăng cường dữ liệu.

Cảm hứng của người này, hận thù của người kia

Biết AI tạo ra hình ảnh như thế nào còn lâu mới hiểu được độ nhạy của công nghệ này.

Phép thuật của việc tạo hình ảnh AI tạo ra vô số khả năng đáng kinh ngạc, nhưng sự hào nhoáng của nó cũng tạo ra những mối lo ngại về đạo đức. Một con thú đang rình rập là sự thiên vị: các thuật toán được đào tạo trên bộ dữ liệu khổng lồ thường phản ánh những định kiến ​​​​xã hội, đưa ra những hình ảnh sai lệch về chủng tộc, giới tính hoặc các yếu tố khác. Điều này có thể duy trì những định kiến ​​có hại và đẩy các nhóm vốn dễ bị tổn thương ra ngoài lề.

Sau đó đến vấn đề gai góc về bản quyền và quyền tác giả. Nghệ thuật AI vay mượn rất nhiều từ các tác phẩm hiện có, đặt ra câu hỏi về ai thực sự sở hữu tác phẩm đó. Nghệ sĩ bị bắt chước phong cách có nên được bồi thường? Hay bản thân AI xứng đáng được tín nhiệm? Có rất nhiều khu vực màu xám pháp lý chưa được giải quyết.

Vụ kiện bản quyền chống lại AI của các nghệ sĩ phải đối mặt với một cuộc chiến khó khăn

Thông tin sai lệch cũng ẩn nấp xung quanh. Những hình ảnh siêu thực do AI tạo ra có thể làm mờ ranh giới giữa sự thật và hư cấu, thúc đẩy sự lan truyền của những câu chuyện “giả sâu” và bị thao túng. Điều này có thể làm xói mòn niềm tin vào truyền thông, gieo rắc mối bất hòa và thậm chí ảnh hưởng đến các cuộc bầu cử.

Cuối cùng, tác động lên khả năng sáng tạo của con người đáng được tạm dừng. AI sẽ thay thế các nghệ sĩ, khiến các bức vẽ trống rỗng và các studio im lặng? Hay nó sẽ khơi dậy những hình thức cộng tác mới, khuếch đại trí tưởng tượng của con người bằng những nét vẽ kỹ thuật số? Việc điều hướng bối cảnh nghệ thuật mới này đòi hỏi phải cân nhắc kỹ lưỡng.

Những tình huống khó xử về mặt đạo đức này đòi hỏi phải có đối thoại cởi mở, các quy định chặt chẽ và sự phát triển có trách nhiệm. Chỉ khi đó, việc tạo hình ảnh AI mới thực sự có thể vẽ nên một tương lai tươi sáng hơn cho nghệ thuật, công nghệ và xã hội nói chung. Chà, ít nhất sau bài viết này, bạn không còn phải thắc mắc làm cách nào AI tạo ra hình ảnh nữa.

Tín dụng hình ảnh nổi bật: Vecstock/Freepik.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://dataconomy.com/2024/01/08/how-does-ai-generate-images/