Giới thiệu

Trong sự tích hợp thú vị giữa công nghệ và khả năng sáng tạo này, trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang lại sức sống cho việc sản xuất hình ảnh, thay đổi quan niệm của chúng ta về sự sáng tạo. Blog này nói về “Trí tuệ nhân tạo và tính thẩm mỹ của việc tạo hình ảnh”, nó xem xét các khía cạnh kỹ thuật của biểu đạt nghệ thuật do AI hỗ trợ như Chuyển giao phong cách thần kinh và Mạng đối thủ sáng tạo (GAN). Khi các pixel và thuật toán hội tụ, hiệu suất cộng sinh giữa độ chính xác toán học và sức hấp dẫn về mặt thẩm mỹ là rõ ràng. Chúng ta hãy xem xét mối liên hệ này và xác định lại ý nghĩa của việc trở thành một nghệ sĩ trong thời đại mà trí tuệ nhân tạo và tầm nhìn của con người hợp tác để vượt qua ranh giới của sự sáng tạo vượt trội.

Mục tiêu học tập

1. Bạn sẽ tìm hiểu về một số phương pháp được sử dụng để tạo hình ảnh.
2. Bạn sẽ hiểu tầm quan trọng của sự tích hợp giữa sáng tạo và công nghệ.
3. Chúng tôi sẽ kiểm tra chất lượng hình ảnh của nghệ thuật do AI tạo ra.
4. Bạn sẽ tìm hiểu về Tác động của AI đến khả năng sáng tạo.

Bài báo này đã được xuất bản như một phần của Blogathon Khoa học Dữ liệu.

Sự phát triển của việc tạo ra hình ảnh

Bàn tay và sự sáng tạo của con người chủ yếu định hình nguồn gốc của việc tạo ra hình ảnh. Các nghệ sĩ đã sử dụng cọ, bút chì và các vật liệu khác để tạo ra những hình ảnh trực quan một cách tỉ mỉ. Khi kỷ nguyên kỹ thuật số đến, máy tính bắt đầu đóng vai trò lớn hơn trong lĩnh vực này. Đồ họa máy tính ban đầu chỉ ở dạng cơ bản, mang tính pixel và thiếu sự sang trọng của con người. Hình ảnh được nâng cao cùng với các thuật toán nhưng vẫn chỉ là thuật toán.

Trí tuệ nhân tạo hiện đang ở đỉnh cao. Lĩnh vực AI đã phát triển đáng kể sau sự tiến bộ của mạng lưới thần kinh và học sâu, đặc biệt là sau sự cải tiến của Mạng đối thủ sáng tạo (GAN)

AI đã phát triển từ một công cụ thành một đối tác. Do cách tiếp cận mạng của họ, GAN bắt đầu tạo ra những hình ảnh đôi khi khác biệt với những bức ảnh.

Sử dụng AI sáng tạo để nghiên cứu phong cách và thể loại

Creative AI là một công cụ có thể giúp chúng ta khám phá các phong cách và thể loại khác nhau trong nghệ thuật, âm nhạc và viết lách. Hãy tưởng tượng có một chương trình máy tính có thể phân tích những bức tranh nổi tiếng và tạo ra những tác phẩm nghệ thuật mới tích hợp các phong cách khác nhau.

Trong thế giới nghệ thuật thị giác, Creative AI giống như một họa sĩ kỹ thuật số có thể tạo ra hình ảnh theo nhiều phong cách. Hãy nghĩ về một chương trình máy tính đã xem hàng nghìn bức tranh, từ những bức chân dung cổ điển đến nghệ thuật trừu tượng hiện đại. Sau khi học hỏi từ những điều này, AI có thể tạo ra những hình ảnh mới tích hợp các phong cách khác nhau hoặc thậm chí phát minh ra các phong cách.

Ví dụ: bạn có thể tạo hình ảnh kết hợp họa tiết thực tế với các ký tự giàu trí tưởng tượng. Điều này cho phép các nghệ sĩ và nhà thiết kế thử nghiệm những ý tưởng sáng tạo khác nhau của họ và phát triển các nhân vật thú vị cũng như thiết kế độc đáo mà chưa ai từng nghĩ đến.

Cân nhắc các vấn đề đạo đức

• Trao tín dụng cho các nghệ sĩ gốc: Việc ghi nhận những nghệ sĩ có tác phẩm truyền cảm hứng cho AI là một điều quan trọng cần cân nhắc. Nếu AI tạo ra thứ gì đó giống một bức tranh nổi tiếng, chúng ta nên đảm bảo rằng nghệ sĩ gốc được ghi nhận.
• Quyền sở hữu và bản quyền: Ai sở hữu tác phẩm nghệ thuật do AI tạo ra? Đó là người lập trình AI hay các nghệ sĩ truyền cảm hứng cho AI chia sẻ quyền sở hữu? Để tránh xung đột, phải đưa ra câu trả lời rõ ràng cho những câu hỏi này.
• Xu hướng trong AI: AI có thể thích những phong cách hoặc văn hóa nhất định khi sáng tạo nghệ thuật. Điều này có thể không công bằng và cần được xem xét cẩn thận để bảo vệ tất cả các loại hình nghệ thuật.
• Tiếp cận: Nếu chỉ một số người có quyền truy cập vào các công cụ AI mới thì sẽ không công bằng cho những người khác muốn sử dụng chúng và sử dụng chúng một cách hiệu quả.
• Bảo mật dữ liệu: Khi AI nghiên cứu nghệ thuật để học cách tạo ra tác phẩm của riêng mình, nó thường yêu cầu sử dụng nhiều hình ảnh và dữ liệu.
• Ảnh hưởng cảm xúc: Nếu AI tạo ra tác phẩm nghệ thuật tương tự như tác phẩm nghệ thuật do con người tạo ra thì giá trị cảm xúc của tác phẩm gốc có thể bị bỏ qua.

Giống như nhiều sự giao thoa khác giữa công nghệ và truyền thống, sự giao thoa giữa AI và nghệ thuật rất thú vị và đầy thử thách. Các mối quan tâm về đạo đức đảm bảo rằng sự tăng trưởng phù hợp với lý tưởng và sự hòa nhập.

Phương pháp tạo hình ảnh

Việc tạo hình ảnh đã thay đổi đáng kể, đặc biệt là với phương pháp tiếp cận máy tính và phát triển học sâu. Sau đây là một số kỹ thuật chính đã xác định sự tiến hóa này:

• Kết xuất và tạo mô hình 3D: Tạo kỹ thuật số các tòa nhà và cảnh quan ba chiều. Các mô hình sau đó được hiển thị dưới dạng hình ảnh hoặc hoạt ảnh 2D. Các phần mềm như Blender, Maya và ZBrush đã biến điều này thành hiện thực.

import bpy """
This Blender script initializes a scene containing a cube, positions a virtual camera and sunlight, and then render the setup to a Full HD image. """ # Ensuring we start with a clean slate
bpy.ops.wm.read_factory_settings(use_empty=True) # Setting render resolution
bpy.context.scene.render.resolution_x = 1920
bpy.context.scene.render.resolution_y = 1080 # Creating a new cube
bpy.ops.mesh.primitive_cube_add(size=2, enter_editmode=False, align='WORLD', location=(0, 0, 1)) # Setting up the camera
bpy.ops.object.camera_add(location=(0, -10, 2))
bpy.data.cameras[bpy.context.active_object.data.name].lens = 100 # Setting up lighting
bpy.ops.object.light_add(type='SUN', align='WORLD', location=(0, 0, 5)) # Rendering the scene
output_path = "/Users/ananya/Desktop/first.png" # Replacing with your desired path
bpy.context.scene.render.filepath = output_path
bpy.ops.render.render(write_still=True)

Hình ảnh máy xay sinh tố:

• Hình ảnh raster: Loại hình ảnh này được tạo thành từ các mảng pixel mô tả từng pixel của hình ảnh theo màu sắc của nó. Ví dụ: Adobe Photoshop hoạt động với đồ họa raster.

from PIL import Image, ImageDraw """
This computer program uses a special tool called PIL to create a picture that is 500 pixels wide and 500 pixels tall. The picture has a rectangle that is colored red. The program also saves a smaller version of the picture that only shows the rectangle. """ # Step 1: Create a new blank image (white background)
width, height = 500, 500
img = Image.new('RGB', (width, height), color='white') # Step 2: Draw a simple red rectangle on the image
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.rectangle([50, 50, 450, 450], fill='red') # Step 3: Save the image
img.save('raster_image.png') # Step 4: Open and manipulate the saved image
img_opened = Image.open('raster_image.png')
cropped_img = img_opened.crop((100, 100, 400, 400)) # Crop the image
cropped_img.save('cropped_raster_image.png') # This will produce two images: one with a red rectangle and a cropped version of the same.

• Thiết kế thủ tục: Thiết kế theo thủ tục là một cách để tạo ra những thứ như hình ảnh, hình nền hoặc thậm chí toàn bộ cảnh bằng cách sử dụng các quy tắc hoặc bước của máy tính. Về cơ bản, máy tính thực hiện một bộ hướng dẫn để tạo ra các loại hình ảnh khác nhau. Điều này rất hữu ích trong các trò chơi điện tử, chẳng hạn như tự động tạo núi, rừng hoặc bầu trời ở chế độ nền. Thay vì thực hiện từng phần một, việc xây dựng các thiết kế này một cách nhanh chóng và tự động sẽ hiệu quả hơn.

import numpy as np
from noise import pnoise2
from PIL import Image """
This script creates a picture that looks like a pattern using a special math formula. The picture is black and white and has 512 pixels in width and 512 pixels in height. It is saved with the name 'procedural_perlin_noise.png'. """ # Constants
WIDTH, HEIGHT = 512, 512
OCTAVES = 6
FREQUENCY = 16.0
AMPLITUDE = 32.0 def generate_perlin_noise(width, height, frequency=16.0, octaves=6): """Generate a 2D texture of Perlin noise.""" noise_data = np.zeros((height, width)) for y in range(height): for x in range(width): value = pnoise2(x / frequency, y / frequency, octaves=octaves) noise_data[y][x] = value # Normalizing the noise data between 0 and 255 noise_data = ((noise_data - np.min(noise_data)) / (np.max(noise_data) - np.min(noise_data))) * 255 return noise_data.astype(np.uint8) # Generating Perlin noise
noise_data = generate_perlin_noise(WIDTH, HEIGHT, FREQUENCY, OCTAVES) # Converting to image and save
image = Image.fromarray(noise_data, 'L') # 'L' indicates grayscale mode
image.save('procedural_perlin_noise.png')

Giá trị của dữ liệu đào tạo

Các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo cần dữ liệu đào tạo. Đó là dữ liệu nền tảng để hiểu và xây dựng khả năng của các hệ thống này. Chất lượng, số lượng và sự đa dạng của dữ liệu đào tạo ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác, độ tin cậy và tính công bằng của mô hình AI cuối cùng. Dữ liệu kém hoặc sai lệch có thể dẫn đến kết quả không chính xác, không lường trước được hoặc kết quả đầu ra mang tính phân biệt đối xử, trong khi dữ liệu được quản lý tốt đảm bảo rằng mô hình có thể khái quát hóa thành công cho bối cảnh thực tế. Dữ liệu đào tạo rất quan trọng đối với hiệu suất của AIcal cũng như ý nghĩa xã hội và kỹ thuật của hệ thống. Câu ngạn ngữ “rác vào, rác ra” đặc biệt phù hợp ở đây, vì bất kỳ đầu ra nào của mô hình AI chỉ có hiệu quả nếu bạn huấn luyện dữ liệu tốt.

Những khó khăn và hạn chế

1. Tính nhất quán và chất lượng: Điều quan trọng là phải đảm bảo chất lượng dữ liệu vì dữ liệu nhiễu hoặc không nhất quán có thể gây nguy hiểm cho độ chính xác của mô hình. Hơn nữa, việc xác định một tập dữ liệu toàn diện và đa dạng là một thách thức cố hữu.
2. Xu hướng và đại diện: Những sai lệch dữ liệu không chủ ý có thể khiến các mô hình củng cố các định kiến ​​xã hội và sự mất cân bằng trong cách trình bày tập dữ liệu, dẫn đến những thách thức mới để đạt được kết quả đầu ra AI công bằng.
3. Quyền riêng tư và chú thích: Việc chuẩn bị và sử dụng dữ liệu làm tăng mối lo ngại về quyền riêng tư. Hơn nữa, công việc chú thích dữ liệu tốn nhiều thời gian sẽ làm phức tạp quá trình đào tạo AI.
4. Bản chất tiến hóa và trang bị quá mức: Vì dữ liệu luôn thay đổi nên nó thay đổi liên tục, có khả năng khiến các tập dữ liệu cuối cùng trở nên lỗi thời. Ngoài ra, có nguy cơ dai dẳng về việc các mô hình khớp quá mức với các bộ dữ liệu cụ thể, làm giảm khả năng khái quát hóa của chúng.

Triển vọng cho tương lai

1. Hiệu suất nâng cao và tính minh bạch: Các mô hình AI sẽ chính xác hơn, dễ hiểu hơn và minh bạch hơn, cho phép mọi người hiểu mô hình một cách dễ dàng trong tương lai. Các mô hình sẽ là nguồn mở, cho phép người dùng cải thiện sức mạnh tính toán của mô hình.
2. Cuộc cách mạng trong điện toán lượng tử: Điện toán lượng tử vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu, nhưng nó cho phép đạt được những tiến bộ tuyến tính về tốc độ xử lý dữ liệu.
3. Kỹ thuật đào tạo hiệu quả: Phương pháp học chuyển giao và học tập vài lần đang được phát triển và chúng có thể làm giảm nhu cầu về các tập dữ liệu đào tạo lớn.
4. Sự tiến hóa đạo đức: Chúng ta biết về cuộc tranh luận về việc liệu AI có tiếp quản loài người hay không, tuy nhiên chúng ta sẽ thấy sự gia tăng các công cụ và công nghệ liên quan đến AI.

Kết luận

Các vấn đề của ngày hôm nay, như hạn chế về dữ liệu và các mối lo ngại về đạo đức, sẽ thúc đẩy các giải pháp của ngày mai. Khi các thuật toán trở nên phức tạp hơn và các ứng dụng trở nên phổ biến hơn, tầm quan trọng của mối quan hệ cộng sinh giữa công nghệ và sự quan tâm của con người ngày càng tăng. Tương lai hứa hẹn các hệ thống AI thông minh hơn, tích hợp hơn nhằm nâng cao hiệu quả và duy trì sự phức tạp cũng như giá trị của xã hội loài người. Với nỗ lực hợp tác và quản lý cẩn thận, tiềm năng cách mạng hóa thế giới của chúng ta là vô hạn.

Chìa khóa chính

1. AI và học máy đang có tác động tuyến tính đến các ngành khác nhau, thay đổi cách chúng ta vận hành và hành động.
2. Những mối quan tâm về đạo đức và thách thức về dữ liệu là trọng tâm của câu chuyện AI.
3. Tương lai của trí tuệ nhân tạo hứa hẹn không chỉ tăng hiệu quả mà còn cả các hệ thống nhạy cảm với các giá trị con người và sự nhạy cảm về văn hóa.
4. Sự hợp tác giữa công nghệ và giám sát con người là rất quan trọng để khai thác lời hứa của AI một cách thành công và có đạo đức.

Những câu hỏi thường gặp

Phương tiện hiển thị trong bài viết này không thuộc sở hữu của Analytics Vidhya và được sử dụng theo quyết định riêng của Tác giả.

Sản phẩm liên quan

• 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. Ô tô / Xe điện, 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.
• ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/09/artificial-intelligence-and-the-aesthetics-of-image-generation/