Tworzenie obrazów przez sztuczną inteligencję.

Tworzenie obrazów przez sztuczną inteligencję (SI) jest jednym z najciekawszych i najszybciej rozwijających się obszarów badań w dziedzinie SI. Technologie te pozwalają na generowanie różnorodnych obrazów, od prostych ilustracji po bardziej skomplikowane modele 3D, z wykorzystaniem różnych metod i algorytmów. W tym artykule omówimy różne podejścia do tworzenia obrazów przez SI, od podstawowych metod po bardziej zaawansowane technologie.

Jednym z najprostszych sposobów tworzenia obrazów przez SI jest użycie algorytmów generatywnych, takich jak sieci neuronowe generatywne (Generative Adversarial Networks, GANs) lub Variational Autoencoders (VAEs). GANs składają się z dwóch sieci neuronowych: generatora i dyskryminatora. Generator jest odpowiedzialny za generowanie obrazów, natomiast dyskryminator ma za zadanie rozpoznawać, czy generowane obrazy są prawdziwe czy fałszywe. VAEs składają się z jednej sieci neuronowej, która jest odpowiedzialna za generowanie obrazów, a także za kodowanie i dekodowanie ich.

Innym popularnym podejściem jest wykorzystanie sieci neuronowych konwolucyjnych (Convolutional Neural Networks, CNNs) do rozpoznawania obiektów na zdjęciach. SI jest w stanie nauczyć się rozpoznawać różne obiekty, takie jak samochody, ludzie czy budynki, dzięki odpowiedniemu uczeniu na przykładach.

Sieci neuronowe konwolucyjne mogą również być wykorzystywane do stylizacji obrazów. Technologia ta polega na przeniesieniu stylu jednego obrazu na inny. Na przykład, sieć neuronowa może przenieść styl artysty, takiego jak Van Gogh, na zdjęcie zrobione przez aparat cyfrowy.

Przykładowy obraz wygenerowany za pomocą AI stable diffusion

W ostatnich latach pojawiły się także algorytmy, które pozwala na tworzenie realistycznych obrazów 3D za pomocą SI. Jest to możliwe dzięki takim metodom jak fotografowanie generatywne (Generative Photography) i fotografowanie przestrzenne ( Spatial Photography). Fotografowanie generatywne polega na generowaniu trójwymiarowych obiektów i scenerii na podstawie zdjęć 2D i modeli 3D. Natomiast fotografowanie przestrzenne polega na generowaniu trójwymiarowych obrazów za pomocą kamer 360 stopni i skanerów 3D.

Jednym z ciekawszych przykładów zastosowania algorytmów generatywnych do tworzenia obrazów jest generowanie twarzy za pomocą GANs. Technologia ta polega na generowaniu zdjęć twarzy na podstawie danych treningowych zawierających zdjęcia twarzy rzeczywistych osób. Jest to szczególnie interesujące w kontekście tworzenia avatara czy generowanie twarzy dla potrzeb filmów czy gier.

SI również wykorzystywana jest do tworzenia animacji, takich jak filmy czy gry komputerowe. Algorytmy mogą być używane do generowania ruchu postaci, generowania tła czy tworzenia efektów specjalnych.

Podsumowując, tworzenie obrazów przez SI to bardzo szybko rozwijająca się dziedzina badań, która daje wiele możliwości, od generowania prostych ilustracji po bardziej zaawansowane modele 3D i animacje. Jest to również szansa na rozwiązanie różnych problemów, takich jak automatyczne rozpoznawanie obiektów na zdjęciach czy generowanie realistycznych twarzy dla potrzeb filmów czy gier.