ໃນໂລກດິຈິຕອນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ຄວາມສາມາດໃນການສ້າງຮູບພາບ ຄຸນນະພາບສູງ ຜ່ານການຄອມພິວເຕີໄດ້ເອົາເປັນບົດບາດທີ່ສໍາຄັນ. "ປັນຍາປະດິດ" ເພື່ອສ້າງ ຮູບພາບ» (AI) ກາຍເປັນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນ, ແລະອະນຸຍາດໃຫ້ສ້າງຂອງອຸປະກອນກາຟິກທີ່ມີລະດັບທີ່ປະທັບໃຈຂອງລາຍລະອຽດແລະຄວາມເປັນຈິງ. ລະບຽບວິໄນທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນນີ້ປະສົມປະສານທ່າແຮງຂອງການປຸງແຕ່ງຄອມພິວເຕີດ້ວຍສິລະປະ, ຄວາມຄິດສ້າງສັນແລະການອອກແບບ.
ຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີທີ່ເລັ່ງລັດໄດ້ນໍາໄປສູ່ການປະກົດຕົວຂອງລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຊັບຊ້ອນ, ເປັນສາຂາ. ຂອງປັນຍາທຽມ ຊຶ່ງໄດ້ກາຍເປັນແຮງຂັບເຄື່ອນຂອງວິທີການສ້າງຮູບພາບປະຕິວັດນີ້. ສູດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສາມາດຮຽນຮູ້ການສ້າງເນື້ອຫາກາຟິກຈາກຂໍ້ມູນທີ່ເຂົາເຈົ້າປ້ອນ, ເຮັດໃຫ້ການສ້າງຮູບພາບທີ່ມີຄວາມຊັດເຈນແລະລາຍລະອຽດທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈ. ການປະສົມປະສານຂອງເຕັກໂນໂລຢີ, ສິລະປະແລະຄວາມຄິດສ້າງສັນແມ່ນແກນກາງຂອງການຜະລິດກາຟິກປະເພດໃຫມ່ນີ້.
ຕະຫຼອດບົດຂຽນນີ້, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບໂລກທີ່ ໜ້າ ສົນໃຈຂອງ "ປັນຍາປະດິດສ້າງຮູບພາບ", ທ່າແຮງຂອງມັນ, ເຕັກນິກຫຼັກທີ່ໃຊ້, ຜົນກະທົບດ້ານຈັນຍາບັນແລະກົດ ໝາຍ, ລວມທັງແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດໃນຂະແຫນງການທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນນີ້.
ຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ຜ່ານມາໃນປັນຍາທຽມສໍາລັບການສ້າງຮູບພາບ
ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ສ. ປັນຍາປະດິດ (AI) ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງຫຼາຍໃນຂົງເຂດການຖ່າຍຮູບ. ເຕັກນິກທີ່ເອີ້ນວ່າ GANs (Generative Adversarial Networks), ປະເພດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ໃຊ້ສອງເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອສ້າງຮູບພາບທີ່ແທ້ຈິງຈາກຕົວຢ່າງຂໍ້ມູນແບບສຸ່ມ. ໃນດ້ານຫນຶ່ງ, ເຄືອຂ່າຍການຜະລິດພະຍາຍາມຜະລິດຂໍ້ມູນທີ່ຄ້າຍຄືກັບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ໃນຂະນະທີ່ເຄືອຂ່າຍຈໍາແນກພະຍາຍາມແຍກຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງແລະຂໍ້ມູນທີ່ຖືກສ້າງຂື້ນ. ທັງສອງເຄືອຂ່າຍນີ້ແມ່ນຢູ່ໃນການແຂ່ງຂັນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ເຮັດໃຫ້ມີການສ້າງຮູບພາບທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງແລະມີຄຸນນະພາບ.
ໃນຂະຫນານ, ເຕັກນິກອື່ນໆຍັງໄດ້ຖືກຂຸດຄົ້ນເຊັ່ນ: ການອອກແບບທົ່ວໄປ, ເຊິ່ງໃຊ້ AI algorithms ເພື່ອສ້າງຮູບພາບໃຫມ່ໂດຍອີງໃສ່ຊຸດຂອງຕົວກໍານົດການແລະຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ກໍານົດໄວ້. ວິທີການນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍສະເພາະໃນພາກສະຫນາມຂອງການອອກແບບສະຖາປັດຕະຍະກໍາແລະຜະລິດຕະພັນ, ບ່ອນທີ່ algorithms ສາມາດສ້າງຈໍານວນທີ່ບໍ່ມີຂອບເຂດຂອງການແກ້ໄຂການອອກແບບສໍາລັບບັນຫາໃດຫນຶ່ງ, ໃຫ້ນັກອອກແບບສາມາດຄົ້ນຫາຄວາມເປັນໄປໄດ້ສ້າງສັນໃຫມ່. ນອກຈາກນັ້ນ, ເຕັກນິກທີ່ເອີ້ນວ່າການຖ່າຍທອດແບບສະໄຕໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອນໍາໃຊ້ຮູບແບບ ຂອງຮູບພາບ ກັບຄົນອື່ນ, ຄືກັບວ່າມັນເປັນຕົວກອງ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດສ້າງວຽກງານສິລະປະໃຫມ່ແລະການອອກແບບທີ່ເປັນເອກະລັກ.
- GANs (Generative Adversarial Networks)
- ການອອກແບບທົ່ວໄປ
- ການໂອນຮູບແບບ
ການຄົ້ນຄວ້າໃນຂົງເຂດນີ້ແມ່ນຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງ, ແລະຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ຜ່ານມາສັນຍາວ່າຈະຫັນປ່ຽນບໍ່ພຽງແຕ່ຂົງເຂດການຖ່າຍຮູບແລະການອອກແບບ, ແຕ່ຍັງຂົງເຂດອື່ນໆເຊັ່ນ: ຢາປົວພະຍາດ, ວິທະຍາສາດແລະວິສະວະກໍາ.
The Intersection: AI ແລະ Digital Imaging
La ການສ້າງຮູບພາບດິຈິຕອນ ໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນເປັນອີກລະດັບການຂອບໃຈກັບ Artificial Intelligence. ຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີນີ້ແມ່ນການປະຕິວັດການປັບປຸງຊຸດເຕັກນິກແລະເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ໃນການສ້າງແລະແກ້ໄຂຮູບພາບໃນຮູບແບບດິຈິຕອນ. ພວກເຮົາແບ່ງປັນບັນຊີລາຍຊື່ລາຍລະອຽດຂອງການປ່ຽນແປງແລະແນວໂນ້ມໃຫມ່ທີ່ກໍາລັງຖືກຮັບຮອງເອົາສໍາລັບການພັດທະນາກາຟິກແລະການອອກແບບ:
- AI ກໍາລັງເລີ່ມອອກແບບກາຟິກດ້ວຍຕົວມັນເອງ. ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ AutoDraw ຂອງ Google, ເຊິ່ງປ່ຽນ doodles ໃຫ້ເປັນຮູບພາບທີ່ຄົມຊັດ.
- ເຕັກໂນໂລຊີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກອະນຸຍາດໃຫ້ລະບົບ AI ສາມາດຕີຄວາມຫມາຍແລະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຕາໃນວິທີທີ່ບໍ່ເຄີຍຄິດວ່າເປັນໄປໄດ້.
- ການສ້າງ AI ທົ່ວໄປແມ່ນການປະຕິວັດວິທີທີ່ຜູ້ສ້າງເນື້ອຫາກາຟິກເຮັດວຽກແລະສ້າງການອອກແບບຂອງພວກເຂົາ.
- ການວິເຄາະຮູບພາບຜ່ານ AI ແມ່ນຊ່ວຍກວດສອບ ແລະປັບປຸງບັນຫາການອອກແບບ ແລະຄວາມຜິດພາດທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ທັນທີ.
La Artificial Intelligence ຫັນປ່ຽນໂລກຂອງການຖ່າຍຮູບ ແລະການອອກແບບກາຟິກ. AI ບໍ່ພຽງແຕ່ມີປະໂຫຍດໃນດ້ານປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ມັນຍັງສາມາດປົດປ່ອຍຄວາມຄິດສ້າງສັນຂອງມະນຸດໄດ້ຄືບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ. ເມື່ອ AI ກາຍເປັນຄວາມສາມາດ ແລະເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ, ນັກສິລະປິນ ແລະນັກອອກແບບກາຟິກມີໂອກາດທີ່ຈະຄົ້ນຫາແນວຄວາມຄິດ ແລະຮູບແບບໃໝ່ໆດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງເທັກໂນໂລຢີໃໝ່ທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນນີ້. ມາສຳຫຼວດເບິ່ງວ່າເທັກໂນໂລຢີນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ເຮົາສ້າງຮູບພາບໄດ້ແນວໃດ:
- ການປັບແຕ່ງຮູບແມ່ນງ່າຍຂຶ້ນ ແລະໄວຂຶ້ນຍ້ອນການຮັບຮູ້ຮູບພາບ AI.
- ລະບົບ AI ສາມາດສ້າງຮູບພາບ ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ການຮຽນຮູ້ຈາກຫຼາຍລ້ານຕົວຢ່າງແລະໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈ.
- ເຄືອຂ່າຍ neural convolutional, ສາຂາ ຂອງ AI, ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສາມາດພິເສດໃນການສ້າງໂຄງສ້າງແລະຮູບແບບທີ່ເປັນເອກະລັກ.
- AI ໄດ້ອະນຸຍາດໃຫ້ສ້າງເຕັກນິກໃຫມ່, ເຊັ່ນ "Deepfake," ທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ superimposition ຂອງໃບຫນ້າດ້ວຍຄວາມເປັນຈິງທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈ.
ເຕັກນິກແລະເຄື່ອງມືທີ່ຈໍາເປັນໃນການສ້າງຮູບພາບດ້ວຍ AI
La ຂໍ້ມູນປອມ (AI) ມັນໄດ້ເຂົ້າໄປໃນເກືອບທຸກດ້ານຂອງຊີວິດຂອງພວກເຮົາ, ແລະພາກສະຫນາມຂອງການສ້າງຮູບພາບແລະການແກ້ໄຂແມ່ນບໍ່ມີຂໍ້ຍົກເວັ້ນ. AI ສະຫນອງເຕັກນິກແລະເຄື່ອງມືທີ່ຫລາກຫລາຍທີ່ອໍານວຍຄວາມສະດວກແລະປັບປຸງການສ້າງຮູບພາບ. ເຕັກນິກທີ່ສໍາຄັນແມ່ນ ເຄືອຂ່າຍຄູ່ຕໍ່ສູ້ທົ່ວໄປ (GAN) ທີ່ສ້າງຮູບພາບໃຫມ່ໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຈາກ a ຖານຂໍ້ມູນ. ເຄືອຂ່າຍເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນປະກອບດ້ວຍສອງສ່ວນ: ເຄື່ອງກໍາເນີດທີ່ສ້າງຮູບພາບແລະເຄື່ອງຈໍາແນກທີ່ພະຍາຍາມກວດສອບວ່າຮູບພາບແມ່ນແທ້ຫຼືສ້າງ. ເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ, ເຄື່ອງປັ່ນໄຟຈະມີຄວາມຊໍານິຊໍານານຫຼາຍຂຶ້ນໃນການຫຼອກລວງຜູ້ຈໍາແນກ, ເຊິ່ງກໍ່ໃຫ້ເກີດຮູບພາບທີ່ມີຄວາມເປັນຈິງສູງອີກຢ່າງຫນຶ່ງແມ່ນເຕັກນິກ AI ການໂອນຮູບແບບ ເຊິ່ງ, ຕາມຊື່ຂອງມັນຊີ້ໃຫ້ເຫັນ, ເອົາຮູບແບບຂອງຮູບຫນຶ່ງ (ເຊັ່ນ: ຮູບແຕ້ມທີ່ມີຊື່ສຽງ) ແລະນໍາໃຊ້ກັບຮູບອື່ນ.
ໃນບັນດາເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນເພື່ອສ້າງຮູບພາບທີ່ມີ AI ແມ່ນຊອບແວເຊັ່ນ: DeepArt y ໂຄງການ DeepDream, ເຊິ່ງໃຊ້ AI algorithms ເພື່ອປ່ຽນຮູບພາບໃຫ້ເປັນວຽກງານສິລະປະ. ເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນ Runway ML, ເປັນເວທີທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ ກັບນັກສິລະປິນ, ຜູ້ສ້າງແລະນັກພັດທະນາໃຊ້ AI ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ຄວາມຮູ້ດ້ານວິຊາການ. ເຄື່ອງມືນີ້ສະຫນອງການໂຕ້ຕອບທີ່ງ່າຍຕໍ່ການໃຊ້ທີ່ເຮັດໃຫ້ພະລັງງານຂອງ AI ເຂົ້າເຖິງໄດ້ກັບທຸກຄົນ.
- DeepArt- ຫັນຮູບພາບໃດຫນຶ່ງເປັນວຽກງານສິລະປະການນໍາໃຊ້ຮູບແບບຂອງສິລະປິນທີ່ມີຊື່ສຽງ.
- ໂຄງການ DeepDream: ເປັນເຄື່ອງມືຂອງ Google ທີ່ໃຊ້ ເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອຊອກຫາແລະປັບປຸງຮູບແບບໃນຮູບພາບ.
- ແລ່ນ ML- ເປັນເວທີທີ່ສະຫນອງການໂຕ້ຕອບທີ່ງ່າຍທີ່ຈະນໍາໃຊ້ສໍາລັບການສ້າງຮູບພາບ AI, ທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບນັກສິລະປິນແລະນັກອອກແບບ.
ແຕ່ລະເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ສະເຫນີລັກສະນະທີ່ເປັນເອກະລັກ, ໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຄົ້ນຫາແລະທົດລອງສ້າງຮູບພາບທີ່ທັນສະ ໄໝ. AI ກໍາລັງປະຕິວັດໂລກຂອງການສ້າງຮູບພາບ, ສະຫນອງເຕັກນິກແລະເຄື່ອງມືໃຫມ່ຈໍານວນຫຼາຍສໍາລັບຜູ້ສ້າງຮູບພາບ.
ຄໍາແນະນໍາແລະການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການສ້າງຮູບພາບທີ່ມີປັນຍາປະດິດ
ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາເຈາະເຂົ້າໄປໃນໂລກທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງການສ້າງຮູບພາບ ມີປັນຍາປະດິດ, ພວກເຮົາຊອກຫາຊຸດຂອງ ຄໍາແນະນໍາແລະການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ ທີ່ສາມາດຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງວຽກງານ. ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ມັນ ຈຳ ເປັນຕ້ອງມີຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ດີ. ປັນຍາປະດິດຮຽນຮູ້ຈາກປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນ, ດັ່ງນັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະມີຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍແລະເປັນຕົວແທນຂອງປະເພດຂອງຮູບພາບທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະສ້າງເຊັ່ນດຽວກັນ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນນີ້ຖືກຕິດສະຫຼາກເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການດີ ຄວາມຜິດພາດໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ການຄວບຄຸມພາລາມິເຕີແມ່ນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງ ໃນການສ້າງຮູບພາບທີ່ມີປັນຍາປະດິດ. ຕົວກໍານົດການເຫຼົ່ານີ້ກໍານົດວິທີການຮຽນຮູ້ແບບຈໍາລອງແລະສາມາດມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຮູບພາບທີ່ສ້າງຂຶ້ນ. ບາງສິ່ງທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດປະກອບມີຂະຫນາດ batch, ອັດຕາການຮຽນຮູ້, ຈໍານວນຂອງໄລຍະເວລາການຝຶກອົບຮົມ, ແລະອື່ນໆ. ນີ້ແມ່ນຄໍາແນະນໍາບາງຢ່າງ:
- ຮັກສາຄວາມສົມດຸນໃນ lot size: ຂະຫນາດຫນຶ່ງ ໃຫຍ່ຫຼາຍ ສາມາດສົ່ງຜົນໃຫ້ການຮຽນຮູ້ຊ້າ ແລະຕ້ອງການຄວາມຊົງຈຳຫຼາຍຂຶ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ຂະໜາດນ້ອຍຫຼາຍອາດຈະບໍ່ສະໜອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍພຽງພໍ.
- ປັບອັດຕາການຮຽນຮູ້: ອັດຕາການທີ່ສູງຫຼາຍສາມາດເຮັດໃຫ້ຕົວແບບ converge ວ່ອງໄວ, ແຕ່ວ່າມັນຍັງສາມາດເຮັດໃຫ້ overfitting. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ອັດຕາທີ່ຕໍ່າຫຼາຍ ສາມາດເຮັດໄດ້ ວ່າການຝຶກອົບຮົມແມ່ນຊ້າເກີນໄປ.
- ຕິດຕາມຈໍານວນຂອງໄລຍະເວລາການຝຶກອົບຮົມ: ໄລຍະເວລາຫຼາຍເກີນໄປອາດຈະເຮັດໃຫ້ເກີດ overfitting, ໃນຂະນະທີ່ຈໍານວນຫນ້ອຍເກີນໄປອາດຈະບໍ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຕົວແບບຮຽນຮູ້ພຽງພໍ.
ທັງສອງປັດໃຈ, ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີຄຸນນະພາບແລະການຄວບຄຸມຕົວກໍານົດການລະມັດລະວັງ, ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການຖ່າຍຮູບປັນຍາປະດິດ.
ຂ້ອຍແມ່ນ Sebastián Vidal, ວິສະວະກອນຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີແລະ DIY. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຂ້ອຍເປັນຜູ້ສ້າງ tecnobits.com, ບ່ອນທີ່ຂ້ອຍແບ່ງປັນບົດສອນເພື່ອເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຢີສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນແລະເຂົ້າໃຈໄດ້ສໍາລັບທຸກຄົນ.