ဒစ်ဂျစ်တယ်ပြောင်းလဲထားသောကမ္ဘာတွင် ရုပ်ပုံများဖန်တီးနိုင်မှု အရည်အသွေးမြင့်မား ကွန်ပြူတာကနေတစ်ဆင့် ထင်ရှားတဲ့ အခန်းကဏ္ဍကို ယူထားပါတယ်။ "ဉာဏ်ရည်တု" ဖန်တီးရန် ရုပ်ပုံများ» (AI) သည် အဓိက အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။နှင့် စွဲမက်ဖွယ်အသေးစိတ်နှင့် လက်တွေ့ဆန်မှုအဆင့်များဖြင့် ဂရပ်ဖစ်ပစ္စည်းများ၏ ဖန်တီးမှုကို ခွင့်ပြုသည်။ ယခုပေါ်ထွက်လာသော စည်းကမ်းသည် ကွန်ပြူတာလုပ်ဆောင်ခြင်း၏ အလားအလာကို အနုပညာ၊ တီထွင်ဖန်တီးမှုနှင့် ဒီဇိုင်းများဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။
အရှိန်အဟုန်ဖြင့် နည်းပညာတိုးတက်မှုသည် ဆန်းပြားသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ ပေါ်ပေါက်လာစေရန်၊ Artificial Intelligence ၏ ယင်းသည် တော်လှန်ရေးပုံရိပ်ဖန်တီးမှုနည်းစနစ်၏ မောင်းနှင်အားဖြစ်လာခဲ့သည်။ ဤ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ၎င်းတို့ ကျွေးသည့် ဒေတာမှ ဂရပ်ဖစ်အကြောင်းအရာများကို သင်ယူနိုင်ပြီး အံ့အားသင့်ဖွယ်ရာ တိကျမှုနှင့် အသေးစိတ်ပုံများကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။ နည်းပညာ၊ အနုပညာနှင့် တီထွင်ဖန်တီးမှုတို့ ပေါင်းစပ်မှုသည် ဤဂရပ်ဖစ်အမျိုးအစားသစ်ထုတ်လုပ်မှု၏ ဗဟိုဝင်ရိုးဖြစ်သည်။
ဤဆောင်းပါးတစ်လျှောက်လုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် "ရုပ်ပုံများဖန်တီးရန်အတွက် ဉာဏ်ရည်တုတုဖန်တီးခြင်း" ၏ စွဲမက်ဖွယ်ကမ္ဘာကြီး၊ ၎င်း၏အလားအလာအသုံးပြုမှုများ၊ အသုံးပြုသည့် အဓိကနည်းပညာများ၊ ကျင့်ဝတ်နှင့်ဥပဒေဆိုင်ရာသက်ရောက်မှုများအပြင် ဤစိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်နယ်ပယ်ရှိ အနာဂတ်ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။
ရုပ်ပုံများဖန်တီးရန်အတွက် မကြာသေးမီက တိုးတက်မှုများသည် Artificial Intelligence ဖြစ်သည်။
မကြာသေးမီနှစ်များတွင် ဉာဏ်ရည်တု (AI) သည် ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းနယ်ပယ်တွင် အတော်အတန် အလားအလာကောင်းများကို ပြသခဲ့သည်။ ခေါ်တဲ့ နည်းပညာတစ်ခုပါ။ GANs (Generative Adversarial Networks)ကျပန်းဒေတာနမူနာများမှ လက်တွေ့ကျသောပုံရိပ်များဖန်တီးရန် အာရုံကြောကွန်ရက်နှစ်ခုကို အသုံးပြုသည့် စက်သင်ယူမှုအမျိုးအစား။ တစ်ဖက်တွင်၊ ထုတ်လုပ်သည့်ကွန်ရက်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနှင့် တတ်နိုင်သမျှ ဆင်တူသည့်ဒေတာကို ထုတ်လုပ်ရန် ကြိုးပမ်းနေသော်လည်း ခွဲခြားဆက်ဆံသည့်ကွန်ရက်သည် ဒေတာအစစ်အမှန်နှင့် ထုတ်ပေးသည့်ဒေတာကြားတွင် ခွဲခြားရန် ကြိုးပမ်းနေပါသည်။ ဤကွန်ရက်နှစ်ခုသည် အဆက်မပြတ်ပြိုင်ဆိုင်နေသောကြောင့် အရည်အသွေးမြင့် ရုပ်ပုံများကို ဖန်တီးနိုင်စေသည်။
တဆက်တည်းတွင် အခြားသောနည်းပညာများ ကိုလည်း စူးစမ်းလေ့လာလျက်ရှိသည်။ Generative ဒီဇိုင်းသတ်မှတ်ထားသော ကန့်သတ်ဘောင်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ ပုံအသစ်များဖန်တီးရန် AI algorithms ကိုအသုံးပြုသည်။ ဤချဉ်းကပ်နည်းကို ဗိသုကာနှင့် ထုတ်ကုန်ဒီဇိုင်းနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် အသုံးပြုလျက်ရှိပြီး ပြဿနာတစ်ခုအတွက် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် အကန့်အသတ်မရှိ ဒီဇိုင်းဖြေရှင်းချက်များစွာကို ဖန်တီးပေးနိုင်သောကြောင့် ဒီဇိုင်နာများအား ဖန်တီးမှုအသစ်များကို စူးစမ်းလေ့လာနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ Style Transfer ဟုခေါ်သော နည်းပညာတစ်ခုသည် စတိုင်ကိုအသုံးပြုရန် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုသည်။ ပုံတစ်ပုံ၏ အနုပညာလက်ရာအသစ်များနှင့် ထူးခြားသောဒီဇိုင်းများကို ဖန်တီးနိုင်စေမည့် filter တစ်ခုကဲ့သို့ အခြားတစ်ခုသို့။
- GANs (Generative Adversarial Networks)
- Generative ဒီဇိုင်း
- ပုံစံပြောင်းခြင်း။
ဤနယ်ပယ်တွင် သုတေသနပြုမှုများ အရှိန်အဟုန် မြင့်တက်လာပြီး မကြာသေးမီက တိုးတက်မှုများသည် ဓာတ်ပုံပညာနှင့် ဒီဇိုင်းနယ်ပယ်သာမက ဆေးပညာ၊ သိပ္ပံနှင့် အင်ဂျင်နီယာစသည့် အခြားနယ်ပယ်များကိုပါ ပြောင်းလဲပေးမည်ဟု ကတိပြုပါသည်။
လမ်းဆုံ- AI နှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း။
La ဒစ်ဂျစ်တယ်ရုပ်ပုံဖန်တီးမှု Artificial Intelligence ကြောင့် အခြားအဆင့်သို့ မြင့်တက်လာခဲ့သည်။ ဤနည်းပညာတိုးတက်မှုသည် ရုပ်ပုံများကို ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံစံဖြင့် ဖန်တီးတည်းဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာများနှင့် ကိရိယာအစုံကို တော်လှန်အဆင့်မြှင့်တင်နေသည်။ ဂရပ်ဖစ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ဒီဇိုင်းအတွက် လက်ခံကျင့်သုံးနေသော အပြောင်းအလဲများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ၏ အသေးစိတ်စာရင်းကို ကျွန်ုပ်တို့ မျှဝေပါသည်-
- AI သည် သူ့ဘာသာသူ ဂရပ်ဖစ်ဒီဇိုင်းများကို စတင်လုပ်ဆောင်နေပြီဖြစ်သည်။ doodle များကို ပြတ်သားသောပုံများအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည့် Google ၏ AutoDraw ကဲ့သို့ပင်။
- စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများသည် AI စနစ်များကို ဖြစ်နိုင်သည်ဟု မထင်မှတ်ဘဲ အမြင်အာရုံအချက်အလက်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုကာ အသုံးပြုနိုင်သည်။
- Generative AI ဖန်တီးမှုများသည် ဂရပ်ဖစ်အကြောင်းအရာဖန်တီးသူများနှင့် ၎င်းတို့၏ဒီဇိုင်းများကို ဖန်တီးသည့်ပုံစံကို တော်လှန်ပြောင်းလဲစေသည်။
- AI မှတစ်ဆင့် ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ဒီဇိုင်းပြဿနာများနှင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အမှားအယွင်းများကို ချက်ချင်းရှာဖွေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် ကူညီပေးပါသည်။
La အတုထောက်လှမ်းရေး ဓာတ်ပုံပညာနှင့် ဂရပ်ဖစ်ဒီဇိုင်းလောကကို ပြောင်းလဲစေသည်။ AI သည် လုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်ရည်အတွက်သာမက ယခင်ကကဲ့သို့ လူသားတို့၏ ဖန်တီးနိုင်စွမ်းကို ထုတ်လွှတ်ပေးနိုင်သည်။ AI သည် ပိုမိုစွမ်းဆောင်နိုင်ပြီး သုံးစွဲနိုင်လာသည်နှင့်အမျှ၊ အနုပညာရှင်များနှင့် ဂရပ်ဖစ်ဒီဇိုင်နာများသည် ဤစိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်နည်းပညာအသစ်၏အကူအညီဖြင့် စိတ်ကူးစိတ်သန်းအသစ်များနှင့် ပုံစံအသစ်များကို စူးစမ်းရှာဖွေရန် အခွင့်အရေးများရရှိလာပါသည်။ ဤနည်းပညာသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ပုံများဖန်တီးနိုင်ပုံကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။
- AI ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှု ကြောင့် ဓာတ်ပုံကို ပြုပြင်ခြင်း သည် ပိုမိုလွယ်ကူမြန်ဆန်သည်။
- AI စနစ်တွေက ပုံတွေကို ဖန်တီးပေးနိုင်ပါတယ်။ အစကတည်းကမှဥပမာ သန်းပေါင်းများစွာမှ သင်ယူပြီး အထင်ကြီးလောက်သော ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးသည်။
- Convolutional neural networks, ဌာနခွဲတစ်ခု AI ၏ထူးခြားသော အသွင်အပြင်နှင့် ပုံစံများကို ဖန်တီးရာတွင် အထူးစွမ်းရည်ကို သရုပ်ပြထားသည်။
- AI သည် “Deepfake” ကဲ့သို့သော နည်းစနစ်အသစ်များ ဖန်တီးမှုကို အံ့အားသင့်ဖွယ်အဖြစ်မှန်ဖြင့် မျက်နှာများကို အုပ်မိုးခွင့်ပြုထားသည်။
AI ဖြင့် ပုံများဖန်တီးရာတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော နည်းပညာများနှင့် ကိရိယာများ
La အတုထောက်လှမ်းရေး (AI) ကို ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝကဏ္ဍတိုင်းနီးပါးကို စိမ့်ဝင်သွားခဲ့ပြီး ပုံဖန်တီးခြင်းနှင့် တည်းဖြတ်ခြင်းနယ်ပယ်သည် ချွင်းချက်မဟုတ်ပါ။ AI သည် ပုံများဖန်တီးရာတွင် အဆင်ပြေချောမွေ့စေပြီး တိုးတက်ကောင်းမွန်စေမည့် နည်းပညာမျိုးစုံနှင့် ကိရိယာများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အထွေထွေဆန့်ကျင်ဘက်ကွန်ရက်များ (GAN) a မှ အချက်အလက်များကို အခြေခံ၍ ပုံအသစ်များကို ဖန်တီးပေးသည်။ ဒေတာဘေ့စ. ဤကွန်ရက်များကို အပိုင်းနှစ်ပိုင်းဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်- ရုပ်ပုံများကို ဖန်တီးပေးသည့် ဂျင်နရေတာနှင့် ပုံများသည် အစစ်ဟုတ်မဟုတ် ဖန်တီးထားခြင်းရှိမရှိကို သိရှိရန် ကြိုးစားသည့် ခွဲခြားဆက်ဆံမှုတစ်ခု။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ၊ ဂျင်နရေတာသည် ခွဲခြားဆက်ဆံသူကို အရူးလုပ်ရာတွင် ပို၍ကျွမ်းကျင်လာကာ လက်တွေ့ဆန်သောရုပ်ပုံများရရှိစေမည့် နောက်ထပ်အထင်ကရ AI နည်းပညာမှာ ဖြစ်သည်။ စတိုင်လွှဲပြောင်း ၎င်းသည် ၎င်း၏အမည်တွင် အကြံပြုထားသည့်အတိုင်း ပုံတစ်ပုံ (နာမည်ကြီးသော ပန်းချီကားကဲ့သို့) ပုံစံကို ယူကာ အခြားတစ်ခုသို့ အသုံးချသည်။
AI ဖြင့် ပုံများကို ဖန်တီးရန် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကိရိယာများထဲတွင် ဆော့ဖ်ဝဲလ်များ ပါဝင်သည်။ DeepArt y ချစ်သူဓာတ်ပုံများကို အနုပညာလက်ရာများအဖြစ် ပြောင်းလဲရန် AI algorithms ကိုအသုံးပြုသည်။ နောက်ထပ်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာမှာ Runway ML ဖြစ်သည်။ခွင့်ပြုတဲ့ platform တစ်ခုပါ။ အနုပညာရှင်များထံသို့တီထွင်ဖန်တီးသူများနှင့် developer များသည် နည်းပညာဗဟုသုတမလိုအပ်ဘဲ AI ကိုအသုံးပြုသည်။ ဤကိရိယာသည် AI ၏ပါဝါကို လူတိုင်းလက်လှမ်းမီနိုင်စေသည့် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အင်တာဖေ့စ်ကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။
- DeepArt- ကျော်ကြားသောအနုပညာရှင်များ၏စတိုင်များကိုအသုံးပြုပြီးမည်သည့်ဓာတ်ပုံကိုမဆိုအနုပညာလက်ရာအဖြစ်ပြောင်းလဲပါ။
- ချစ်သူ: အသုံးပြုသော Google tool တစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ် ဦး အာရုံကြောကွန်ယက်ကို ရုပ်ပုံများတွင် ပုံသဏ္ဍာန်များကို ရှာဖွေရန်နှင့် တိုးတက်စေရန်။
- ပြေးလမ်း ML- အနုပညာရှင်များနှင့် ဒီဇိုင်နာများအတွက် စံပြ AI ရုပ်ပုံဖန်တီးမှုအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အင်တာဖေ့စ်ကို ပေးဆောင်သည့် ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤကိရိယာတစ်ခုစီသည် သုံးစွဲသူများအား ခေတ်မီသော ရုပ်ပုံဖန်တီးမှုဖြင့် စူးစမ်းလေ့လာစမ်းသပ်နိုင်စေမည့် ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ AI သည် ပုံဖန်တီးသူအတွက် နည်းပညာအသစ်များနှင့် ကိရိယာများစွာကို ပံ့ပိုးပေးနေသည့် ဓာတ်ပုံဖန်တီးမှုလောကကို တော်လှန်ပြောင်းလဲလျက်ရှိသည်။
Artificial Intelligence ဖြင့် ပုံများဖန်တီးခြင်းအတွက် အကြံပြုချက်များနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ
ကျွန်ုပ်တို့သည် ထူးခြားသော ရုပ်ပုံဖန်တီးမှုကမ္ဘာကို စူးစမ်းလေ့လာသောအခါ အတုထောက်လှမ်းရေးနှင့်အတူအတွဲလိုက်ရှာတယ်။ အကြံပြုချက်များနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ ၎င်းသည် အလုပ်၏အရည်အသွေးကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။ ပထမဆုံးအနေနဲ့ ကောင်းမွန်တဲ့ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံရှိဖို့ မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါတယ်။ Artificial Intelligence သည် အချက်အလက်အများအပြားမှ သင်ယူတတ်သောကြောင့် ကွဲပြားပြီး သင်ဖန်တီးလိုသော ပုံအမျိုးအစားကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဒေတာအစုတစ်ခုရှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထိုနည်းတူစွာ၊ ဤဒေတာကို ရှောင်ရှားရန် ၎င်းတို့ကို ကောင်းစွာတံဆိပ်ကပ်ထားကြောင်း သေချာစေရန် အရေးကြီးပါသည်။ စက်သင်ယူမှုတွင်အမှားအယွင်းများ။
Parameter control သည် အခြားအရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တုဖြင့် ရုပ်ပုံများ ဖန်တီးမှု။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် မော်ဒယ်သင်ယူပုံနှင့် ထုတ်လုပ်လိုက်သော ပုံများကို သိသိသာသာ အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သည်ကို ဆုံးဖြတ်သည်။ အချို့သော အရေးကြီးဆုံးအရာများမှာ အတွဲအရွယ်အစား၊ သင်ယူမှုနှုန်း၊ လေ့ကျင့်ရေးကာလ အရေအတွက်၊ အခြားအရာများ ပါဝင်သည်။ ဤသည်မှာ အကြံပြုချက်အချို့ဖြစ်သည်-
- lot size- အရွယ်အစားတစ်ခုရှိ ချိန်ခွင်လျှာကို ထိန်းသိမ်းပါ။ အလွန်ကြီးသည် သင်ယူမှုနှေးကွေးစေပြီး မှတ်ဉာဏ်ပိုလိုအပ်နိုင်သော်လည်း အလွန်သေးငယ်သောအရွယ်အစားသည် ဒေတာ၏ လုံလောက်သောကွဲပြားသောကိုယ်စားပြုမှုကို မပေးနိုင်ပါ။
- သင်ယူမှုနှုန်းကို ချိန်ညှိပါ- အလွန်မြင့်မားသောနှုန်းသည် မော်ဒယ်ကို လျင်မြန်စွာ ပေါင်းစည်းနိုင်စေသည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသည်။ တစ်ဖက်ကလည်း အလွန်နည်းပါတယ်။ သငျသညျကိုဖြစ်စေနိုင်ပါတယ် သင်တန်းက အရမ်းနှေးတယ်။
- လေ့ကျင့်ရေးကာလ အရေအတွက်ကို စောင့်ကြည့်ပါ- အပိုင်းများ များလွန်းခြင်းသည် အံဝင်ခွင်ကျ ဖြစ်စေနိုင်ပြီး အနည်းငယ်သာ မော်ဒယ်ကို လုံလောက်အောင် သင်ယူခွင့် မပြုနိုင်ပါ။
အကြောင်းရင်းနှစ်ခုစလုံး၊ အရည်အသွေးလေ့ကျင့်ရေးဒေတာအသုံးပြုမှုနှင့် ဘောင်များကို ဂရုတစိုက်ထိန်းချုပ်ခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုပုံရိပ်ဖော်ခြင်းတွင် အကောင်းဆုံးရလဒ်များရရှိရန် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
ကျွန်ုပ်သည် နည်းပညာနှင့် DIY ကို ဝါသနာပါသော ကွန်ပျူတာအင်ဂျင်နီယာ Sebastián Vidal ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် ကျွန်ုပ်သည် ဖန်တီးသူဖြစ်သည်။ tecnobitsလူတိုင်းအတွက် နည်းပညာကို ပိုမိုနားလည်နိုင်စေရန်နှင့် သင်ခန်းစာများကို ကျွန်ုပ်မျှဝေရာ .com။