خلاصه: دنیای هوش مصنوعی (AI) در تقلید از انسان‌ها و تولید تصاویری مبهم پیشرفت‌های قابل توجهی را کرده است. این مقاله به روش‌های مختلف استفاده شده توسط سیستم‌های هوش مصنوعی برای ایجاد محتوای بصری که مخاطبان را جلب می‌کند می‌پردازد.
شبکه‌های تقابلی مولد (GANs): یکی از روش‌های مشهور به کار گرفته شده توسط AI برای تولید تصاویر، استفاده از شبکه‌های تقابلی مولد (GANs) است. شبکه‌های GANs از دو شبکه عصبی تشکیل شده‌اند، یک مولد و یک تشخیص دهنده. مولد تصاویر جدید را ایجاد می‌کند، در حالی که تشخیص دهنده تصاویر تولید شده را ارزیابی و بازخورد می‌دهد. با همکاری این شبکه‌ها، قدرت مولد در ایجاد تصاویر واقعی بیشتر می‌شود. از GANs برای بسیاری از کاربردها استفاده شده است، از جمله ترجمه تصویر به تصویر، افزودن داده و انتقال سبک.
شبکه‌های خودکدده متغیر (VAEs): روش دیگری که توسط هوش مصنوعی برای تولید تصاویر استفاده می‌شود، شبکه‌های خودکدده متغیر (VAEs) است. VAEها از یک شبکه رمزگذار و یک شبکه رمزگشا تشکیل شده‌اند. رمزگذار تصویر ورودی را به یک فضای نهان می‌نگارد، در حالی که رمزگشا فضای نهان را به تصویر ورودی نگاشت می‌کند. از طریق آموزش، VAEها فاصله بین تصویر و بازسازی شده را کمینه می‌کنند و یک توزیع احتمالی بر روی فضای نهان یاد می‌گیرند. با نمونه‌برداری کد نهان، VAEها می‌توانند تصاویر جدیدی را ایجاد کنند که شباهتی به داده‌های آموزشی دارند یا حتی تصاویر منحصر به فردی ایجاد کنند.
شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs): شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) به طور گسترده در وظایف پردازش تصویر استفاده می‌شوند و در تولید تصویر نیز کاربرد دارند. این شبکه‌ها الگوها و ساختارها را در تصاویر تشخیص می‌دهند که امکان تولید تصاویر جدید بر اساس ویژگی‌های یادگرفته شده را فراهم می‌کند. CNNها از لایه‌های کانولوشنی، لایه‌های تجمیع و لایه‌های کاملاً متصل برای تولید پیش‌بینی‌ها استفاده می‌کنند. با ورود یک بردار نویز تصادفی، CNNها از لایه‌های خود برای تولید تصاویر جدیدی استفاده می‌کنند که الگوها و ساختارهای داده‌های آموزشی را شبیه‌سازی می‌کنند.
شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) با پردازش داده‌های متوالی مانند متن یا داده‌های سری زمانی، ظرفیت بزرگی در تولید تصاویر دارند. با توانایی ثبت وابستگی‌های زمانی، RNNها می‌توانند ترتیب پیکسل‌ها در تصاویر را یاد بگیرند و سپس دنباله پیکسل‌های جدید را جهت ایجاد تصاویر منحصر به فرد تولید کنند. با ایجاد حالت پیکسل و اعمال حلقه بازگشتی، RNNها از توابع فعال‌ساز غیرخطی برای تولید تصاویر جدید با طول مورد نظر استفاده می‌کنند.
در نتیجه، هوش مصنوعی از مجموعه‌ای از تکنیک‌ها مانند GANها، VAEها، CNNها و RNNها برای بهره‌گیری از قدرت تولید تصویر استفاده می‌کند. با درک این روش‌ها، ما بر اساس هنر زیبایی بینظیری که توسط سیستم‌های AI سازماندهی می‌شود، برای خلاقیت و نوآوری بی‌پایان پتانسیلی را به دست می‌آوریم.
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar