Искусственный интеллект (ИИ) имеет потрясающую способность генерировать реалистичные изображения, которые могут быть похожи на фотографии, но при этом созданы целиком компьютерными алгоритмами. Эта техника, известная как генеративно-состязательные сети (GAN), стала одной из самых впечатляющих достижений в области машинного обучения и компьютерного зрения.
Прежде чем мы углубимся в детали, давайте рассмотрим основную концепцию GAN. GAN состоит из двух основных компонентов:
генератора и дискриминатора. Генератор отвечает за создание нового изображения из случайного шума или входных данных, а дискриминатор - за оценку, насколько созданные изображения выглядят реальными. Оба компонента работают вместе в процессе обучения, чтобы достичь оптимального результата.
Генератор начинает с генерации случайного шума. Затем он пропускает этот шум через слои нейронной сети, которые постепенно преобразуют его в изображение. На начальных этапах обучения результирующее изображение может выглядеть абсолютно случайным и беспорядочным. Однако по мере продвижения обучения генератор становится все лучше в создании изображений, которые могут быть сильно похожи на реальные.
Дискриминатор, с другой стороны, обучается различать реальные изображения от фейковых, созданных генератором. Он принимает на вход как реальные изображения, так и изображения, сгенерированные генератором, и пытается классифицировать их соответственно. Изначально дискриминатор может быть не очень точным, но по мере обучения он становится все лучше в различении подделок.
Обучение GAN происходит через циклический процесс, известный как "состязательный". Генератор и дискриминатор играют "игру",
в которой генератор стремится создавать все более реалистичные изображения, а дискриминатор стремится быть более точным в определении фейковых изображений. Этот процесс продолжается до тех пор, пока генератор не сможет отличиться от истинных изображений в степени, достаточной для обмана дискриминатора. Важно отметить, что GAN не ограничивается только на создание фотореалистических изображений. Они могут быть использованы для генерации любого типа изображений, включая рисунки, анимацию или дизайн предметов. Применение GAN широко разнообразно. Эта технология может использоваться в различных областях, таких как компьютерные игры, моделирование окружающей среды, графический дизайн, медицина и даже в криминалистике для создания фотороботов подозреваемых.
Однако, несмотря на все достижения GAN, они также имеют свои ограничения. Создание высококачественных изображений требует больших объемов данных и вычислительных мощностей. Кроме того, GAN могут страдать от проблемы "переобучения", когда они начинают повторять шаблоны из обучающего набора данных и не способны генерировать новые идеи.
Можно ожидать, что совсем скоро и человеческий глаз не сможет отличить настоящие изображения от фейковых. Уже сейчас вы можете сами попробовать сгенерировать изображения благодаря таким нейросетям, как
MidJounrey, CLIP, DALL-E и GPT-3. Все сгенерированные изображения же, можно удобно хранить в базе данных. Удобной платформой для решения задачи хранения изображений может стать программа Prostoysoft Tables от компании Простой софт.
