ما هو توليد الصور بالذكاء الاصطناعي؟ دليل المبتدئين

أحدث الذكاء الاصطناعي ثورةً في العديد من الصناعات، ومن أبرز تطبيقاته البصرية توليد الصور بالذكاء الاصطناعي. تُمكّن هذه التقنية الآلات من إنشاء صور من أوصاف نصية، جامعةً بين الإبداع والقدرات الحاسوبية. من إنتاج الأعمال الفنية إلى المساعدة في التصوير الطبي، يُعيد توليد الصور بالذكاء الاصطناعي صياغة كيفية إدراكنا للمحتوى المرئي وإنشائه.

ما هو توليد الصور بالذكاء الاصطناعي؟

توليد الصور بالذكاء الاصطناعي هو مجالٌ ضمن الذكاء الاصطناعي يُركز على إنشاء صور جديدة وواقعية باستخدام نماذج التعلم الآلي. تتعلم هذه النماذج أنماطًا من الصور الموجودة وتُنتج صورًا جديدة تُشبه بيانات التدريب. لهذه التقنية تطبيقات في الفن والتصميم والألعاب وغيرها.

التقنيات الأساسية الأربعة لتوليد الصور بالذكاء الاصطناعي هي:

1. المبردات التلقائية المتغيرة (VAEs)
2. شبكات الخصومة التوليدية (GANs)
3. نماذج الانتشار
4. نماذج الانحدار التلقائي (على سبيل المثال، المحولات)

دعونا نتعمق في كل تقنية

---

1. أجهزة التشفير التلقائي المتغيرة (VAEs)

نظرة عامة

نماذج VAE هي نماذج توليدية تتعلم ترميز بيانات الإدخال في مساحة كامنة، ثم فك ترميزها من هذه المساحة لإعادة بناء البيانات. تجمع هذه النماذج بين مبادئ المشفرات التلقائية والنماذج الرسومية الاحتمالية، مما يسمح بتوليد بيانات جديدة من خلال أخذ عينات من المساحة الكامنة المكتسبة.

آلية العمل

• التشفير:تقوم بتعيين بيانات الإدخال إلى مساحة كامنة، مما يؤدي إلى إنتاج معلمات (المتوسط ​​والتباين) لتوزيع الاحتمالات.
• أخذ العينات:يأخذ عينة من نقطة من هذا التوزيع.
• فك:إعادة بناء البيانات من النقطة المأخوذة من العينة.​

يتم تدريب النموذج لتقليل خسارة إعادة البناء والتباعد بين التوزيع المستفاد والتوزيع السابق (عادةً ما يكون توزيعًا طبيعيًا قياسيًا).​

مثال على الكود (PyTorch)

pythonimport torch
import torch.nn as nn

class VAE(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=784, latent_dim=20):
        super(VAE, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 400)
        self.fc_mu = nn.Linear(400, latent_dim)
        self.fc_logvar = nn.Linear(400, latent_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(latent_dim, 400)
        self.fc3 = nn.Linear(400, input_dim)

    def encode(self, x):
        h = torch.relu(self.fc1(x))
        return self.fc_mu(h), self.fc_logvar(h)

    def reparameterize(self, mu, logvar):
        std = torch.exp(0.5 * logvar)
        eps = torch.randn_like(std)
        return mu + eps * std

    def decode(self, z):
        h = torch.relu(self.fc2(z))
        return torch.sigmoid(self.fc3(h))

    def forward(self, x):
        mu, logvar = self.encode(x.view(-1, 784))
        z = self.reparameterize(mu, logvar)
        return self.decode(z), mu, logvar

---

2. شبكات الخصومة التوليدية (GANs)

نظرة عامة

تتكون شبكات GAN من شبكتين عصبيتين: مُولِّد ومُميِّز. يُنشئ المُولِّد بياناتٍ مُزيَّفة، بينما يُقيِّم المُميِّز صحة البيانات. يتم تدريبهما في آنٍ واحد في إطار نظرية الألعاب، حيث يهدف المُولِّد إلى خداع المُميِّز، بينما يسعى المُميِّز إلى التمييز بين البيانات الحقيقية والمُزيَّفة.

آلية العمل

• مولد كهرباء:يأخذ الضوضاء العشوائية كمدخل ويولد البيانات.
• مميز:يقوم بتقييم ما إذا كانت البيانات حقيقية أم تم إنشاؤها.
• التدريب:يتم تدريب كلتا الشبكتين بشكل تنافسي؛ حيث يتحسن المولد لإنتاج بيانات أكثر واقعية، ويعزز المميز قدرته على اكتشاف البيانات المزيفة.

مثال على الكود (PyTorch)

pythonimport torch
import torch.nn as nn

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, noise_dim=100, output_dim=784):
        super(Generator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(noise_dim, 256),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(256, output_dim),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, z):
        return self.model(z)

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=784):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, 256),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Linear(256, 1),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        return self.model(x)

---

3. نماذج الانتشار

نظرة عامة

تُولّد نماذج الانتشار البيانات عن طريق عكس عملية التشويش التدريجي. تبدأ هذه النماذج بتشويش عشوائي، ثم تُزيله تدريجيًا لإنتاج بيانات متماسكة. وقد أظهرت هذه النماذج أداءً رائعًا في توليد صور عالية الجودة.

آلية العمل

• عملية إلى الأمام:يضيف الضوضاء إلى البيانات تدريجيًا على عدة خطوات.
• عملية عكسية:يتعلم كيفية إزالة الضوضاء خطوة بخطوة، وإعادة بناء البيانات الأصلية.
• التدريب:يتم تدريب النموذج للتنبؤ بالضوضاء المضافة في كل خطوة، مما يسهل عملية إزالة الضوضاء أثناء التوليد.​

مثال الكود (مبسط)

python# Pseudo-code for a diffusion step

def diffusion_step(x, t, model):
    noise = torch.randn_like(x)
    x_noisy = add_noise(x, t, noise)
    predicted_noise = model(x_noisy, t)
    loss = loss_function(predicted_noise, noise)
    return loss

يتطلب تنفيذ نموذج الانتشار الكامل إجراءات جدولة وتدريب معقدة. للتنفيذات الشاملة.

---

4. نماذج الانحدار التلقائي (على سبيل المثال، المحولات)

نظرة عامة

تُولّد نماذج الانحدار التلقائي البيانات بشكل تسلسلي، مُتنبئةً بالعنصر التالي بناءً على العناصر السابقة. وقد تم تكييف المُحوّلات، بآليات انتباهها، لمهام توليد الصور، حيث تُعامل الصور كتسلسلات من البقع أو البكسلات.

آلية العمل

• شرح البيانات:يتم تقسيم الصور إلى تسلسلات (على سبيل المثال، الرقع).
• تصميم:يتنبأ النموذج بالعنصر التالي في التسلسل، اعتمادًا على العناصر السابقة.
• جيل:يبدأ بالرمز الأولي ويولد البيانات خطوة بخطوة.​

مثال الكود (مبسط)

python# Pseudo-code for autoregressive image generation

sequence =
::contentReference{index=44}

مولدات الصور المشهورة بالذكاء الاصطناعي (2024-2025)

فيما يلي بعض من مولدات الصور الرائدة بالذكاء الاصطناعي

1. ميدجورني

يشتهر برنامج MidJourney بقدرته على توليد الصور الفنية والأسلوبية. وقد حسّن إصداره الأخير، الإصدار 7، من معالجة المشاهد والتفاصيل المعقدة، إلا أنه لا يزال يعاني من مشاكل تتعلق بالهياكل التشريحية غير الدقيقة وضعف عرض النصوص في بعض الاختبارات. ومع ذلك، لا يزال MidJourney يُستخدم على نطاق واسع في المشاريع الإبداعية وإنتاج الفنون البصرية.

• المنظومة:قاعدة ديسكورد
• نقاط القوة:يتميز في إنشاء صور فنية وخيالية، وخاصة في الأنماط الخيالية والخيالية العلمية والتجريدية
• الحلول المقترحة:مثالي للفنانين والمصممين الذين يبحثون عن صور فريدة ومنمقة.

2. DALL·E 3 (OpenAI)

• المنظومة:متكامل مع ChatGPT.
• نقاط القوة:يُنشئ صورًا من مطالبات نصية مفصلة بدقة عالية، بما في ذلك المشاهد المعقدة وتكامل النص
• الحلول المقترحة:مناسب للمستخدمين الذين يحتاجون إلى إنشاء صور دقيقة ومتماسكة من الأوصاف النصية.

3. الانتشار المستقر (عبر DreamStudio)

• المنظومة:مبني على الويب ومفتوح المصدر.
• نقاط القوة:يوفر إنشاء صور قابلة للتخصيص مع التحكم في الأنماط والتفاصيل
• الحلول المقترحة:يفضله المطورون والفنانون الذين يحتاجون إلى المرونة والتخصيص في إنشاء الصور.

4. برنامج Adobe Firefly

• المنظومة:متكامل مع Adobe Creative Cloud.
• نقاط القوة:يوفر ميزات التعبئة التوليدية وتحويل النص إلى صورة داخل أدوات Adobe المألوفة
• الحلول المقترحة:مثالي للمصممين والمبدعين الذين يستخدمون منتجات Adobe بالفعل.

5. إنشاء صور GPT-4o

• المنظومة:CometAPI و OpenAI.
• نقاط القوةتم تصميم PT-4o للتعامل مع كل من مدخلات ومخرجات النصوص والصور، مما يتيح له إنشاء صور تتوافق سياقيًا مع المحادثة، ويسمح هذا التكامل بإنشاء صور أكثر تماسكًا وارتباطًا بناءً على الحوار الجاري
• الحلول المقترحة:رائع للمسوقين ومنشئي المحتوى الذين يبحثون عن إنشاء صور سريعة وسهلة

القيود والاعتبارات الأخلاقية

القيود الفنية

رغم التطورات، قد تُظهر الصور المُولّدة بالذكاء الاصطناعي عيوبًا، مثل تشوّه الملامح أو عناصر غير واقعية. تُبرز هذه العيوب الحاجةَ المُستمرة لتحسين النماذج ومراقبة الجودة.

مخاوف أخلاقية

أثار استخدام مواد محمية بحقوق الطبع والنشر لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي جدلاً حول حقوق الملكية الفكرية. وأعرب الفنانون عن مخاوفهم من استخدام أعمالهم دون موافقتهم، مما أدى إلى نقاشات حول الاستخدام العادل والتعويض.

التحيز والتمثيل

قد تُرسّخ نماذج الذكاء الاصطناعي، دون قصد، التحيزات الموجودة في بيانات تدريبها، مما يؤدي إلى تمثيلات مشوهة. على سبيل المثال، قد لا تُمثّل بعض الفئات الديموغرافية تمثيلاً كافياً أو تُصوّر بشكل غير دقيق، مما يثير تساؤلات حول الشمولية والعدالة في المحتوى المُنتج بواسطة الذكاء الاصطناعي.

الخاتمة

يُمثل توليد الصور بالذكاء الاصطناعي نقطة التقاء بين التكنولوجيا والإبداع، مُتيحًا إمكانياتٍ تحويليةً في قطاعاتٍ مُتعددة. ورغم استمرار التحديات، لا سيما فيما يتعلق بالأخلاقيات والدقة، إلا أن الفوائد المُحتملة لهذه التقنية هائلة. وفي سياق تطويرها، سيكون اتباع نهجٍ متوازنٍ يُراعي الابتكار والمسؤولية أمرًا بالغ الأهمية لتسخير كامل إمكاناتها.

الوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات الصور AI في CometAPI

يوفر CometAPI إمكانية الوصول إلى أكثر من 500 نموذج ذكاء اصطناعي، بما في ذلك نماذج مفتوحة المصدر ومتعددة الوسائط متخصصة للدردشة والصور والبرمجة وغيرها. تكمن قوته الأساسية في تبسيط عملية دمج الذكاء الاصطناعي المعقدة تقليديًا. بفضله، يمكنك الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي الرائدة مثل Claude وOpenAI وDeepseek وGemini من خلال اشتراك واحد موحد. يمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات في CometAPI لإنشاء الموسيقى والأعمال الفنية، وإنشاء مقاطع الفيديو، وبناء سير عملك الخاصة.

كوميت ايه بي اي عرض سعر أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على التكامل واجهة برمجة تطبيقات GPT-4o ,منتصف الرحلة API واجهة برمجة تطبيقات الانتشار المستقرة (واجهة برمجة تطبيقات Stable Diffusion XL 1.0) و Flux API(FLUX.1 API إلخ)، وستحصل على 1 دولار في حسابك بعد التسجيل وتسجيل الدخول!

يدمج CometAPI أحدث واجهة برمجة تطبيقات GPT-4o-image .للحصول على مزيد من المعلومات حول النموذج في Comet API، يرجى الاطلاع على وثيقة API.