Жасанды интеллект (AI) көптеген салаларда төңкеріс жасады және оның ең қызықты қолданбаларының бірі кескінді жасау болып табылады. Адамның шынайы бет-бейнесін жасаудан сюрреальдық өнер туындыларын жасауға дейін, AI кескінін жасау мүмкіндігі өнер, дизайн және технологияда жаңа жолдарды ашты. Бұл мақала AI арқылы жасалған кескіндердің артындағы механизмдерді, оларды қуаттандыратын модельдерді және осы технологияның кеңірек салдарын зерттейді.
Негіздерді түсіну: AI кескінін жасау қалай жұмыс істейді?
Генеративті модельдер дегеніміз не?
Генеративті модельдер - оқыту деректеріне ұқсас жаңа деректер даналарын жасай алатын AI алгоритмдерінің класы. Кескінді генерациялау контекстінде бұл модельдер бар кескіндерден үлгілерді үйренеді және осы білімді жаңа, ұқсас кескіндерді шығару үшін пайдаланады.
Нейрондық желілердің рөлі
AI кескінін генерациялаудың негізінде нейрондық желілер, әсіресе конволюционды нейрондық желілер (CNN) сияқты терең оқыту үлгілері жатыр. CNN тор тәрізді топологиясы бар деректерді өңдеуге арналған, бұл оларды кескінді талдау және жасау үшін өте қолайлы етеді. Олар кескіндерді түсіну және қайта жасау үшін маңызды жиектер, текстуралар және пішіндер сияқты үлгілерді анықтау арқылы жұмыс істейді.
AI кескінін жасаудағы негізгі AI үлгілері
Генеративті қарсыластық желілер (GANs)
2014 жылы Ян Гудфеллоу ұсынған GAN екі нейрондық желіден тұрады: генератор және дискриминатор. Генератор кескіндерді жасайды, ал дискриминатор оларды нақты кескіндермен бағалайды. Осы қарама-қайшылықты процесс арқылы генератор барған сайын шынайы кескіндерді шығару үшін өз шығысын жақсартады.
StyleGAN
NVIDIA әзірлеген StyleGAN — жоғары сапалы адам беттерін жасау үшін белгілі GAN нұсқасы. Ол кескіндегі бөлшектердің әртүрлі деңгейлерін басқаруға мүмкіндік беретін стильге негізделген генератор архитектурасын ұсынады. StyleGAN2 және StyleGAN3 кескін сапасын одан әрі жақсартты және текстураның жабысуы сияқты мәселелерді шешті.
Диффузия модельдері
Диффузия модельдері кескіндерді кездейсоқ шудан бастап және оны қажетті нәтижеге сәйкестендіру үшін біртіндеп нақтылау арқылы жасайды. Олар жоғары сапалы кескіндерді шығару қабілетіне және әртүрлі қолданбаларда икемділігіне байланысты танымал болды.
Тұрақты диффузия
Тұрақты диффузия — мәтіннен кескінге генерациялауға мүмкіндік беретін ашық бастапқы диффузия үлгісі. Ол сонымен қатар кескінді өңдеуге және кеңейтуге мүмкіндік беретін бояуды және бояуды орындай алады. Оның ашық бастапқы сипаты оны әзірлеушілер мен суретшілер үшін кеңінен қол жетімді етті.
ДАЛЛ Е
OpenAI әзірлеген DALL·E - мәтіндік сипаттамалардан кескіндер жасауға қабілетті трансформаторға негізделген модель. DALL·E 2 және DALL·E 3 жоғары ажыратымдылық пен дәлірек кескін мәтінін туралауды ұсына отырып, түпнұсқаға қарағанда жақсарды. DALL·E 3 кеңейтілген пайдаланушы өзара әрекеттесуі үшін ChatGPT бағдарламасына біріктірілген.
AI кескінін жасау процесі
Модельді жаттықтыру
Жасанды интеллект үлгілері кескіндердің үлкен деректер жиыны бойынша ауқымды дайындықты қажет етеді. Жаттығу кезінде модель кескіндердегі үлгілер мен мүмкіндіктерді тануды үйренеді, бұл оған жаттығу деректерін еліктейтін жаңа кескіндерді жасауға мүмкіндік береді.
Жаңа кескіндерді жасау
Үйретілгеннен кейін модель жаңа кескіндерді келесі жолдармен жасай алады:
- Кірісті қабылдау: Бұл кездейсоқ шу (GAN жүйесінде), мәтіндік шақыру (DALL·E тілінде) немесе бар кескін (өңдеу үшін) болуы мүмкін. Бұл қадам мәтіннің семантикалық мағынасын түсіріп, AI-ға мазмұн мен контекстті түсінуге мүмкіндік береді.
- Кіріс өңделуде: Модель үйренген үлгілер мен мүмкіндіктерді қолдана отырып, нейрондық желі деңгейлері арқылы енгізуді өңдейді. Кодталған мәтінді пайдалана отырып, AI кескіндерді жасау үшін Генеративті қарсыластық желілер (GANs) немесе диффузиялық модельдер сияқты үлгілерді пайдаланады. Бұл модельдер кездейсоқ шуылдан бастап, мәтіндік сипаттамаға сәйкестендіру үшін кескіндерді жасайды.
- Нақтылау және бағалау: Жасалған кескін мәтінмен үйлесімділікті қамтамасыз ету үшін назар аудару механизмдерінің көмегімен нақтыланады. Дискриминатор моделі кескіннің шынайылығын және кіріспен сәйкестігін бағалайды, әрі қарай нақтылау үшін кері байланысты қамтамасыз етеді.
- Суретті шығару: Түпкілікті нәтиже оқу деректерінің сипаттамаларын және берілген нақты кірісті көрсететін жаңа кескін болып табылады.
AI кескінін жасаудың код мысалы
мұнда үш көрнекті AI үлгісін пайдаланып кескіндерді қалай жасау керектігін көрсететін практикалық Python код мысалдары берілген: Генеративті қарсыластық желілер (GANs), тұрақты диффузия және DALL·E.
PyTorch көмегімен генеративті қарсыластық желілер (GAN).
Генеративті қарсыластық желілер (GANs) екі нейрондық желіден тұрады - Генератор және Дискриминатор - олар жаңа, шынайы деректер даналарын жасау үшін бір-бірімен бәсекелеседі. Мұнда кескіндерді жасау үшін PyTorch көмегімен жеңілдетілген мысал келтірілген:
pythonimport torch
import torch.nn as nn
# Define the Generator network
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(100, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 784) # Assuming output image size is 28x28
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.tanh(self.fc2(x))
return x
# Instantiate the generator
generator = Generator()
# Generate a random noise vector
noise = torch.randn(1, 100)
# Generate an image
generated_image = generator(noise)
Бұл код кіріс ретінде 100 өлшемді шу векторын қабылдайтын және 784×28 кескінге өзгертуге болатын 28 өлшемді шығысты шығаратын қарапайым генератор желісін анықтайды. The tanh белсендіру функциясы шығыс мәндерінің кескін деректері үшін ортақ ауқымында болуын қамтамасыз етеді.
Құшақтайтын бет диффузорлары бар тұрақты диффузия
Тұрақты диффузия – мәтіндік сипаттамаларға негізделген кескіндерді генерациялайтын қуатты мәтіннен кескінге модель. Құшақтап тұрған бет diffusers кітапхана осы үлгіні пайдалану үшін оңай интерфейсті ұсынады:
pythonfrom diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
# Load the pre-trained Stable Diffusion model
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4")
pipe = pipe.to("cuda") # Move the model to GPU for faster inference
# Generate an image from a text prompt
prompt = "A serene landscape with mountains and a river"
image = pipe(prompt).images
# Save the generated image
image.save("generated_image.png")
Бұл сценарий Тұрақты диффузия үлгісін жүктейді және берілген шақыруға негізделген кескінді жасайды. Оңтайлы өнімділік үшін қажетті тәуелділіктер мен үйлесімді GPU орнатылғанына көз жеткізіңіз
OpenAI API көмегімен DALL·E
DALL·E - OpenAI әзірлеген мәтіннен кескінге басқа модель. Сіз онымен OpenAI API арқылы әрекеттесе аласыз:
pythonimport openai
import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
# Set your OpenAI API key
openai.api_key = "your-api-key"
# Generate an image using DALL·E
response = openai.Image.create(
prompt="A futuristic cityscape at sunset",
n=1,
size="512x512"
)
# Get the URL of the generated image
image_url = response
# Download and display the image
image_response = requests.get(image_url)
image = Image.open(BytesIO(image_response.content))
image.save("dalle_generated_image.png")
ауыстырыңыз "your-api-key" нақты OpenAI API кілтімен. Бұл сценарий DALL·E үлгісіне шақыруды жібереді және жасалған кескінді шығарады. Содан кейін сурет жергілікті түрде сақталады
CometAPI да біріктіреді DALL-E 3 API, кіру үшін CometAPI кілтін де пайдалануға болады DALL-E 3 API, бұл OpenAI-ге қарағанда ыңғайлы және жылдамырақ.
Comet API ішіндегі үлгі туралы қосымша ақпаратты қараңыз API құжаты.
Бұл мысалдар әртүрлі AI үлгілерін пайдаланып кескіндерді жасаудың бастапқы нүктесін береді. Әрбір модельдің бірегей мүмкіндіктері мен талаптары бар, сондықтан жобаңыздың қажеттіліктеріне сәйкес келетінін таңдаңыз.
қорытынды
AI кескінін жасау технология мен шығармашылықтың қиылысында тұрып, визуалды мазмұнды жасауда бұрын-соңды болмаған мүмкіндіктерді ұсынады. Жасанды интеллект кескіндерді, тартылған модельдерді және осы технологияның салдарын қалай жасайтынын түсіну оның қоғамның әртүрлі аспектілеріне интеграциялануын шарлау үшін өте маңызды.
CometAPI ішіндегі AI Image API интерфейсіне қол жеткізіңіз
CometAPI 500-ден астам AI үлгілеріне, соның ішінде ашық бастапқы және чатқа, кескіндерге, кодқа және т.б. арналған мамандандырылған мультимодальды үлгілерге қол жеткізуді қамтамасыз етеді. Оның негізгі күші AI интеграциясының дәстүрлі күрделі процесін жеңілдетуде жатыр. Оның көмегімен Claude, OpenAI, Deepseek және Gemini сияқты жетекші AI құралдарына қол жеткізу бірыңғай, біртұтас жазылым арқылы қол жетімді. Музыка және өнер туындыларын жасау, бейнелерді жасау және өзіңіздің жұмыс үрдістеріңізді құру үшін CometAPI жүйесінде API пайдалануға болады.
CometAPI біріктіруге көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсыныңыз GPT-4o API ,Midjourney API Тұрақты диффузия API (Stable Diffusion XL 1.0 API) және Flux API(FLUX.1 API т.б.), тіркеліп, кіргеннен кейін тіркелгіңізге $1 аласыз!
CometAPI ең соңғысын біріктіреді GPT-4o-image API .