Жасанды интеллект (AI) көптеген салаларда төңкеріс жасады және оның ең көрнекті қолданбаларының бірі AI кескінін жасау болып табылады. Бұл технология машиналарға шығармашылықты есептеу күшімен араластырып, мәтіндік сипаттамалардан кескіндер жасауға мүмкіндік береді. Өнер туындысын жасаудан медициналық бейнелеуге көмектесуге дейін, AI кескінін жасау визуалды мазмұнды қабылдау және жасау жолын өзгертеді.
AI кескінін жасау дегеніміз не?
AI Image Generation – жасанды интеллект саласы, ол машиналық оқыту үлгілерін пайдалана отырып, жаңа, шынайы кескіндерді жасауға бағытталған. Бұл үлгілер бар кескіндерден үлгілерді үйренеді және оқу деректеріне ұқсайтын жаңа көрнекі бейнелерді жасайды. Бұл технологияның өнер, дизайн, ойын және т.б. салаларында қолданбалары бар.AI Image Generation – жасанды интеллект саласы, ол машиналық оқыту үлгілерін пайдаланып жаңа, шынайы кескіндерді жасауға бағытталған. Бұл үлгілер бар кескіндерден үлгілерді үйренеді және оқу деректеріне ұқсайтын жаңа көрнекі бейнелерді жасайды. Бұл технологияның өнер, дизайн, ойын және т.б. салаларында қолданбалары бар.
AI кескінін жасаудың төрт негізгі әдісі:
- Вариациялық автокодерлер (VAEs)
- Генеративті қарсыластық желілер (GANs)
- Диффузия модельдері
- Авторегрессивті модельдер (мысалы, трансформаторлар)
Әр техниканы егжей-тегжейлі қарастырайық
1. Вариациялық автокодерлер (VAEs)
қайта қарау
VAE - кіріс деректерін жасырын кеңістікке кодтауды үйренетін, содан кейін деректерді қайта құру үшін осы кеңістіктен декодтауды үйренетін генеративті модельдер. Олар аутокодерлер мен ықтималдық графикалық модельдер принциптерін біріктіреді, бұл үйренген жасырын кеңістіктен іріктеу арқылы жаңа деректерді генерациялауға мүмкіндік береді.
Бұл қалай жұмыс істейді
- кодер: ықтималдық үлестірімінің параметрлерін (орташа және дисперсия) шығара отырып, кіріс деректерін жасырын кеңістікке салыстырады.
- Іріктеу: Осы үлестірімнен нүктені таңдайды.
- Декодер: Таңдалған нүктеден деректерді қалпына келтіреді.
Модель қайта құрудағы жоғалтуды және үйренген үлестірім мен алдыңғы таралу арасындағы алшақтықты азайтуға үйретілген (әдетте стандартты қалыпты үлестірім).
Код мысалы (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. Генеративті қарсыластық желілер (GANs)
қайта қарау
GAN екі нейрондық желіден тұрады: генератор және дискриминатор. Генератор жалған деректерді жасайды, ал дискриминатор деректердің түпнұсқалығын бағалайды. Олар бір уақытта ойын-теориялық шеңберде оқытылады, мұнда генератор дискриминаторды алдауды мақсат етеді, ал дискриминатор нақты деректерді жалған деректерден ажыратуға тырысады.
Бұл қалай жұмыс істейді
- генератор: Кіріс ретінде кездейсоқ шуды қабылдайды және деректерді жасайды.
- Дискриминатор: деректердің нақты немесе жасалғанын бағалайды.
- оқыту: Екі желі де қарама-қарсы түрде дайындалады; генератор нақтырақ деректерді шығару үшін жетілдіріледі, ал дискриминатор жалғанды анықтау қабілетін арттырады.
Код мысалы (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. Диффузия модельдері
қайта қарау
Диффузиялық модельдер бірте-бірте шу шығару процесін кері қайтару арқылы деректерді жасайды. Олар кездейсоқ шудан басталады және когерентті деректерді шығару үшін оны итеративті түрде бұзады. Бұл модельдер жоғары сапалы кескіндерді жасауда керемет өнімділікті көрсетті.
Бұл қалай жұмыс істейді
- Форвард процесс: Бірнеше қадамдар бойынша деректерге шуды біртіндеп қосады.
- Кері процесс: Бастапқы деректерді қалпына келтіре отырып, шуды кезең-кезеңімен жоюды үйренеді.
- оқыту: Модель әр қадамда қосылатын шуды болжауға үйретілген, бұл генерация кезінде дезоляция процесін жеңілдетеді.
Код мысалы (жеңілдетілген)
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
Толық диффузиялық модельді енгізу күрделі жоспарлау мен оқыту процедураларын қамтиды. Кешенді енгізулер үшін.
4. Авторегрессивті модельдер (мысалы, трансформаторлар)
қайта қарау
Авторегрессивті модельдер алдыңғылардың негізінде келесі элементті болжа отырып, деректерді дәйекті түрде жасайды. Трансформаторлар назар аудару механизмдерімен кескіндерді патчтар немесе пикселдер тізбегі ретінде қарастыратын кескіндерді құру тапсырмаларына бейімделген.
Бұл қалай жұмыс істейді
- Деректерді ұсыну: Суреттер реттіліктерге бөлінеді (мысалы, патчтар).
- модельдеу: Үлгі алдыңғы элементтерге шартталған реттіліктегі келесі элементті болжайды.
- ұрпақ: Бастапқы таңбалауыштан басталады және деректерді кезең-кезеңімен жасайды.
Код мысалы (жеңілдетілген)
python# Pseudo-code for autoregressive image generation
sequence =
::contentReference{index=44}
Танымал AI кескін генераторлары (2024–2025)
Міне, кейбір жетекші AI кескін генераторлары
1. Орташа сапар
MidJourney өзінің көркем және стильдендірілген кескін жасауымен танымал. Оның соңғы нұсқасы, V7, күрделі көріністер мен бөлшектерді өңдеуде жақсарды, бірақ әлі де анатомиялық құрылымдардың дұрыс еместігі және кейбір сынақтарда мәтінді нашар көрсету мәселелері бар. Осыған қарамастан, MidJourney әлі де шығармашылық жобалар мен бейнелеу өнерін жасау үшін кеңінен қолданылады.
- платформа: Дискорд негізі
- Күшті жақтары:Көркем және елестететін көрнекі бейнелерді жасауда, әсіресе қиял-ғажайып, ғылыми-фантастикалық және дерексіз стильдерде үздік
- Пайдалану ережесі:Бірегей, стильдендірілген кескіндерді іздейтін суретшілер мен дизайнерлер үшін өте қолайлы.
2. DALL·E 3 (OpenAI)
- платформа:ChatGPT-пен біріктірілген.
- Күшті жақтары:Күрделі көріністерді және мәтінді біріктіруді қоса, жоғары дәлдікпен егжей-тегжейлі мәтіндік сұраулардан кескіндерді жасайды
- Пайдалану ережесі:Мәтіндік сипаттамалардан нақты және дәйекті кескін жасауды қажет ететін пайдаланушылар үшін қолайлы.
3. Тұрақты диффузия (DreamStudio арқылы)
- платформа: Веб-негізделген және ашық бастапқы.
- Күшті жақтары:Стильдер мен мәліметтерді басқара отырып, реттелетін кескін жасауды ұсынады
- Пайдалану ережесі:Кескінді жасауда икемділік пен теңшеуді қажет ететін әзірлеушілер мен суретшілер таңдайды.
4. Adobe Firefly
- платформа:Adobe Creative Cloud бағдарламасына біріктірілген.
- Күшті жақтары: Таныс Adobe құралдарының ішінде генеративті толтыру және мәтінді кескінге ауыстыру мүмкіндіктерін қамтамасыз етеді
- Пайдалану ережесі: Adobe өнімдерін пайдаланып жүрген дизайнерлер мен шығармашылық адамдар үшін өте қолайлы.
5. GPT-4o кескінді жасау
- платформа:CometAPI және OpenAI.
- Күшті жақтары:PT-4o мәтіндік және сурет кірістері мен шығыстарын өңдеуге арналған, бұл оған әңгімеге контекстік сәйкес келетін кескіндерді жасауға мүмкіндік береді. Бұл интеграция үздіксіз диалог негізінде неғұрлым үйлесімді және сәйкес кескінді жасауға мүмкіндік береді.
- Пайдалану ережесі: Кескінді тез және оңай жасауды қалайтын маркетологтар мен контент жасаушылар үшін тамаша
Шектеулер және этикалық ойлар
Техникалық шектеулер
Жетістіктерге қарамастан, AI арқылы жасалған кескіндер бұрмаланған мүмкіндіктер немесе шынайы емес элементтер сияқты кемшіліктерді көрсете алады. Бұл кемшіліктер үлгіні нақтылау мен сапаны бақылаудың тұрақты қажеттілігін көрсетеді.
Этикалық мәселелер
AI үлгілерін үйрету үшін авторлық құқықпен қорғалған материалды пайдалану зияткерлік меншік құқығы туралы пікірталас тудырды. Суретшілер өз жұмыстарының келісімсіз пайдаланылуына алаңдаушылық білдіреді, бұл әділ пайдалану және өтемақы туралы пікірталастарға әкеледі.
Біржақтылық және өкілдік
Жасанды интеллект үлгілері оқу деректерінде болатын бұрмалануларды байқаусызда жалғастыра алады, бұл бұрмаланған көріністерге әкеледі. Мысалы, белгілі бір демографиялық деректер жеткіліксіз ұсынылуы немесе дұрыс емес бейнеленуі мүмкін, бұл AI жасаған мазмұндағы инклюзивтілік пен әділдік туралы сұрақтарды тудырады.
қорытынды
AI кескінін жасау технология мен шығармашылықтың қиылысында тұрып, көптеген салаларда трансформациялық мүмкіндіктерді ұсынады. Қиындықтар әлі де болса, әсіресе этика мен дәлдікке қатысты, бұл технологияның әлеуетті пайдасы орасан зор. Оның дамуын шарлау барысында инновацияны да, жауапкершілікті де ескеретін теңдестірілген көзқарас оның әлеуетін толық пайдалану үшін шешуші болады.
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 .Comet API ішіндегі үлгі туралы қосымша ақпаратты қараңыз API құжаты.
