Kecerdasan Buatan (AI) telah merevolusikan banyak industri, dan salah satu aplikasinya yang paling menarik ialah dalam penjanaan imej. Daripada mencipta wajah manusia yang realistik kepada menghasilkan karya seni yang nyata, Keupayaan untuk Penjanaan Imej AI telah membuka jalan baharu dalam seni, reka bentuk dan teknologi. Artikel ini menyelidiki mekanisme di sebalik imej yang dijana AI, model yang memberi kuasa kepada mereka, dan implikasi yang lebih luas daripada teknologi ini.
Memahami Asas: Bagaimana Penjanaan Imej AI Berfungsi?
Apakah Model Generatif?
Model generatif ialah kelas algoritma AI yang boleh mencipta kejadian data baharu yang menyerupai data latihan. Dalam konteks penjanaan imej, model ini mempelajari corak daripada imej sedia ada dan menggunakan pengetahuan ini untuk menghasilkan imej baharu yang serupa.
Peranan Rangkaian Neural
Di tengah-tengah penjanaan imej AI ialah rangkaian saraf, terutamanya model pembelajaran mendalam seperti Rangkaian Neural Konvolusi (CNN). CNN direka bentuk untuk memproses data dengan topologi seperti grid, menjadikannya sesuai untuk analisis dan penjanaan imej. Mereka berfungsi dengan mengesan corak seperti tepi, tekstur dan bentuk, yang penting untuk memahami dan mencipta semula imej.
Model AI Utama dalam Penjanaan Imej AI
Rangkaian Musuh Generatif (GAN)
Diperkenalkan oleh Ian Goodfellow pada 2014, GAN terdiri daripada dua rangkaian saraf: penjana dan diskriminator. Penjana mencipta imej, manakala diskriminator menilai mereka terhadap imej sebenar. Melalui proses permusuhan ini, penjana menambah baik outputnya untuk menghasilkan imej yang semakin realistik.
StyleGAN
Dibangunkan oleh NVIDIA, StyleGAN ialah varian GAN yang terkenal kerana menghasilkan wajah manusia yang berkualiti tinggi. Ia memperkenalkan seni bina penjana berasaskan gaya, membenarkan kawalan ke atas tahap perincian yang berbeza dalam imej. StyleGAN2 dan StyleGAN3 menambah baik lagi kualiti imej dan menangani isu seperti tekstur melekat.
Model Penyebaran
Model resapan menjana imej dengan bermula dengan hingar rawak dan memperhalusinya secara beransur-ansur agar sepadan dengan output yang diingini. Mereka telah mendapat populariti kerana keupayaan mereka untuk menghasilkan imej berkualiti tinggi dan fleksibiliti mereka dalam pelbagai aplikasi.
Resapan Stabil
Resapan Stabil ialah model resapan sumber terbuka yang membolehkan penjanaan teks ke imej. Ia juga boleh melakukan inpainting dan outpainting, membolehkan penyuntingan dan sambungan imej. Sifat sumber terbukanya telah menjadikannya boleh diakses secara meluas untuk pembangun dan artis.
DALL E
Dibangunkan oleh OpenAI, DALL·E ialah model berasaskan transformer yang mampu menjana imej daripada penerangan teks. DALL·E 2 dan DALL·E 3 telah menambah baik daripada yang asal, menawarkan resolusi yang lebih tinggi dan penjajaran teks imej yang lebih tepat. DALL·E 3 disepadukan ke dalam ChatGPT untuk interaksi pengguna yang dipertingkatkan.
Proses Penjanaan Imej AI
Melatih Model
Model AI memerlukan latihan yang meluas tentang set data imej yang besar. Semasa latihan, model belajar mengenali corak dan ciri dalam imej, membolehkannya menjana imej baharu yang meniru data latihan.
Menjana Imej Baharu
Setelah dilatih, model boleh menghasilkan imej baharu dengan:
- Menerima Input: Ini boleh jadi hingar rawak (dalam GAN), gesaan teks (dalam DALL·E), atau imej sedia ada (untuk pengeditan).Langkah ini menangkap makna semantik teks, membolehkan AI memahami kandungan dan konteks.
- Memproses Input: Model memproses input melalui lapisan rangkaian neuralnya, menggunakan corak dan ciri yang dipelajari. Dengan menggunakan teks yang dikodkan, AI menggunakan model seperti Rangkaian Adversarial Generatif (GAN) atau model resapan untuk mencipta imej. Model ini menjana imej dengan bermula dengan hingar rawak dan memperhalusinya agar sepadan dengan penerangan teks.
- Penapisan dan Penilaian: Imej yang dihasilkan kemudiannya diperhalusi menggunakan mekanisme perhatian untuk memastikan keselarasan dengan teks. Model diskriminator menilai realisme dan konsistensi imej dengan input, memberikan maklum balas untuk penghalusan selanjutnya.
- Imej Keluaran: Output akhir ialah imej baharu yang mencerminkan ciri-ciri data latihan dan input khusus yang disediakan.
Contoh Kod Penjanaan Imej AI
berikut ialah contoh kod Python praktikal yang menunjukkan cara menjana imej menggunakan tiga model AI yang terkenal: Rangkaian Adversarial Generatif (GAN), Resapan Stabil dan DALL·E.
Generative Adversarial Networks (GAN) dengan PyTorch
Rangkaian Adversarial Generatif (GAN) terdiri daripada dua rangkaian saraf—Penjana dan Diskriminator—yang bersaing antara satu sama lain untuk menjana contoh data baharu yang realistik. Berikut ialah contoh ringkas menggunakan PyTorch untuk menjana imej:
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)
Kod ini mentakrifkan rangkaian penjana ringkas yang mengambil vektor hingar 100 dimensi sebagai input dan menghasilkan output 784 dimensi, yang boleh dibentuk semula menjadi imej 28×28. The tanh fungsi pengaktifan memastikan bahawa nilai output berada dalam julat , yang biasa untuk data imej.
Resapan Stabil dengan Peresap Muka Memeluk
Resapan Stabil ialah model teks-ke-imej yang berkuasa yang menghasilkan imej berdasarkan penerangan teks. Muka Berpeluk diffusers perpustakaan menyediakan antara muka yang mudah untuk menggunakan model ini:
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")
Skrip ini memuatkan model Stable Diffusion dan menjana imej berdasarkan gesaan yang disediakan. Pastikan anda memasang kebergantungan yang diperlukan dan GPU yang serasi untuk prestasi optimum.
DALL·E dengan OpenAI API
DALL·E ialah satu lagi model teks-ke-imej yang dibangunkan oleh OpenAI. Anda boleh berinteraksi dengannya menggunakan API OpenAI:
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")
Ganti "your-api-key" dengan kunci API OpenAI sebenar anda. Skrip ini menghantar gesaan kepada model DALL·E dan mendapatkan semula imej yang dijana. Imej itu kemudiannya disimpan secara setempat.
CometAPI juga berintegrasi DALL-E 3 API, anda juga boleh menggunakan kunci CometAPI untuk mengakses DALL-E 3 API, yang lebih mudah dan lebih pantas daripada OpenAI.
Untuk maklumat Model lanjut dalam Comet API sila lihat Dokumen API.
Contoh-contoh ini menyediakan titik permulaan untuk menjana imej menggunakan model AI yang berbeza. Setiap model mempunyai keupayaan dan keperluan tersendiri, jadi pilih model yang paling sesuai dengan keperluan projek anda.
Kesimpulan
Penjanaan imej AI berdiri di persimpangan teknologi dan kreativiti, menawarkan kemungkinan belum pernah terjadi sebelumnya dalam penciptaan kandungan visual. Memahami cara AI menjana imej, model yang terlibat dan implikasi teknologi ini adalah penting semasa kami menavigasi penyepaduannya ke dalam pelbagai aspek masyarakat.
Akses AI Imej API dalam CometAPI
CometAPI menyediakan akses kepada lebih 500 model AI, termasuk sumber terbuka dan model multimodal khusus untuk sembang, imej, kod dan banyak lagi. Kekuatan utamanya terletak pada memudahkan proses integrasi AI yang kompleks secara tradisional. Dengan itu, akses kepada alatan AI terkemuka seperti Claude, OpenAI, Deepseek dan Gemini tersedia melalui langganan tunggal yang bersatu. Anda boleh menggunakan API dalam CometAPI untuk mencipta muzik dan karya seni, menjana video dan membina aliran kerja anda sendiri
CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan API GPT-4o ,API Pertengahan Perjalanan API Resapan Stabil (Stable Diffusion XL 1.0 API) dan Flux API(FLUX.1 API dll), dan anda akan mendapat $1 dalam akaun anda selepas mendaftar dan log masuk!
CometAPI menyepadukan yang terkini API imej GPT-4o .