ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ปฏิวัติอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย และหนึ่งในแอปพลิเคชันที่น่าสนใจที่สุดคือการสร้างภาพ ตั้งแต่การสร้างใบหน้ามนุษย์ที่สมจริงไปจนถึงการสร้างงานศิลปะเหนือจริง ความสามารถในการสร้างภาพด้วย AI ได้เปิดโอกาสใหม่ๆ ในด้านศิลปะ การออกแบบ และเทคโนโลยี บทความนี้จะเจาะลึกถึงกลไกเบื้องหลังภาพที่สร้างด้วย AI โมเดลที่ขับเคลื่อนภาพเหล่านั้น และผลกระทบที่กว้างขึ้นของเทคโนโลยีนี้
ทำความเข้าใจพื้นฐาน: การสร้างภาพ AI ทำงานอย่างไร
Generative Model คืออะไร?
Generative models คือกลุ่มของอัลกอริทึม AI ที่สามารถสร้างอินสแตนซ์ข้อมูลใหม่ที่คล้ายกับข้อมูลฝึกอบรม ในบริบทของการสร้างภาพ โมเดลเหล่านี้จะเรียนรู้รูปแบบจากภาพที่มีอยู่แล้วและใช้ความรู้ดังกล่าวเพื่อสร้างภาพใหม่ที่คล้ายกัน
บทบาทของเครือข่ายประสาท
หัวใจสำคัญของการสร้างภาพด้วย AI คือเครือข่ายประสาท โดยเฉพาะโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก เช่น Convolutional Neural Networks (CNNs) CNN ออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลด้วยโทโพโลยีแบบกริด ทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์และสร้างภาพ CNN ทำงานโดยตรวจจับรูปแบบต่างๆ เช่น ขอบ พื้นผิว และรูปร่าง ซึ่งมีความสำคัญต่อการทำความเข้าใจและสร้างภาพใหม่
โมเดล AI สำคัญในการสร้างภาพ AI
Generative Adversarial Networks (GAN)
GAN นำเสนอโดย Ian Goodfellow ในปี 2014 ประกอบด้วยเครือข่ายประสาทสองเครือข่าย ได้แก่ เครื่องกำเนิดและตัวแยกแยะ เครื่องกำเนิดจะสร้างภาพ ในขณะที่ตัวแยกแยะจะประเมินภาพเหล่านั้นเทียบกับภาพจริง ผ่านกระบวนการโต้แย้งนี้ เครื่องกำเนิดจะปรับปรุงเอาต์พุตเพื่อสร้างภาพที่สมจริงยิ่งขึ้น
สไตล์
StyleGAN ได้รับการพัฒนาโดย NVIDIA ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ GAN ที่รู้จักกันดีในการสร้างใบหน้ามนุษย์ที่มีคุณภาพสูง โดยซอฟต์แวร์นี้ใช้สถาปัตยกรรมตัวสร้างตามสไตล์ ซึ่งช่วยให้สามารถควบคุมรายละเอียดต่างๆ ในภาพได้ StyleGAN2 และ StyleGAN3 ช่วยปรับปรุงคุณภาพของภาพให้ดีขึ้นและแก้ไขปัญหาต่างๆ เช่น พื้นผิวที่ติดขัด
แบบจำลองการแพร่กระจาย
แบบจำลองการแพร่กระจายจะสร้างภาพโดยเริ่มจากสัญญาณรบกวนแบบสุ่ม จากนั้นค่อยๆ ปรับแต่งเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามต้องการ แบบจำลองการแพร่กระจายได้รับความนิยมเนื่องจากสามารถสร้างภาพคุณภาพสูงและมีความยืดหยุ่นในการใช้งานต่างๆ
การแพร่กระจายที่เสถียร
Stable Diffusion คือโมเดลการแพร่กระจายแบบโอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้สามารถสร้างข้อความเป็นรูปภาพได้ นอกจากนี้ยังสามารถทำการระบายสีทับและระบายสีทับได้ ช่วยให้สามารถแก้ไขและขยายรูปภาพได้ ลักษณะโอเพ่นซอร์สทำให้โมเดลนี้เข้าถึงได้อย่างกว้างขวางสำหรับนักพัฒนาและศิลปิน
ดัล·อี
DALL·E ได้รับการพัฒนาโดย OpenAI เป็นโมเดลที่ใช้ตัวแปลงซึ่งสามารถสร้างภาพจากคำอธิบายข้อความได้ DALL·E 2 และ DALL·E 3 ได้รับการปรับปรุงจากโมเดลดั้งเดิม โดยนำเสนอความละเอียดสูงขึ้นและการจัดตำแหน่งภาพและข้อความที่แม่นยำยิ่งขึ้น DALL·E 3 ถูกผสานเข้าใน ChatGPT เพื่อการโต้ตอบกับผู้ใช้ที่ดียิ่งขึ้น
กระบวนการสร้างภาพ AI
การฝึกโมเดล
โมเดล AI ต้องมีการฝึกอบรมอย่างเข้มข้นในชุดข้อมูลภาพขนาดใหญ่ ในระหว่างการฝึกอบรม โมเดลจะเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบและคุณลักษณะภายในภาพ ทำให้สามารถสร้างภาพใหม่ที่เลียนแบบข้อมูลการฝึกอบรมได้
การสร้างภาพใหม่
เมื่อผ่านการฝึกแล้ว โมเดลสามารถสร้างภาพใหม่ได้โดย:
- การรับอินพุต:อาจเป็นสัญญาณรบกวนแบบสุ่ม (ใน GAN) ข้อความแจ้ง (ใน DALL·E) หรือรูปภาพที่มีอยู่ (สำหรับการแก้ไข) ขั้นตอนนี้จะจับความหมายเชิงความหมายของข้อความ ทำให้ AI เข้าใจเนื้อหาและบริบทได้
- การประมวลผลอินพุต:โมเดลจะประมวลผลอินพุตผ่านเลเยอร์เครือข่ายประสาท โดยใช้รูปแบบและคุณลักษณะที่เรียนรู้แล้ว AI จะใช้ข้อความที่เข้ารหัส เช่น เครือข่ายการต่อต้านแบบสร้าง (GAN) หรือโมเดลการแพร่กระจายเพื่อสร้างภาพ โมเดลเหล่านี้จะสร้างภาพโดยเริ่มจากสัญญาณรบกวนแบบสุ่มแล้วปรับแต่งให้ตรงกับคำอธิบายข้อความ
- การปรับแต่งและการประเมินผล:จากนั้นภาพที่สร้างขึ้นจะได้รับการปรับปรุงโดยใช้กลไกการใส่ใจเพื่อให้แน่ใจว่ามีความสอดคล้องกับข้อความ โมเดลตัวแยกแยะจะประเมินความสมจริงของภาพและความสอดคล้องกับข้อมูลอินพุต โดยให้ข้อเสนอแนะสำหรับการปรับปรุงเพิ่มเติม
- การแสดงผลภาพ:ผลลัพธ์สุดท้ายคือรูปภาพใหม่ที่สะท้อนถึงลักษณะของข้อมูลฝึกอบรมและอินพุตเฉพาะที่ให้มา
ตัวอย่างโค้ดของการสร้างภาพ AI
ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างโค้ด Python ในทางปฏิบัติที่สาธิตวิธีการสร้างภาพโดยใช้โมเดล AI ที่โดดเด่นสามโมเดล ได้แก่ เครือข่ายการต่อต้านแบบกำเนิด (GAN) การแพร่กระจายแบบเสถียร และ DALL·E
เครือข่ายการต่อต้านเชิงสร้างสรรค์ (GANs) ด้วย PyTorch
Generative Adversarial Networks (GANs) ประกอบด้วยเครือข่ายประสาทสองเครือข่าย ได้แก่ Generator และ Discriminator ซึ่งแข่งขันกันเพื่อสร้างอินสแตนซ์ข้อมูลใหม่ที่สมจริง นี่คือตัวอย่างแบบง่าย ๆ ที่ใช้ PyTorch ในการสร้างภาพ:
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)
โค้ดนี้กำหนดเครือข่ายเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบง่าย ๆ ที่รับเวกเตอร์สัญญาณรบกวน 100 มิติเป็นอินพุต และสร้างเอาต์พุต 784 มิติ ซึ่งสามารถเปลี่ยนรูปร่างเป็นภาพขนาด 28×28 ได้ tanh ฟังก์ชันการเปิดใช้งานจะรับประกันว่าค่าเอาต์พุตจะอยู่ในช่วง ซึ่งเป็นค่าทั่วไปสำหรับข้อมูลภาพ
การกระจายแสงที่เสถียรด้วยหัวกระจายแสงแบบ Hugging Face
Stable Diffusion คือโมเดลข้อความเป็นรูปภาพอันทรงพลังที่สร้างภาพโดยอิงจากคำอธิบายข้อความ ใบหน้ากอด diffusers ห้องสมุดมีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายเพื่อใช้โมเดลนี้:
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")
สคริปต์นี้จะโหลดโมเดลการแพร่กระจายที่เสถียรและสร้างภาพตามคำแนะนำที่ให้มา ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ติดตั้งส่วนที่ต้องมีและ GPU ที่เข้ากันได้เพื่อประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุด
DALL·E พร้อม OpenAI API
DALL·E คือโมเดลการแปลงข้อความเป็นรูปภาพอีกแบบหนึ่งที่พัฒนาโดย OpenAI คุณสามารถโต้ตอบกับโมเดลนี้ได้โดยใช้ API ของ 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")
แทนที่ "your-api-key" โดยใช้คีย์ API OpenAI จริงของคุณ สคริปต์นี้จะส่งคำเตือนไปยังโมเดล DALL·E และดึงภาพที่สร้างขึ้น จากนั้นภาพจะถูกบันทึกไว้ในเครื่อง
CometAPI ยังรวม API ของ DALL-E 3คุณยังสามารถใช้คีย์ของ CometAPI เพื่อเข้าถึงได้ API ของ DALL-E 3ซึ่งสะดวกและรวดเร็วกว่า OpenAI
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลใน Comet API โปรดดู เอกสาร API.
ตัวอย่างเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นในการสร้างภาพโดยใช้โมเดล AI ที่แตกต่างกัน โดยแต่ละโมเดลจะมีความสามารถและข้อกำหนดเฉพาะตัว ดังนั้น ให้เลือกโมเดลที่เหมาะกับความต้องการของโครงการของคุณมากที่สุด
สรุป
การสร้างภาพด้วย AI เป็นจุดเชื่อมต่อระหว่างเทคโนโลยีและความคิดสร้างสรรค์ โดยนำเสนอความเป็นไปได้ที่ไม่เคยมีมาก่อนในการสร้างเนื้อหาภาพ การทำความเข้าใจว่า AI สร้างภาพอย่างไร โมเดลที่เกี่ยวข้อง และผลกระทบของเทคโนโลยีนี้ถือเป็นสิ่งสำคัญเมื่อเรานำเทคโนโลยีนี้ไปผสานเข้ากับแง่มุมต่างๆ ของสังคม
เข้าถึง AI Image API ใน CometAPI
CometAPI ช่วยให้เข้าถึงโมเดล AI ได้มากกว่า 500 โมเดล รวมถึงโมเดลโอเพ่นซอร์สและโมเดลมัลติโมดัลเฉพาะทางสำหรับการแชท รูปภาพ โค้ด และอื่นๆ จุดแข็งหลักของ CometAPI อยู่ที่การทำให้กระบวนการบูรณาการ AI แบบดั้งเดิมซึ่งมีความซับซ้อนนั้นง่ายขึ้น ด้วย CometAPI การเข้าถึงเครื่องมือ AI ชั้นนำ เช่น Claude, OpenAI, Deepseek และ Gemini สามารถทำได้ผ่านการสมัครใช้งานแบบรวมศูนย์เพียงครั้งเดียว คุณสามารถใช้ API ใน CometAPI เพื่อสร้างเพลงและงานศิลปะ สร้างวิดีโอ และสร้างเวิร์กโฟลว์ของคุณเอง
โคเมทเอพีไอ เสนอราคาต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ API GPT-4o ขั้นสูง ,API กลางการเดินทาง API การแพร่กระจายที่เสถียร (การกระจายตัวที่เสถียร XL 1.0 API) และ Flux API(API FLUX.1 ฯลฯ) และคุณจะได้รับ $1 ในบัญชีของคุณหลังจากลงทะเบียนและเข้าสู่ระบบ!
CometAPI ผสานรวมเทคโนโลยีล่าสุด GPT-4o-ภาพ API .