AI Image Generation คืออะไร? คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ปฏิวัติอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย และหนึ่งในแอปพลิเคชันที่สะดุดตาที่สุดก็คือการสร้างภาพด้วย AI เทคโนโลยีนี้ทำให้เครื่องจักรสามารถสร้างภาพจากคำอธิบายข้อความได้ โดยผสมผสานความคิดสร้างสรรค์เข้ากับพลังการประมวลผล ตั้งแต่การสร้างงานศิลปะไปจนถึงการช่วยเหลือในการสร้างภาพทางการแพทย์ การสร้างภาพด้วย AI กำลังปรับเปลี่ยนวิธีการรับรู้และการสร้างเนื้อหาภาพของเรา

การสร้างภาพ AI คืออะไร?

การสร้างภาพ AI เป็นสาขาหนึ่งในปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นการสร้างภาพใหม่ที่สมจริงโดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โมเดลเหล่านี้เรียนรู้รูปแบบจากภาพที่มีอยู่และสร้างภาพใหม่ที่คล้ายกับข้อมูลการฝึกอบรม เทคโนโลยีนี้มีการใช้งานในงานศิลปะ การออกแบบ เกม และอื่นๆ อีกมากมาย การสร้างภาพ AI เป็นสาขาหนึ่งในปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นการสร้างภาพใหม่ที่สมจริงโดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โมเดลเหล่านี้เรียนรู้รูปแบบจากภาพที่มีอยู่และสร้างภาพใหม่ที่คล้ายกับข้อมูลการฝึกอบรม เทคโนโลยีนี้มีการใช้งานในงานศิลปะ การออกแบบ เกม และอื่นๆ อีกมากมาย

เทคนิคหลักสี่ประการสำหรับการสร้างภาพ AI มีดังนี้:

1. ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน (VAE)
2. Generative Adversarial Networks (GAN)
3. แบบจำลองการแพร่กระจาย
4. แบบจำลองถดถอยอัตโนมัติ (เช่น หม้อแปลง)

มาเจาะลึกแต่ละเทคนิคกัน

---

1. ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน (VAE)

ภาพรวมสินค้า

VAE เป็นโมเดลเชิงสร้างสรรค์ที่เรียนรู้การเข้ารหัสข้อมูลอินพุตในพื้นที่แฝง จากนั้นถอดรหัสจากพื้นที่นี้เพื่อสร้างข้อมูลใหม่ โดย VAE จะผสมผสานหลักการจากตัวเข้ารหัสอัตโนมัติและโมเดลกราฟิกเชิงความน่าจะเป็น ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างข้อมูลใหม่ได้โดยการสุ่มตัวอย่างจากพื้นที่แฝงที่เรียนรู้

วิธีการทำงาน

• Encoder:แมปข้อมูลอินพุตไปยังพื้นที่แฝง โดยสร้างพารามิเตอร์ (ค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน) ของการแจกแจงความน่าจะเป็น
• การสุ่มตัวอย่าง:ตัวอย่างจุดจากการแจกแจงนี้
• ถอดรหัส:สร้างข้อมูลใหม่จากจุดสุ่มตัวอย่าง

โมเดลได้รับการฝึกฝนเพื่อลดการสูญเสียการสร้างใหม่และความแตกต่างระหว่างการแจกแจงที่เรียนรู้กับการแจกแจงก่อนหน้า (โดยปกติคือการแจกแจงแบบปกติมาตรฐาน)

ตัวอย่างโค้ด (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. Generative Adversarial Networks (GAN)

ภาพรวมสินค้า

GAN ประกอบด้วยเครือข่ายประสาทสองเครือข่าย ได้แก่ เครื่องกำเนิดและตัวแยกแยะ เครื่องกำเนิดจะสร้างข้อมูลปลอม ในขณะที่ตัวแยกแยะจะประเมินความถูกต้องของข้อมูล ทั้งสองเครือข่ายจะได้รับการฝึกพร้อมกันในกรอบทฤษฎีเกม โดยเครื่องกำเนิดมีเป้าหมายเพื่อหลอกตัวแยกแยะ และตัวแยกแยะจะพยายามแยกแยะข้อมูลจริงจากข้อมูลปลอม

วิธีการทำงาน

• เครื่องกำเนิดไฟฟ้า:รับสัญญาณรบกวนแบบสุ่มเป็นอินพุตและสร้างข้อมูล
• ผู้เลือกปฏิบัติ:ประเมินว่าข้อมูลนั้นเป็นจริงหรือถูกสร้างขึ้น
• การฝึกอบรม:ทั้งสองเครือข่ายได้รับการฝึกให้ต่อต้านกัน เครื่องกำเนิดได้รับการปรับปรุงเพื่อสร้างข้อมูลที่สมจริงยิ่งขึ้น และตัวแยกแยะช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจจับของปลอม

ตัวอย่างโค้ด (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. แบบจำลองการแพร่กระจาย

ภาพรวมสินค้า

แบบจำลองการแพร่กระจายจะสร้างข้อมูลโดยย้อนกระบวนการสร้างสัญญาณรบกวนแบบค่อยเป็นค่อยไป โดยเริ่มจากสัญญาณรบกวนแบบสุ่มแล้วลดสัญญาณรบกวนซ้ำๆ เพื่อสร้างข้อมูลที่มีความสอดคล้องกัน แบบจำลองเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่โดดเด่นในการสร้างภาพที่มีคุณภาพสูง

วิธีการทำงาน

• ส่งต่อกระบวนการ:เพิ่มสัญญาณรบกวนลงในข้อมูลอย่างค่อยเป็นค่อยไปในหลายขั้นตอน
• ย้อนกลับกระบวนการ:เรียนรู้การลบสัญญาณรบกวนทีละขั้นตอนและสร้างข้อมูลต้นฉบับขึ้นมาใหม่
• การฝึกอบรม:มีการฝึกโมเดลให้คาดการณ์สัญญาณรบกวนที่เพิ่มเข้ามาในแต่ละขั้นตอน เพื่อช่วยอำนวยความสะดวกในกระบวนการกำจัดเสียงรบกวนระหว่างการสร้าง

ตัวอย่างโค้ด (แบบง่าย)

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

การนำแบบจำลองการแพร่กระจายแบบเต็มรูปแบบไปใช้ต้องมีการกำหนดตารางเวลาและขั้นตอนการฝึกอบรมที่ซับซ้อน สำหรับการใช้งานที่ครอบคลุม

---

4. แบบจำลองถดถอยอัตโนมัติ (เช่น หม้อแปลง)

ภาพรวมสินค้า

แบบจำลองถดถอยอัตโนมัติจะสร้างข้อมูลตามลำดับ โดยทำนายองค์ประกอบถัดไปโดยอ้างอิงจากองค์ประกอบก่อนหน้า หม้อแปลงไฟฟ้าซึ่งมีกลไกการให้ความสนใจ ได้รับการดัดแปลงสำหรับงานสร้างภาพ โดยถือว่าภาพเป็นลำดับของแพตช์หรือพิกเซล

วิธีการทำงาน

• การแสดงข้อมูล:ภาพจะถูกแบ่งออกเป็นลำดับ (เช่น แพทช์)
• การสร้างแบบจำลอง:แบบจำลองทำนายองค์ประกอบถัดไปในลำดับ โดยมีเงื่อนไขจากองค์ประกอบก่อนหน้า
• รุ่น:เริ่มต้นด้วยโทเค็นเริ่มต้นและสร้างข้อมูลทีละขั้นตอน

ตัวอย่างโค้ด (แบบง่าย)

python# Pseudo-code for autoregressive image generation

sequence =
::contentReference{index=44}

เครื่องกำเนิดภาพ AI ยอดนิยม (2024–2025)

นี่คือเครื่องสร้างภาพ AI ชั้นนำบางส่วน

1. กลางการเดินทาง

MidJourney เป็นที่นิยมสำหรับการสร้างภาพแบบศิลปะและสไตล์ เวอร์ชันล่าสุด V7 ได้รับการปรับปรุงในการจัดการฉากและรายละเอียดที่ซับซ้อน แต่ยังคงมีปัญหาเกี่ยวกับโครงสร้างทางกายวิภาคที่ไม่แม่นยำและการแสดงผลข้อความที่ไม่ดีในการทดสอบบางส่วน แม้จะเป็นเช่นนั้น MidJourney ยังคงใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับโปรเจ็กต์สร้างสรรค์และการสร้างงานศิลปะภาพ

• แพลตฟอร์ม:ฐานดิสคอร์ด
• จุดแข็ง:มีความโดดเด่นในการสร้างสรรค์งานศิลปะและจินตนาการ โดยเฉพาะแนวแฟนตาซี นิยายวิทยาศาสตร์ และนามธรรม
• ใช้กรณี:เหมาะสำหรับศิลปินและนักออกแบบที่กำลังมองหารูปภาพที่มีเอกลักษณ์และมีสไตล์

2. DALL·E3 (โอเพ่นเอไอ)

• แพลตฟอร์ม:บูรณาการกับ ChatGPT
• จุดแข็ง:สร้างภาพจากข้อความพร้อมท์โดยละเอียดด้วยความแม่นยำสูง รวมถึงฉากที่ซับซ้อนและการรวมข้อความ
• ใช้กรณี:เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการสร้างภาพที่แม่นยำและสอดคล้องกันจากคำอธิบายข้อความ

3. การแพร่กระจายที่มั่นคง (ผ่าน DreamStudio)

• แพลตฟอร์ม:แบบเว็บไซต์และโอเพ่นซอร์ส
• จุดแข็ง:เสนอการสร้างภาพที่ปรับแต่งได้พร้อมการควบคุมรูปแบบและรายละเอียด
• ใช้กรณี:ได้รับความนิยมจากนักพัฒนาและศิลปินที่ต้องการความยืดหยุ่นและปรับแต่งได้ในการสร้างรูปภาพ

4. อะโดบี ไฟร์ฟลาย

• แพลตฟอร์ม:รวมเข้ากับ Adobe Creative Cloud
• จุดแข็ง:ให้คุณสมบัติการเติมแบบสร้างสรรค์และข้อความเป็นรูปภาพภายในเครื่องมือ Adobe ที่คุ้นเคย
• ใช้กรณี:เหมาะสำหรับนักออกแบบและผู้สร้างสรรค์ที่ใช้งานผลิตภัณฑ์ของ Adobe อยู่แล้ว

5. การสร้างภาพ GPT-4o

• แพลตฟอร์ม:CometAPI และ OpenAI
• จุดแข็ง:PT-4o ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการทั้งอินพุตและเอาต์พุตข้อความและรูปภาพ ทำให้สามารถสร้างรูปภาพที่สอดคล้องกับบริบทของการสนทนา การผสานรวมนี้ช่วยให้สร้างรูปภาพที่มีความสอดคล้องและเกี่ยวข้องมากขึ้นโดยอิงตามบทสนทนาที่กำลังดำเนินอยู่
• ใช้กรณี:เหมาะสำหรับนักการตลาดและผู้สร้างเนื้อหาที่ต้องการสร้างภาพอย่างรวดเร็วและง่ายดาย

ข้อ จำกัด และข้อพิจารณาด้านจริยธรรม

ข้อจำกัดทางเทคนิค

แม้จะมีความก้าวหน้า แต่ภาพที่สร้างโดย AI ก็ยังแสดงข้อบกพร่อง เช่น ฟีเจอร์ที่ผิดเพี้ยนหรือองค์ประกอบที่ไม่สมจริง ข้อบกพร่องเหล่านี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการปรับปรุงโมเดลและควบคุมคุณภาพอย่างต่อเนื่อง

ข้อกังวลด้านจริยธรรม

การใช้สื่อที่มีลิขสิทธิ์ในการฝึกโมเดล AI ก่อให้เกิดการถกเถียงเกี่ยวกับสิทธิในทรัพย์สินทางปัญญา ศิลปินแสดงความกังวลเกี่ยวกับการนำผลงานของตนไปใช้โดยไม่ได้รับความยินยอม ทำให้เกิดการถกเถียงเกี่ยวกับการใช้งานที่เหมาะสมและการชดเชย

อคติและการเป็นตัวแทน

โมเดล AI สามารถทำให้เกิดอคติอย่างไม่ได้ตั้งใจในข้อมูลการฝึกอบรม ส่งผลให้ข้อมูลที่แสดงออกมาบิดเบือน ตัวอย่างเช่น ข้อมูลประชากรบางกลุ่มอาจไม่ได้รับการนำเสนออย่างเพียงพอหรือแสดงออกมาไม่ถูกต้อง ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความครอบคลุมและความเป็นธรรมในเนื้อหาที่สร้างโดย AI

สรุป

การสร้างภาพด้วย AI เป็นจุดตัดระหว่างเทคโนโลยีและความคิดสร้างสรรค์ โดยมอบความเป็นไปได้ในการเปลี่ยนแปลงให้กับอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย แม้ว่าจะมีความท้าทายอยู่บ้าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านจริยธรรมและความแม่นยำ แต่ประโยชน์ที่อาจได้รับจากเทคโนโลยีนี้ก็มีมากมายมหาศาล ในขณะที่เราเดินหน้าพัฒนาเทคโนโลยีนี้ แนวทางที่สมดุลซึ่งคำนึงถึงทั้งนวัตกรรมและความรับผิดชอบจะเป็นสิ่งสำคัญในการใช้ประโยชน์จากศักยภาพทั้งหมดของเทคโนโลยีนี้

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 สำหรับข้อมูลโมเดลเพิ่มเติมใน Comet API โปรดดู เอกสาร API.