Искусственный интеллект и эстетика генерации изображений

ИИ и эстетика генерации изображений

Введение

В этом захватывающем сочетании технологии и творческой способности искусственный интеллект (ИИ) оживляет создание изображений, изменяя наше представление о творчестве. Этот блог посвящен “Искусственному интеллекту и эстетике создания изображений” и рассматривает технические аспекты художественного выражения, основанного на ИИ, такие как передача стиля нейронной сети и генеративно-состязательные сети (GAN). По мере слияния пикселей и алгоритмов становится ясным симбиотическое взаимодействие между математической точностью и эстетическим привлекательностью. Давайте исследуем это взаимодействие и переопределим, что означает быть художником в эпоху, когда искусственный интеллект и человеческое зрение сотрудничают, чтобы расширить границы творческого великолепия.

Цели обучения

  1. Вы узнаете о некоторых методологиях, используемых для создания изображений.
  2. Вы поймете, насколько важно сочетание творчества и технологии.
  3. Мы рассмотрим визуальное качество художественных произведений, созданных с помощью ИИ.
  4. Вы узнаете о влиянии ИИ на творчество.

Эта статья была опубликована в рамках блогонауки о данных.

Эволюция создания изображений

Человеческие руки и творчество в основном формировали начало создания изображений. Художники использовали кисти, карандаши и другие материалы, чтобы тщательно создавать визуальные изображения. С появлением цифровой эры компьютеры начали играть все более важную роль в этой области. Компьютерная графика изначально была простой, пикселизированной и лишенной элегантности человеческого прикосновения. Визуализация улучшалась вместе с алгоритмами, но оставалась только алгоритмами.

Искусственный интеллект находится на пике своего развития сейчас. Область ИИ значительно прогрессировала после развития глубокого обучения и нейронных сетей, особенно после улучшения генеративно-состязательных сетей (GAN).

ИИ превратился из инструмента в партнера. Благодаря своему сетевому подходу, GAN начали создавать изображения, иногда отличные от фотографий.

Использование творческого ИИ для исследования стилей и жанров

Творческий ИИ – это инструмент, который помогает нам исследовать различные стили и жанры в искусстве, музыке и письме. Представьте себе компьютерную программу, которая может анализировать известные картины и создавать новые произведения искусства, интегрируя различные стили.

В мире визуального искусства творческий ИИ похож на цифрового художника, который может создавать изображения в разных стилях. Представьте себе компьютерную программу, которая изучила тысячи изображений, от классических портретов до современного абстрактного искусства. Изучив их, ИИ может создавать новые изображения, интегрируя различные стили или даже изобретая новые стили.

Например, вы можете создавать изображения, объединяющие реалистические текстуры с фантастическими персонажами. Это позволяет художникам и дизайнерам экспериментировать с различными инновационными идеями и разрабатывать интересных персонажей и уникальные дизайны, которые ранее никто не рассматривал.

Соображения по этическим вопросам

  • Давание заслуг оригинальным художникам: Важно придавать заслуги художникам, чье творчество вдохновило ИИ. Если ИИ создает что-то, напоминающее известную картину, мы должны убедиться, что оригинальный художник получит заслуги.
  • Собственность и авторское право: Кто владеет искусством, созданным ИИ? Является ли владельцем человек, запрограммировавший ИИ, или художники, вдохновившие ИИ, делят право собственности? Чтобы избежать конфликтов, на эти вопросы необходимо получить четкие ответы.
  • Предвзятость в ИИ: ИИ может предпочитать определенные стили или культуры в создании искусства. Это может быть несправедливо и должно быть внимательно рассмотрено, чтобы защитить все виды искусства.
  • Доступность: Если новыми инструментами ИИ могут пользоваться только некоторые люди, это будет несправедливо по отношению к другим, которые хотят использовать их и быть продуктивными с помощью них.
  • Конфиденциальность данных: Когда ИИ изучает искусство, чтобы научиться создавать свое собственное, часто требуется использование множества изображений и данных.
  • Эмоциональное воздействие: Если ИИ создает искусство, похожее на человеческое, эмоциональная ценность оригинальной работы может быть пренебрежена.

Как и многие другие пересечения технологий и традиций, пересечение искусственного интеллекта и искусства является захватывающим и вызывающим сложности. Этические вопросы гарантируют, что развитие соответствует идеалам и включению.

Методологии создания изображений

Создание изображений изменилось кардинально, особенно с использованием компьютерных подходов и разработки глубокого обучения. Вот некоторые из основных техник, которые определили эту эволюцию:

  • Рендеринг и 3D-моделирование: Цифровое создание трехмерных зданий и ландшафтов. Затем модели отображаются как двухмерные визуальные изображения или анимации. Для этого используются программы, такие как Blender, Maya и ZBrush.
import bpy

"""
Этот сценарий Blender инициализирует сцену, содержащую куб, размещает виртуальную 
камеру и источник света, а затем создает рендеринг на изображение в формате Full HD.
"""

# Убедимся, что мы начинаем с чистого листа
bpy.ops.wm.read_factory_settings(use_empty=True)

# Установка разрешения рендеринга
bpy.context.scene.render.resolution_x = 1920
bpy.context.scene.render.resolution_y = 1080

# Создание нового куба
bpy.ops.mesh.primitive_cube_add(size=2, enter_editmode=False, align='WORLD', location=(0, 0, 1))

# Настройка камеры
bpy.ops.object.camera_add(location=(0, -10, 2))
bpy.data.cameras[bpy.context.active_object.data.name].lens = 100

# Настройка освещения
bpy.ops.object.light_add(type='SUN', align='WORLD', location=(0, 0, 5))

# Рендеринг сцены
output_path = "/Users/ananya/Desktop/first.png"  # Замените на желаемый путь
bpy.context.scene.render.filepath = output_path
bpy.ops.render.render(write_still=True)

Изображение Blender:

  • Растровые изображения: Этот тип изображения состоит из массивов пикселей, которые описывают каждый пиксель изображения в терминах его цвета. Например, Adobe Photoshop работает с растровой графикой.
from PIL import Image, ImageDraw

"""
Эта компьютерная программа использует специальный инструмент под названием PIL для создания 
изображения размером 500 пикселей в ширину и 500 пикселей в высоту. Изображение содержит 
красный прямоугольник. Программа также сохраняет уменьшенную версию изображения, 
которая показывает только прямоугольник.
"""

# Шаг 1: Создание нового пустого изображения (белый фон)
width, height = 500, 500
img = Image.new('RGB', (width, height), color='white')

# Шаг 2: Нанесение красного прямоугольника на изображение
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.rectangle([50, 50, 450, 450], fill='red')

# Шаг 3: Сохранение изображения
img.save('raster_image.png')

# Шаг 4: Открытие и изменение сохраненного изображения
img_opened = Image.open('raster_image.png')
cropped_img = img_opened.crop((100, 100, 400, 400))  # Обрезка изображения
cropped_img.save('cropped_raster_image.png')

# Это создаст два изображения: одно с красным прямоугольником и обрезанную версию этого изображения.

  • Процедурное проектирование: Процедурное проектирование – это способ создания изображений, фонов или даже целых сцен с использованием компьютерных правил или шагов. В основном, компьютер выполняет набор инструкций для создания различных видуализаций. Это очень полезно в видеоиграх, например, для автоматического создания гор, лесов или неба на заднем плане. Вместо того, чтобы создавать каждую часть по отдельности, эффективно быстро и автоматически создавать эти дизайны.
import numpy as np
from noise import pnoise2
from PIL import Image

"""
Этот сценарий создает изображение, похожее на узор, используя специальную математическую формулу. 
Изображение черно-белое и имеет ширину 512 пикселей и высоту 512 пикселей. 
Оно сохраняется под названием 'procedural_perlin_noise.png'.

"""

# Константы
WIDTH, HEIGHT = 512, 512
OCTAVES = 6
FREQUENCY = 16.0
AMPLITUDE = 32.0

def generate_perlin_noise(width, height, frequency=16.0, octaves=6):
    """Создание двухмерного текстура шума Перлина."""
    noise_data = np.zeros((height, width))
    
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            value = pnoise2(x / frequency, y / frequency, octaves=octaves)
            noise_data[y][x] = value

    # Нормализация шума данных между 0 и 255
    noise_data = ((noise_data - np.min(noise_data)) / 
    (np.max(noise_data) - np.min(noise_data))) * 255
    return noise_data.astype(np.uint8)

# Генерация шума Перлина
noise_data = generate_perlin_noise(WIDTH, HEIGHT, FREQUENCY, OCTAVES)

# Преобразование в изображение и сохранение
image = Image.fromarray(noise_data, 'L')  # 'L' указывает режим оттенков серого
image.save('procedural_perlin_noise.png')

Значимость тренировочных данных

Модели машинного обучения и искусственного интеллекта нуждаются в тренировочных данных. Это основные данные, на которых строятся понимание и возможности этих систем. Качество, количество и разнообразие тренировочных данных напрямую влияют на точность, надежность и справедливость конечных моделей искусственного интеллекта. Плохие или предвзятые данные могут привести к неправильным, непредвиденным результатам или дискриминационным выводам, тогда как хорошо организованные данные обеспечивают успешную обобщаемость модели в реальных условиях. Тренировочные данные являются ключевыми для функционирования и этических и социальных последствий систем искусственного интеллекта. Поговорка “мусор внутри, мусор снаружи” особенно актуальна здесь, так как выходы модели искусственного интеллекта звучат правильно, только если данные были подготовлены качественно.

Трудности и ограничения

  1. Согласованность и качество: Критически важно обеспечить качество данных, потому что зашумленные или несогласованные данные могут подорвать точность модели. Кроме того, поиск всестороннего и разнообразного набора данных представляет собой проблему.
  2. Предвзятость и представительность: Непреднамеренные предвзятости данных могут привести к укреплению общественных предубеждений и дисбалансов в представлении данных, что создает новые проблемы в достижении справедливых результатов искусственного интеллекта.
  3. Конфиденциальность и аннотация: Подготовка и использование данных вызывают проблемы конфиденциальности. Кроме того, трудоемкая работа по аннотации данных усложняет процесс обучения искусственного интеллекта.
  4. Изменчивая природа и переобучение: Поскольку данные всегда меняются, последние наборы данных могут стать устаревшими. Кроме того, существует постоянный риск переобучения моделей на конкретных наборах данных, что снижает их обобщаемость.

Перспективы для будущего

  1. Улучшенная производительность и прозрачность: Модели искусственного интеллекта будут более точными, понятными и прозрачными, что позволит каждому легко понять модели в будущем. Модели будут открытыми исходным кодом, позволяя пользователям улучшать вычислительную мощность модели.
  2. Революция в квантовых вычислениях: Квантовые вычисления все еще находятся в ранних стадиях развития, но они позволяют линейное увеличение скорости обработки данных.
  3. Эффективные методики обучения: В настоящее время разрабатываются методы передачи знаний и обучения с небольшим числом примеров, которые могут снизить необходимость в больших тренировочных наборах данных.
  4. Этическая эволюция: Мы знаем о дебатах о том, возьмет ли искусственный интеллект верх над человеческой расой, но мы увидим увеличение инструментов и технологий, связанных с искусственным интеллектом.

Заключение

Сегодняшние проблемы, такие как ограничения данных и этические вопросы, ведут к появлению решений завтрашнего дня. По мере усложнения алгоритмов и распространения приложений растет важность симбиотических отношений между технологией и человеком. Будущее обещает более умные, более интегрированные системы искусственного интеллекта, которые повышают эффективность и сохраняют сложности и ценности человеческого общества. С тщательным управлением и совместными усилиями потенциал искусственного интеллекта для революционизации нашего мира безграничен.

Основные выводы

  1. Искусственный интеллект и машинное обучение оказывают линейное влияние на различные отрасли, изменяя нашу работу и поведение.
  2. Этические вопросы и проблемы с данными являются центральными в истории искусственного интеллекта.
  3. Будущее искусственного интеллекта обещает не только повышенную эффективность, но и системы, чувствительные к человеческим ценностям и культурным особенностям.
  4. Сотрудничество между технологией и контролем со стороны человека является ключевым для этического и успешного использования потенциала искусственного интеллекта.

Часто задаваемые вопросы

Показанные в этой статье материалы не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.