Генераторы изображений ⇐ Васина Википедия

[wiki_de]

'''Генератор изображений''' — это компьютерные системы, которые могут создавать, преобразовывать или улучшать изображения с помощью алгоритмов и машинного обучения. Их используют в различных сферах применения: от искусства и развлечений до медицины и науки. Эти генераторы могут работать по-разному в зависимости от их назначения и технологии, и за последние годы они добились значительного прогресса, особенно благодаря разработке и применению искусственных нейронных сетей, таких как генеративно-состязательные сети (GAN).

== История и развитие ==
Разработка генераторов изображений началась с простых графических алгоритмов на заре компьютерной графики, которые позволяли создавать геометрические фигуры и простые представления. По мере развития аппаратного и программного обеспечения генераторы изображений становились все более мощными. В 2010-х годах достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта, в частности за счет внедрения нейронных сетей и GAN, привели к значительному увеличению производительности генераторов изображений.

В 2014 году Ян Гудфеллоу и его коллеги представили генеративно-состязательные сети (GAN), которые позволяют создавать очень сложные и реалистичные изображения. GAN состоят из двух нейронных сетей, которые обучаются конкурировать друг с другом: генератора, который пытается создавать реалистичные изображения, и дискриминатора, который различает реальные и сгенерированные изображения. Эта система проложила путь многим современным генераторам изображений.

== Как это работает ==
Генераторы изображений обычно работают на основе нейронных сетей, которые анализируют большие объемы данных изображений и учатся распознавать и воссоздавать определенные особенности или шаблоны. Эти сети проходят несколько этапов обучения:

# '''Обучение''': генератор получает большие наборы данных изображений и учится распознавать и воссоздавать определенные шаблоны и особенности. Например, генераторы могут узнать, как выглядят лица или пейзажи, проанализировав миллионы изображений.
# '''Генерация''': Генератор использует полученные знания для создания новых изображений. В зависимости от алгоритма изображения могут варьироваться от фотореализма до абстрактных представлений.
# '''Уточнение''': Современные генераторы изображений часто также используют дискриминатор, который оценивает сгенерированные изображения и обеспечивает обратную связь. Эта обратная связь используется для улучшения генератора и создания более реалистичных изображений.

Хорошо известные алгоритмы, используемые в генераторах изображений, включают GAN, вариационные автоэнкодеры (VAE) и диффузионные модели.

== Типы генераторов изображений ==
Генераторы изображений можно разделить на несколько категорий в зависимости от их назначения и технологической основы:

* '''Генератор преобразования текста в изображение''': эти системы преобразуют текстовое описание в изображение. Примерами являются DALL-E от OpenAI или Midjourney. Они используют методы обработки естественного языка (NLP) в сочетании с алгоритмами генерации изображений.
* '''Генераторы редактирования изображений''': эти генераторы используются для улучшения или изменения существующих изображений, например увеличения разрешения изображения или передачи стилей.
* '''Распознавание и улучшение изображений''': некоторые генераторы изображений специализируются на реконструкции или улучшении поврежденных или неполных изображений, например, для реставрационных работ на старых фотографиях.
* «Художественные и творческие генераторы»: этот тип генератора изображений обычно создает абстрактные или художественные изображения, которые часто используются в сфере цифрового искусства.

== Области применения ==
Генераторы изображений нашли применение в различных областях:

* «Искусство и развлечения»: художники и дизайнеры используют генераторы изображений для создания творческих работ или поиска вдохновения. В игровой и киноиндустрии генераторы изображений используются для создания фона, персонажей и сцен.
* «Маркетинг и реклама»: компании используют генераторы изображений для создания индивидуального контента для социальных сетей или рекламных кампаний.
* '''Медицинская визуализация''': в медицине генераторы изображений могут помочь создавать или улучшать изображения высокого качества, например в интерпретации МРТ и КТ.
* '''Исследования и наука''': генераторы изображений используются в научной визуализации для представления сложных данных и облегчения их понимания.

== Преимущества и недостатки генерации изображений ==

=== '''Преимущества создания изображений''' ===

# '''Эффективность''': генераторы изображений могут создавать большое количество изображений за короткое время, что делает их особенно ценными в творческих и научных областях.
# '''Снижение затрат''': позволяют создавать визуальный контент без выполнения сложного фото- или видеопроизводства.
# '''Новые творческие возможности''': художники и дизайнеры могут использовать генераторы изображений, чтобы опробовать новые визуальные стили и концепции

=== Недостатки генераторов изображений ===

# '''Правовая неопределенность и проблемы авторского права''' Генераторы изображений часто обучаются на больших, нерегулируемых наборах данных, которые могут содержать произведения, защищенные авторским правом. Это создает юридическую неопределенность, поскольку созданные изображения могут содержать элементы или стили, воспроизведенные без согласия правообладателей.
# '''Дефекты качества и неточности''' Генераторы изображений не всегда дают качественные и точные результаты. Например, при изображении людей могут возникать анатомические ошибки, такие как искажение конечностей, или созданные изображения могут не соответствовать точному описанию пользователя, что снижает их надежность в профессиональных приложениях.
# '''Опасность злоупотреблений и дезинформации''' Способность генераторов изображений создавать реалистичные, но вымышленные изображения создает риск того, что они будут использованы для распространения дезинформации. Фейковые изображения и дипфейки могут подорвать доверие к визуальной информации и использоваться в мошеннических или манипулятивных целях.
# '''Предвзятости и предубеждения''' Поскольку генераторы изображений часто обучаются на общедоступных наборах данных, они могут унаследовать бессознательные предубеждения и стереотипы. Это может привести к дискриминационным или искаженным представлениям, которые ставят в невыгодное положение или создают стереотипы для определенных групп, что может быть особенно проблематичным в чувствительных областях применения.
# '''Влияние на творческие профессии''' Автоматизация создания изображений может снизить спрос на традиционные творческие профессии, такие как графические дизайнеры, фотографы или иллюстраторы. Некоторые художники и творческие люди рискуют обесценить свои навыки или заменить их технологиями, поскольку компании обращаются к более дешевым и быстрым решениям на базе искусственного интеллекта.
# '''Высокие вычислительные затраты и энергопотребление''' Генераторы изображений, особенно основанные на глубоких нейронных сетях, требуют высокой вычислительной мощности и, следовательно, имеют значительное энергопотребление. Это имеет экологические недостатки и делает использование данной технологии в больших масштабах дорогостоящим и ресурсоемким.
# '''Этические и моральные проблемы''' Способность создавать обманчиво реальные, но искусственные образы поднимает этические вопросы на уровне общества. Использование этой технологии без четкой маркировки или регулирования может снизить доверие и подлинность цифровых медиа, что также порождает моральные дилеммы, касающиеся прозрачности и подотчетности.

== Будущее и перспективы ==
Разработка генераторов изображений продолжает развиваться, и их возможные применения становятся все более разнообразными. Также интенсивно проводятся исследования в области управляемости и этики, чтобы сделать использование технологий безопасным и ответственным. Достижения в области объяснимости ИИ и прозрачных методов обучения могут в будущем помочь лучше контролировать генераторы изображений и предотвращать неправильное использование этой технологии.

Интеграция генераторов изображений в повседневные приложения, такие как программы для редактирования фотографий и программное обеспечение для дизайна, показывает, что эта технология становится все более удобной для пользователя. Ожидается, что генераторы изображений продолжат открывать новые творческие и практические возможности в будущем, но останутся под пристальным вниманием и регулированием.

== Источники ==

# Гудфеллоу, (2014). Генеративно-состязательные сети.
# Рэдфорд, (2021). Изучение переносимых визуальных моделей под контролем естественного языка.
# Эльгаммаль, (2017). МОЖЕТ: творческие состязательные сети, создание «искусства» путем изучения стилей и отклонения от стилевых норм.
# Википедия: Генератор текста в изображение.
# Википедия: Мидпути.
# Википедия: Искусственный интеллект.
# [https://openai.com/index/dall-e/ Блог OpenAI о DALL-E]
# Исследования NVIDIA — arxiv:1812.04948|StyleGAN
# Cronline — авторские права и искусственный интеллект
# Обзор технологий MIT – риски дипфейков
# На пути к науке о данных: как работают GAN
# Всемирный экономический форум – Предвзятость в сфере искусственного интеллекта

Категория:Компьютерная графика
Категория:Искусственный интеллект
Категория:Машинное обучение

Подробнее: https://de.wikipedia.org/wiki/Bildgeneratoren