Dus je vraagt je af: hoe genereert AI afbeeldingen?
Kunstmatige intelligentie (AI) is een boeiende kracht geworden en laat zien dat het in staat is ontzagwekkende beelden te genereren die ons verwonderen. Vanaf 2024 heeft AI, een divers vakgebied in de computerwetenschappen, aanzienlijke vooruitgang geboekt op het gebied van kunst en beeldgeneratie, waardoor de menselijke creativiteit effectief wordt nagebootst.
De reis van hoe AI beelden genereert is een fascinerende verkenning van verschillende methodologieën die de veelzijdigheid en vindingrijkheid illustreren die ingebed zijn in kunstmatige intelligentiesystemen.
Hoe genereert AI afbeeldingen?
Om te kunnen beantwoorden hoe AI afbeeldingen genereert, moeten we een aanpak in meerdere stappen volgen.
Generative Adversarial Networks (GAN’s) lopen voorop bij het genereren van afbeeldingen en onderscheiden zich als een krachtig deep learning-algoritme. GAN’s bestaan uit een generator en een discriminator en werken samen om beelden te creëren en te evalueren. De generator genereert nieuwe beelden, terwijl de discriminator hun realisme beoordeelt. Door middel van iteratieve training verbeteren GAN’s het vermogen van de generator om levensechte beelden te produceren, die gezichten, objecten en scènes omvatten. GAN’s hebben toepassingen gevonden in de vertaling van afbeeldingen naar afbeeldingen, gegevensvergroting en stijloverdracht.
Variationele auto-encoders (VAE’s) presenteren een ander facet van de mogelijkheden van AI om beelden te genereren. VAE’s bestaan uit een encoder en een decoder en brengen invoerbeelden in kaart in een lager-dimensionale latente ruimte en reconstrueren ze vervolgens. Tijdens de training minimaliseren VAE’s het verschil tussen ingevoerde en gereconstrueerde beelden, terwijl ze een probabilistische verdeling over de latente ruimte leren. Deze distributie maakt het genereren van nieuwe beelden mogelijk door latente codes te bemonsteren en deze door het decodernetwerk te sturen.
Convolutionele neurale netwerken (CNN’s) bieden een andere aanpak, waarbij gebruik wordt gemaakt van meerdere lagen om patronen en structuren in afbeeldingen te herkennen. CNN’s worden op grote schaal gebruikt voor beeldverwerking, waarbij nieuwe beelden worden gegenereerd door te leren van de kenmerken van de trainingsgegevens. Deze methodologie, die convolutionele, samengevoegde en volledig verbonden lagen omvat, stelt CNN’s in staat beelden te produceren die vergelijkbaar zijn met de trainingsgegevens of zelfs beelden die niet aanwezig zijn in de trainingsset.
Terugkerende neurale netwerken (RNN’s), ontworpen voor sequentiële gegevens, blijken aanpasbaar voor het genereren van afbeeldingen. Door reeksen pixels in afbeeldingen vast te leggen, genereren RNN’s nieuwe reeksen om geheel nieuwe afbeeldingen te creëren. De terugkerende verbindingen binnen RNN’s stellen hen in staat de temporele afhankelijkheden in de gegevens te begrijpen, wat een nieuwe mogelijkheid biedt voor het genereren van diverse beelden.
Beeld-naar-beeld vertaling is een techniek waarbij neurale netwerken worden getraind om invoerbeelden om te zetten in nieuwe beelden met gewenste attributen. Deze methode wordt gebruikt voor taken zoals stijloverdracht, beeldsynthese en gegevensvergroting. Tekst-naar-beeldsynthese neemt een tekstuele beschrijving als invoer en genereert dienovereenkomstig een afbeelding, wat bijdraagt aan het genereren, vertalen en vergroten van afbeeldingen.
Stijloverdracht omvat het overbrengen van de stijl van het ene beeld naar het andere, waardoor nieuwe beelden kunnen worden gecreëerd. Elk van deze technieken voegt een laagje complexiteit toe aan het antwoord op de vraag hoe AI beelden genereert, waarmee de uitgebreide mogelijkheden van kunstmatige intelligentie op het gebied van de beeldende kunst worden getoond.
Ethisch dilemma van AI-kunst
De magie van het genereren van AI-beelden brengt echter zijn eigen ethische problemen met zich mee. Vooroordelen in algoritmen, die voortkomen uit de datasets die voor training worden gebruikt, kunnen schadelijke stereotypen in stand houden en kwetsbare groepen marginaliseren. Auteursrecht en auteurschap worden netelige kwesties, waardoor vragen rijzen over het compenseren van kunstenaars wier stijlen worden nagebootst en het bepalen van de kredietwaardigheid voor door AI gegenereerde creaties.
Bovendien vervaagt de opkomst van hyperrealistische, door AI gegenereerde beelden de grenzen tussen waarheid en fictie, wat bijdraagt aan de proliferatie van deepfakes en gemanipuleerde verhalen die het vertrouwen in de media kunnen uithollen.
De impact op de menselijke creativiteit is een ander facet dat zorgvuldige overweging vereist. Zal AI kunstenaars vervangen of nieuwe vormen van samenwerking aanwakkeren, waardoor de menselijke verbeelding wordt versterkt met digitale penseelstreken? Deze ethische dilemma’s vereisen een open dialoog, robuuste regelgeving en verantwoorde ontwikkeling om ervoor te zorgen dat AI-beeldgeneratie een positieve bijdrage levert aan het snijvlak van kunst, technologie en de samenleving.
Alleen door goed nadenken kan AI een betere toekomst voor de kunstwereld schetsen, maar dankzij dit schrijven weet je tenminste hoe AI beelden genereert.
Uitgelicht beeldtegoed: Vecstock/Freepik.
Source: Heb je je ooit afgevraagd hoe AI afbeeldingen genereert?