Hogyan működnek a képgenerátorok?

Tudásbázis sorozatunkat azzal kezdjük, hogy bemutatjuk hogyan is működik a legtöbb AI képgenerátor.

Mi az AI képgenerátor?

Az AI képgenerátor egy olyan szoftver, amely képes “emberi közreműködés nélkül” képeket készíteni, pusztán egy rövid, de velős prompt (szöveg) beírása, és néhány előre beállított stílus és egyéb ismérvek megadása alapján. Ez a technológia általában két kulcskomponensre épül: a deep learning (mélytanulás) és a neuronhálók (neurális hálózatok) segítségével elemzi és alkotja meg a képeket. A modellek óriási adatbázisban kutatnak (amit egyrészt folyamatosan bővítenek, de maga a program is tanítja önmagát), amelyek tartalmaznak képeket és azok szöveges leírásait, így képesek felismerni és reprodukálni a mintázatokat, színeket, formákat, stb.

Tehát:

A neurális hálózatok olyan számítógépes rendszerek, amelyeket az emberi agy működése inspirált. Ezek egyszerűen szólva “rétegekből” álló modellek, ahol minden réteg információt dolgoz fel és továbbít a következőnek. Például egy képet elemezve az első réteg észleli a széleket, a következő a formákat, a harmadik pedig összetettebb mintákat (pl. szem, fa stb.).

A deep learning (mélytanulás) a neurális hálózatok egy speciális típusa, ahol nagyon sok réteg van. A “mély” szó arra utal, hogy a hálózat képes összetett mintákat tanulni a sok réteg révén. A deep learning tehát nem más, mint többrétegű neurális hálózatok használata komplex problémák megoldására, például képek generálására vagy felismerésére.

Hogyan működik?

Az AI képgenerátorok leggyakrabban úgynevezett generatív modelleket használnak, mint például a GAN (Generative Adversarial Network) vagy a VAE (Variational Autoencoder). A GAN rendszerében két különböző neurális hálózat verseng egymással: a generátor létrehozza a képeket, míg a diszkriminátor próbálja eldönteni, hogy a kép valódi vagy mesterségesen létrehozott. Ezzel a folyamatos küzdelemmel a generátor egyre jobb és valósághűbb képeket állít elő.

A VAE egy másik népszerű generatív modell, amely különbözik a GAN-tól működési elvében és felépítésében. A VAE egy autoencoder típusú neurális hálózat, amely képes mind a kódolásra (encoding), mind a dekódolásra (decoding). A VAE olyan, mint egy zseniális művész és egy kritikus egyben. Először a ‘művész’ (encoder) megnézi a képet, és megpróbálja megérteni annak lényegét. Ezt a lényeget egy ‘titkos kód’ formájában tárolja. Ezután a ‘kritikus’ (decoder) megpróbálja ezt a titkos kódot visszaalakítani képpé. A trükk az, hogy a titkos kód nem egy konkrét dolog, hanem inkább egy ötlethalmaz. Amikor új képet akarunk generálni, véletlenszerűen választunk ebből az ötlethalmazból, és a decoder ebből alkot új képet.

Míg a GAN-nál két külön ‘személy’ (generátor és diszkriminátor) verseng, addig a VAE-nál egy ‘személy’ próbálja egyszerre megérteni és újraalkotni a képeket.

Nekünk laikus felhasználóknak mindez rendkívül egyszerűnek tűnhet kívülről: beírunk egy rövid szöveget egy megadott boxba (például „tengerparti naplemente”), beállítunk pár lehetőséget (ahol engedi) és a rendszer pillanatok alatt létrehozza a képet – amit aztán még csicsázhatunk is pl. mixelhetjük a képeket, referencia képként is megadhatunk egyet, módosíthatunk egyes részein, de ha egyáltalán nem tetszik az eredmény, akkor újat is generáltathatunk. A folyamat technológiai háttere azonban ennél jóval összetettebb, hiszen a modell milliónyi adatpontot elemez, hogy a lehető legpontosabban adja vissza az adott leírást.

Tehát:

Képgenerátorok működési elve
A képgenerátorok deep learninget és/vagy generatív neurális hálózatokat használnak, hogy új képeket hozzanak létre szöveges leírások alapján. A működésük három fő lépésre bontható:

1. Tanulás (Training):
   • A rendszert először hatalmas mennyiségű képen és hozzá tartozó szövegen (pl. “egy rózsaszín unicornis esőerdőben”) tanítják.
   • A neurális hálózat megtanulja, hogy milyen minták (színek, formák, tárgyak) kapcsolódnak bizonyos szavakhoz. Például a “macska” szóhoz orr, szőr, szemek stb.
2. Generálás:
   • Amikor megadunk egy szöveges utasítást (pl. “egy aranyhal a Holdon”), a rendszer először zajt hoz létre (véletlenszerű pixelek).
   • Ezután a neurális hálózat rétegei lépésről lépésre “tisztítják” ezt a zajt, a tanult minták alapján.
     • Első lépésekben egyszerű formákat (körök, vonalak) alkot.
     • Később összetett elemeket (aranyhal teste, Hold felszíne) ad hozzá.
3. Finomítás:
   • A generált képet a rendszer összehasonlítja a tanulási fázisban látott valós képekkel, hogy hiteles legyen.
   • Ha szükséges, korrigál (pl. az aranyhalnak legyenek úszói, ne tollai).

Miért forradalmi ez?

Az AI képgenerátorok forradalmasítják a kreatív ipart, hiszen szinte bárki, bármilyen előzetes tapasztalat nélkül képes vizuális tartalmakat létrehozni (ez akár hátrány is lehet a közeljövőben, ami egyes piacok felhígulását, a művészet alkotói folyamatát öli meg azzal, hogy “mindenki kezébe” adja a lehetőséget – értsd pl. marketinges is lehet grafikus ). A digitális művészet, a dizájn és a marketing területein mind nagy hasznát vehetjük, hiszen gyorsan és költséghatékonyan készíthetők vele grafikák, illusztrációk, képek, kisebb tervrajzok, interior ötletek, szinte bármi. Az AI képgenerátorok továbbá lehetőséget biztosítanak arra is, hogy felfedezzünk új művészeti stílusokat, vagy éppen vegyítsük a régi és új trendeket.
Azonban tudnunk kell saját magunkban meghúzni egy határt, ami megállj-t parancsol nekünk abban, hogy tartsuk tiszteletben a művészet évszázadokkal korábban festők által megálmodott alapjait.

Viszont kétségtelen tény, hogy ez a technológia nem csak az egyéni alkotók számára hasznos, hanem céges szinten is komoly előnyöket biztosít. Gondoljunk csak a reklámgrafikákra, poszterekre, online tartalmakra – mindezt az AI képes néhány perc alatt legenerálni.

Csatlakozz díjmentesen az első magyar AI közösséghez!
Kattints IDE