Hogyan m\u0171k\u00f6dnek a k\u00e9pgener\u00e1torok?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Tud\u00e1sb\u00e1zis<\/mark> sorozatunkat azzal kezdj\u00fck, hogy bemutatjuk hogyan is m\u0171k\u00f6dik a legt\u00f6bb AI k\u00e9pgener\u00e1tor.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Mi az AI k\u00e9pgener\u00e1tor?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Az AI k\u00e9pgener\u00e1tor egy olyan szoftver, amely k\u00e9pes “emberi k\u00f6zrem\u0171k\u00f6d\u00e9s n\u00e9lk\u00fcl” k\u00e9peket k\u00e9sz\u00edteni, puszt\u00e1n egy r\u00f6vid, de vel\u0151s prompt (sz\u00f6veg) be\u00edr\u00e1sa, \u00e9s n\u00e9h\u00e1ny el\u0151re be\u00e1ll\u00edtott st\u00edlus \u00e9s egy\u00e9b ism\u00e9rvek megad\u00e1sa alapj\u00e1n. Ez a technol\u00f3gia \u00e1ltal\u00e1ban k\u00e9t kulcskomponensre \u00e9p\u00fcl: a deep learning <\/mark>(m\u00e9lytanul\u00e1s) \u00e9s a neuronh\u00e1l\u00f3k<\/mark> (neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatok) seg\u00edts\u00e9g\u00e9vel elemzi \u00e9s alkotja meg a k\u00e9peket. A modellek \u00f3ri\u00e1si adatb\u00e1zisban kutatnak (amit egyr\u00e9szt folyamatosan b\u0151v\u00edtenek, de maga a program is tan\u00edtja \u00f6nmag\u00e1t), amelyek tartalmaznak k\u00e9peket \u00e9s azok sz\u00f6veges le\u00edr\u00e1sait, \u00edgy k\u00e9pesek felismerni \u00e9s reproduk\u00e1lni a mint\u00e1zatokat, sz\u00edneket, form\u00e1kat, stb.<\/p>\n\n\n\n Teh\u00e1t:<\/strong><\/p>\n\n\n\n A neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatok<\/strong> olyan sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pes rendszerek, amelyeket az emberi agy m\u0171k\u00f6d\u00e9se inspir\u00e1lt. Ezek egyszer\u0171en sz\u00f3lva “r\u00e9tegekb\u0151l” \u00e1ll\u00f3 modellek, ahol minden r\u00e9teg inform\u00e1ci\u00f3t dolgoz fel \u00e9s tov\u00e1bb\u00edt a k\u00f6vetkez\u0151nek. P\u00e9ld\u00e1ul egy k\u00e9pet elemezve az els\u0151 r\u00e9teg \u00e9szleli a sz\u00e9leket, a k\u00f6vetkez\u0151 a form\u00e1kat, a harmadik pedig \u00f6sszetettebb mint\u00e1kat (pl. szem, fa stb.).<\/p>\n\n\n\n A deep learning<\/strong> (m\u00e9lytanul\u00e1s) a neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatok egy speci\u00e1lis t\u00edpusa, ahol nagyon sok r\u00e9teg<\/strong> van. A “m\u00e9ly” sz\u00f3 arra utal, hogy a h\u00e1l\u00f3zat k\u00e9pes \u00f6sszetett mint\u00e1kat tanulni a sok r\u00e9teg r\u00e9v\u00e9n. A deep learning teh\u00e1t nem m\u00e1s, mint t\u00f6bbr\u00e9teg\u0171 neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatok haszn\u00e1lata<\/strong> komplex probl\u00e9m\u00e1k megold\u00e1s\u00e1ra, p\u00e9ld\u00e1ul k\u00e9pek gener\u00e1l\u00e1s\u00e1ra vagy felismer\u00e9s\u00e9re.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Hogyan m\u0171k\u00f6dik?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Az AI k\u00e9pgener\u00e1torok leggyakrabban \u00fagynevezett generat\u00edv modelleket<\/mark> haszn\u00e1lnak, mint p\u00e9ld\u00e1ul a GAN<\/strong> (Generative Adversarial Network) vagy a VAE<\/strong> (Variational Autoencoder). A GAN rendszer\u00e9ben k\u00e9t k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zat verseng egym\u00e1ssal: a gener\u00e1tor l\u00e9trehozza a k\u00e9peket<\/mark>, m\u00edg a diszkrimin\u00e1tor pr\u00f3b\u00e1lja eld\u00f6nteni, hogy a k\u00e9p val\u00f3di vagy mesters\u00e9gesen l\u00e9trehozott<\/mark>. Ezzel a folyamatos k\u00fczdelemmel a gener\u00e1tor egyre jobb \u00e9s val\u00f3s\u00e1gh\u0171bb k\u00e9peket \u00e1ll\u00edt el\u0151.<\/p>\n\n\n\n A VAE egy m\u00e1sik n\u00e9pszer\u0171 generat\u00edv modell, amely k\u00fcl\u00f6nb\u00f6zik a GAN-t\u00f3l m\u0171k\u00f6d\u00e9si elv\u00e9ben \u00e9s fel\u00e9p\u00edt\u00e9s\u00e9ben. A VAE egy autoencoder<\/mark> t\u00edpus\u00fa neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zat, amely k\u00e9pes mind a k\u00f3dol\u00e1sra (encoding), mind a dek\u00f3dol\u00e1sra (decoding). A VAE olyan, mint egy zseni\u00e1lis m\u0171v\u00e9sz \u00e9s egy kritikus egyben. El\u0151sz\u00f6r a ‘m\u0171v\u00e9sz’ (encoder) megn\u00e9zi a k\u00e9pet, \u00e9s megpr\u00f3b\u00e1lja meg\u00e9rteni annak l\u00e9nyeg\u00e9t. Ezt a l\u00e9nyeget egy ‘titkos k\u00f3d’ form\u00e1j\u00e1ban t\u00e1rolja. Ezut\u00e1n a ‘kritikus’ (decoder) megpr\u00f3b\u00e1lja ezt a titkos k\u00f3dot visszaalak\u00edtani k\u00e9pp\u00e9. A tr\u00fckk az, hogy a titkos k\u00f3d nem egy konkr\u00e9t dolog, hanem ink\u00e1bb egy \u00f6tlethalmaz. Amikor \u00faj k\u00e9pet akarunk gener\u00e1lni, v\u00e9letlenszer\u0171en v\u00e1lasztunk ebb\u0151l az \u00f6tlethalmazb\u00f3l, \u00e9s a decoder ebb\u0151l alkot \u00faj k\u00e9pet.<\/p>\n\n\n\n M\u00edg a GAN-n\u00e1l k\u00e9t k\u00fcl\u00f6n ‘szem\u00e9ly’ (gener\u00e1tor \u00e9s diszkrimin\u00e1tor) verseng, addig a VAE-n\u00e1l egy ‘szem\u00e9ly’ pr\u00f3b\u00e1lja egyszerre meg\u00e9rteni \u00e9s \u00fajraalkotni a k\u00e9peket.<\/p>\n\n\n\n Nek\u00fcnk laikus felhaszn\u00e1l\u00f3knak mindez rendk\u00edv\u00fcl egyszer\u0171nek t\u0171nhet k\u00edv\u00fclr\u0151l: be\u00edrunk egy r\u00f6vid sz\u00f6veget egy megadott boxba (p\u00e9ld\u00e1ul \u201etengerparti naplemente\u201d), be\u00e1ll\u00edtunk p\u00e1r lehet\u0151s\u00e9get (ahol engedi) \u00e9s a rendszer pillanatok alatt l\u00e9trehozza a k\u00e9pet – amit azt\u00e1n m\u00e9g csics\u00e1zhatunk is pl. mixelhetj\u00fck a k\u00e9peket, referencia k\u00e9pk\u00e9nt is megadhatunk egyet, m\u00f3dos\u00edthatunk egyes r\u00e9szein, de ha egy\u00e1ltal\u00e1n nem tetszik az eredm\u00e9ny, akkor \u00fajat is gener\u00e1ltathatunk. A folyamat technol\u00f3giai h\u00e1ttere azonban enn\u00e9l j\u00f3val \u00f6sszetettebb, hiszen a modell milli\u00f3nyi adatpontot elemez, hogy a lehet\u0151 legpontosabban adja vissza az adott le\u00edr\u00e1st.<\/p>\n\n\n\n Teh\u00e1t: <\/strong><\/p>\n\n\n\n K\u00e9pgener\u00e1torok m\u0171k\u00f6d\u00e9si elve<\/strong> <\/p>\n\n\n\n Mi\u00e9rt forradalmi ez?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Az AI k\u00e9pgener\u00e1torok forradalmas\u00edtj\u00e1k a kreat\u00edv ipart, hiszen szinte b\u00e1rki, b\u00e1rmilyen el\u0151zetes tapasztalat n\u00e9lk\u00fcl k\u00e9pes vizu\u00e1lis tartalmakat l\u00e9trehozni (ez ak\u00e1r h\u00e1tr\u00e1ny is lehet a k\u00f6zelj\u00f6v\u0151ben, ami egyes piacok felh\u00edgul\u00e1s\u00e1t, a m\u0171v\u00e9szet alkot\u00f3i folyamat\u00e1t \u00f6li meg azzal, hogy “mindenki kez\u00e9be” adja a lehet\u0151s\u00e9get – \u00e9rtsd pl. marketinges is lehet grafikus ). A digit\u00e1lis m\u0171v\u00e9szet, a diz\u00e1jn \u00e9s a marketing ter\u00fcletein mind nagy haszn\u00e1t vehetj\u00fck, hiszen gyorsan \u00e9s k\u00f6lts\u00e9ghat\u00e9konyan k\u00e9sz\u00edthet\u0151k vele grafik\u00e1k, illusztr\u00e1ci\u00f3k, k\u00e9pek, kisebb tervrajzok, interior \u00f6tletek, szinte b\u00e1rmi. Az AI k\u00e9pgener\u00e1torok tov\u00e1bb\u00e1 lehet\u0151s\u00e9get biztos\u00edtanak arra is, hogy felfedezz\u00fcnk \u00faj m\u0171v\u00e9szeti st\u00edlusokat, vagy \u00e9ppen vegy\u00edts\u00fck a r\u00e9gi \u00e9s \u00faj trendeket. Viszont k\u00e9ts\u00e9gtelen t\u00e9ny, hogy ez a technol\u00f3gia nem csak az egy\u00e9ni alkot\u00f3k sz\u00e1m\u00e1ra hasznos, hanem c\u00e9ges szinten is komoly el\u0151ny\u00f6ket biztos\u00edt. Gondoljunk csak a rekl\u00e1mgrafik\u00e1kra, poszterekre, online tartalmakra \u2013 mindezt az AI k\u00e9pes n\u00e9h\u00e1ny perc alatt legener\u00e1lni.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Csatlakozz d\u00edjmentesen az els\u0151 magyar AI k\u00f6z\u00f6ss\u00e9ghez!<\/strong><\/a> <\/p>\n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" R\u00f6viden bemutatjuk mik\u00e9nt m\u0171k\u00f6dik a legt\u00f6bb k\u00e9pgener\u00e1tor. Ez az alapja annak, hogy megfelel\u0151en tudd haszn\u00e1lni a j\u00f3 eredm\u00e9ny \u00e9rdek\u00e9ben. <\/p>\n","protected":false},"author":48,"featured_media":8426,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[130],"tags":[133,129,135,134],"class_list":["post-8423","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tudasbazis","tag-ai-kepgeneralas-2","tag-kepgeneralas","tag-mi-tudastar","tag-mifoto","pmpro-has-access"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.mifoto.hu\/beta\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8423","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.mifoto.hu\/beta\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.mifoto.hu\/beta\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mifoto.hu\/beta\/wp-json\/wp\/v2\/users\/48"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mifoto.hu\/beta\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8423"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.mifoto.hu\/beta\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8423\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mifoto.hu\/beta\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8426"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.mifoto.hu\/beta\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8423"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mifoto.hu\/beta\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8423"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mifoto.hu\/beta\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8423"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}\n
\n
A k\u00e9pgener\u00e1torok\u00a0deep learninget<\/strong>\u00a0\u00e9s\/vagy\u00a0generat\u00edv neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatokat<\/strong>\u00a0haszn\u00e1lnak, hogy \u00faj k\u00e9peket hozzanak l\u00e9tre sz\u00f6veges le\u00edr\u00e1sok alapj\u00e1n. A m\u0171k\u00f6d\u00e9s\u00fck h\u00e1rom f\u0151 l\u00e9p\u00e9sre bonthat\u00f3:<\/p>\n\n\n\n\n
\n
\n
\n
\n
Azonban tudnunk kell saj\u00e1t magunkban megh\u00fazni egy hat\u00e1rt, ami meg\u00e1llj-t parancsol nek\u00fcnk abban, hogy tartsuk tiszteletben a m\u0171v\u00e9szet \u00e9vsz\u00e1zadokkal kor\u00e1bban fest\u0151k \u00e1ltal meg\u00e1lmodott alapjait. <\/strong><\/p>\n\n\n\n
Kattints IDE<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n