Как генерируются картинки в Яндексе?
Автор: Сергей СтарковКак генерируются картинки в Яндексе и т.д. ?
ИИ работает с базами данных, чтобы создавать изображения людей. Базы данных содержат информацию о внешности, чертах лица, телосложении и других физических характеристиках людей, которые были когда-то сфотографированы. ИИ использует эту информацию для создания новых лиц, которые могут выглядеть реалистично.
Но что то добавляется от себя.
Социальные сети также могут быть использованы для создания изображений людей, поскольку они содержат большое количество фотографий людей с различными чертами лица и телосложением. ИИ может анализировать эти фотографии и использовать их для создания новых изображений.
Кроме того, ИИ может использовать алгоритмы машинного обучения для создания новых образов. Эти алгоритмы могут анализировать множество фотографий и учиться определять закономерности в чертах лица и телосложении, чтобы создавать новые лица.
Генеративно-состязательные сети (англ. Generative adversarial networks, GAN) — класс моделей машинного обучения, которые используются для создания реалистичных изображений или других данных на основе выборки из обучающего множества.
С помощью GAN можно создавать изображения, которые выглядят как реальные, но не имеют явной связи с обучающим множеством. Это позволяет генерировать новые изображения, которые могут быть использованы в различных приложениях, таких как генерация изображений для приложений дополненной реальности или создание новых дизайнов.
GAN состоит из двух частей: генератора и дискриминатора. Генератор создает новые изображения на основе случайных чисел или выборки из обучающего множества, а дискриминатор пытается определить, является ли созданное изображение реальным или сгенерированным.
Процесс создания изображения происходит следующим образом:
1. Генератор генерирует случайное начальное изображение.
2. Дискриминатор оценивает это изображение и определяет, является ли оно реальным или сгенерированным.
3. Если дискриминатор определяет, что изображение сгенерировано, то генератор улучшает свое изображение, чтобы сделать его более реалистичным.
4. Этот процесс продолжается до тех пор, пока дискриминатор не перестанет определять, что изображение является сгенерированным, или пока генератор не достигнет желаемого уровня реалистичности.
Таким образом, GAN использует обратную связь от дискриминатора для обучения генератора создавать более реалистичные изображения.
В целом, ИИ использует различные источники информации для создания изображений несуществующих людей, и каждый из них имеет свои преимущества и недостатки.