Nếu bạn thắc mắc làm thế nào AI tạo ra hình ảnh, bạn không phải là người duy nhất
Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào AI tạo ra những hình ảnh làm chúng ta ngạc nhiên không?
AI, hoặc trí tuệ nhân tạo, là một lĩnh vực rộng lớn của khoa học máy tính mà tìm cách tạo ra các máy móc thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí tuệ con người. Đây không phải là một công nghệ đơn lẻ, mà là một tập hợp các kỹ thuật và cách tiếp cận cho phép máy móc học hỏi, suy luận và hành động một cách tự chủ.
Mặc dù đây là một công nghệ mà chúng ta lấy cảm hứng từ ngày nay, công nghệ này, đã thu hút nhiều chỉ trích trong lĩnh vực nghệ thuật và tạo hình ảnh, đã cải thiện đáng kể trong việc bắt chước con người tính đến năm 2024.
Nhưng AI tạo ra hình ảnh như thế nào? Hãy để chúng tôi giải thích.
AI tạo ra hình ảnh như thế nào?
AI sở hữu khả năng đáng chú ý trong việc tạo ra nội dung hình ảnh thông qua việc sử dụng các phương pháp đa dạng, bao gồm một loạt các kỹ thuật. Những phương pháp này, được AI sử dụng, cho phép tạo ra hình ảnh một cách cho thấy sự linh hoạt và sáng tạo ẩn chứa trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo.
Nếu bạn từng tự hỏi AI tạo ra hình ảnh như thế nào, đây là những phương pháp phổ biến nhất mà các hệ thống AI sử dụng để tạo ra các tác phẩm nghệ thuật mà chúng ta đều ngưỡng mộ:
- Mạng GAN (Generative Adversarial Networks)
- Mã hóa tự động biến thể (Variational Autoencoders - VAEs)
- Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNNs)
- Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Networks - RNNs)
- Chuyển đổi hình ảnh sang hình ảnh
- Tổng hợp hình ảnh từ văn bản
- Chuyển giao phong cách
Mạng GAN (Generative Adversarial Networks)
GAN là một loại thuật toán học sâu được sử dụng để tạo ra hình ảnh mới. Chúng bao gồm hai mạng nơ-ron: một mạng tạo ra và một mạng phân biệt. Mạng tạo ra tạo ra hình ảnh mới, trong khi mạng phân biệt đánh giá các hình ảnh được tạo ra và thông báo cho mạng tạo ra liệu chúng có thực tế hay không. Hai mạng này làm việc cùng nhau để cải thiện khả năng của mạng tạo ra trong việc tạo ra hình ảnh thực tế.
Mạng tạo ra nhận một vector nhiễu ngẫu nhiên làm đầu vào và tạo ra một hình ảnh tổng hợp. Mạng phân biệt nhận hình ảnh tổng hợp và một hình ảnh thực sự làm đầu vào và dự đoán xác suất hình ảnh là thực. Trong quá trình huấn luyện, mạng tạo ra cố gắng tạo ra hình ảnh có thể lừa mạng phân biệt nghĩ rằng chúng là thực, trong khi mạng phân biệt cố gắng phân loại chính xác hình ảnh là thực hoặc giả.
GAN đã được sử dụng để tạo ra nhiều loại hình ảnh khác nhau, bao gồm khuôn mặt, đối tượng và cảnh vật. Chúng cũng đã được sử dụng trong các ứng dụng như chuyển đổi hình ảnh sang hình ảnh, tăng cường dữ liệu và chuyển giao phong cách.
Mặc dù GAN không phải là câu trả lời duy nhất cho câu hỏi AI tạo ra hình ảnh như thế nào, nhưng đó là một yếu tố rất quan trọng.
Mã hóa tự động biến thể (VAEs)
Một cách khác để trả lời câu hỏi AI tạo ra hình ảnh như thế nào là thông qua Mã hóa tự động biến thể (Variational Autoencoders - VAEs).
VAEs là một loại thuật toán học sâu khác được sử dụng để tạo ra hình ảnh mới. Chúng bao gồm một mạng mã hóa và một mạng giải mã. Mạng mã hóa ánh xạ hình ảnh đầu vào vào một không gian tiềm ẩn, là một biểu diễn chiều thấp hơn của hình ảnh. Mạng giải mã ánh xạ không gian tiềm ẩn trở lại hình ảnh đầu vào.
Trong quá trình huấn luyện, VAE học cách giảm thiểu sự khác biệt giữa hình ảnh đầu vào và hình ảnh được tái tạo. VAE cũng học một phân bố xác suất trên không gian tiềm ẩn, có thể được sử dụng để tạo ra hình ảnh mới.
Để tạo ra một hình ảnh mới, VAE lấy một mã tiềm ẩn từ phân bố xác suất và đưa nó qua mạng giải mã. Mạng giải mã tạo ra một hình ảnh mới dựa trên mã tiềm ẩn.
VAEs đã được sử dụng để tạo ra hình ảnh giống với dữ liệu huấn luyện, nhưng chúng cũng có thể được sử dụng để tạo ra hình ảnh không có trong dữ liệu huấn luyện. Chúng đã được sử dụng trong các ứng dụng như tạo hình ảnh, chuyển đổi hình ảnh sang hình ảnh, và tăng cường dữ liệu.
Mạng Nơ-ron Tích Chập (CNNs)
CNNs là một loại mạng nơ-ron đã được sử dụng rộng rãi cho các nhiệm vụ xử lý hình ảnh. Chúng có thể được sử dụng để tạo ra hình ảnh mới bằng cách học các mẫu và cấu trúc của hình ảnh rồi sau đó tạo ra hình ảnh mới dựa trên những mẫu này.
CNNs bao gồm nhiều lớp tích chập học cách phát hiện các đặc trưng ngày càng phức tạp trong hình ảnh. Các lớp tích chập được theo sau bởi các lớp gộp giảm kích thước không gian của bản đồ đặc trưng. Cuối cùng, các lớp kết nối đầy đủ được sử dụng để đưa ra dự đoán cuối cùng.
Để tạo ra một hình ảnh mới bằng cách sử dụng CNN, mạng nhận một vector nhiễu ngẫu nhiên làm đầu vào và truyền nó qua các lớp tích chập và gộp. Các lớp kết nối đầy đủ sau đó tạo ra một hình ảnh mới dựa trên bản đồ đặc trưng được tạo ra bởi các lớp tích chập và gộp.
CNNs đã được sử dụng để tạo ra hình ảnh giống với dữ liệu huấn luyện, nhưng chúng cũng có thể được sử dụng để tạo ra hình ảnh không có trong dữ liệu huấn luyện. Chúng đã được sử dụng trong các ứng dụng như tạo hình ảnh, chuyển đổi hình ảnh sang hình ảnh, và tăng cường dữ liệu.
Và kết quả là, phương pháp CNN cũng có thể được đưa ra làm một câu trả lời tiềm năng cho câu hỏi AI tạo ra hình ảnh như thế nào.
Mạng Nơ-ron Hồi Quy (RNNs)
RNNs là một loại mạng nơ-ron phù hợp cho việc xử lý dữ liệu tuần tự như văn bản hoặc dữ liệu chuỗi thời gian. Chúng cũng có thể được sử dụng để tạo ra hình ảnh bằng cách học các chuỗi điểm ảnh trong hình ảnh và sau đó tạo ra chuỗi điểm ảnh mới để tạo ra hình ảnh mới.
RNNs bao gồm một vòng lặp của các kết nối lặp lại cho phép thông tin từ các bước thời gian trước ảnh hưởng đến bước hiện tại. Điều này cho phép mạng nắm bắt các phụ thuộc thời gian trong dữ liệu.
Để tạo ra một hình ảnh mới bằng cách sử dụng RNN, mạng nhận một khởi tạo ngẫu nhiên của các điểm ảnh hình ảnh làm đầu vào và xử lý nó qua vòng lặp lặp lại. Tại mỗi bước thời gian, mạng áp dụng một hàm kích hoạt phi tuyến tính vào trạng thái hiện tại của các điểm ảnh và sử dụng đầu ra làm trạng thái mới. Quá trình này tiếp tục cho đến khi đạt được chiều dài mong muốn của hình ảnh.
RNNs đã được sử dụng để tạo ra hình ảnh giống với dữ liệu huấn luyện, nhưng chúng cũng có thể được sử dụng để tạo ra hình ảnh không có trong dữ liệu huấn luyện. Chúng đã được sử dụng trong các ứng dụng như tạo hình ảnh, chuyển đổi hình ảnh sang hình ảnh, và tăng cường dữ liệu.
Chuyển đổi hình ảnh sang hình ảnh
Chuyển đổi hình ảnh sang hình ảnh là một kỹ thuật bao gồm việc huấn luyện một mạng nơ-ron để dịch một hình ảnh đầu vào thành một hình ảnh mới với các đặc tính mong muốn. Ví dụ, chuyển đổi một bức ảnh của một con mèo thành một bức tranh.
Kỹ thuật này có thể được sử dụng để tạo ra những hình ảnh mới không có trong dữ liệu huấn luyện. Mạng học cách dịch hình ảnh đầu vào thành một hình ảnh mới dựa trên các mẫu và cấu trúc học được từ dữ liệu huấn luyện.
Chuyển đổi hình ảnh sang hình ảnh đã được sử dụng trong các ứng dụng như chuyển giao phong cách, tổng hợp hình ảnh và tăng cường dữ liệu.
Tổng hợp hình ảnh từ văn bản
Tổng hợp hình ảnh từ văn bản là một kỹ thuật bao gồm việc tạo ra một hình ảnh dựa trên mô tả văn bản. Ví dụ, tạo ra một hình ảnh của một con mèo dựa trên văn bản “một con mèo đen với những chân trắng”.
Kỹ thuật này có thể được sử dụng để tạo ra những hình ảnh mới không có trong dữ liệu huấn luyện. Mạng học cách tạo ra hình ảnh dựa trên các mẫu và cấu trúc học được từ dữ liệu huấn luyện và mô tả văn bản.
Tổng hợp hình ảnh từ văn bản đã được sử dụng trong các ứng dụng như tạo hình ảnh, chuyển đổi hình ảnh sang hình ảnh và tăng cường dữ liệu.
Trong khi câu hỏi AI tạo ra hình ảnh như thế nào vẫn còn đang được tìm lời giải đáp, các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI như Adobe Firefly, chuyên về phương pháp hình ảnh từ văn bản, có khả năng sẽ tiếp tục là chủ đề chú ý trong thời gian dài tới.
Chuyển giao phong cách
Chuyển giao phong cách là một kỹ thuật bao gồm việc chuyển giao phong cách của một hình ảnh sang một hình ảnh khác. Ví dụ, chuyển giao phong cách của một bức tranh sang một bức ảnh của một con mèo.
Kỹ thuật này có thể được sử dụng để tạo ra những hình ảnh mới không có trong dữ liệu huấn luyện. Mạng học cách chuyển giao phong cách của hình ảnh đầu vào sang một hình ảnh mới dựa trên các mẫu và cấu trúc học được từ dữ liệu huấn luyện.
Chuyển giao phong cách đã được sử dụng trong các ứng dụng như tạo hình ảnh, chuyển đổi hình ảnh sang hình ảnh và tăng cường dữ liệu.
Cảm hứng của người này, sự ghét bỏ của người kia
Việc biết AI tạo ra hình ảnh như thế nào còn xa mới hiểu được sự nhạy cảm của công nghệ này.
Sự kỳ diệu của việc tạo hình ảnh bằng AI làm lấp lánh một loạt các khả năng, nhưng ánh sáng lấp lánh của nó cũng tạo ra bóng tối về mặt đạo đức. Một thú dữ ẩn náu là định kiến: các thuật toán được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn thường phản ánh những định kiến xã hội, tạo ra hình ảnh bị nghiêng về chủng tộc, giới tính hoặc các yếu tố khác. Điều này có thể duy trì các định kiến có hại và làm cho nhóm người dễ bị tổn thương càng bị lề lối hơn.
Sau đó là vấn đề rắc rối về bản quyền và tác giả. Nghệ thuật AI vay mượn nặng nề từ các tác phẩm hiện có, đặt ra câu hỏi về ai thực sự sở hữu tác phẩm. Liệu các nghệ sĩ có phong cách được bắt chước có nên được bồi thường không? Hay chính AI xứng đáng được công nhận? Có rất nhiều khu vực pháp lý chưa được giải quyết.
Thông tin sai lệch cũng rình rập xung quanh. Hình ảnh AI tạo ra cực kỳ chân thực có thể làm mờ ranh giới giữa sự thật và hư cấu, thúc đẩy sự lan truyền của “deepfakes” và các câu chuyện bịa đặt. Điều này có thể làm suy giảm lòng tin vào truyền thông, gây rối loạn và thậm chí ảnh hưởng đến các cuộc bầu cử.
Cuối cùng, ảnh hưởng đến sự sáng tạo của con người cũng xứng đáng được dừng lại để suy ngẫm. Liệu AI có thay thế nghệ sĩ, để lại những bức tranh trống rỗng và phòng thu im lặng không? Hay nó sẽ kích thích những hình thức hợp tác mới, làm nổi bật trí tưởng tượng của con người với những nét vẽ kỹ thuật số của nó? Việc điều hướng qua cảnh quan nghệ thuật mới này đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng.
Những thách thức đạo đức này đòi hỏi đối thoại mở, quy định chặt chẽ và phát triển có trách nhiệm. Chỉ khi đó, việc tạo hình ảnh bằng AI mới thực sự vẽ nên một tương lai tươi sáng hơn cho nghệ thuật, công nghệ và xã hội nói chung. Ít nhất sau bài viết này, bạn không cần phải tự hỏi AI tạo ra hình ảnh như thế nào nữa.
cre: dataconomy