VietNetwork.Vn

Cách thức hoạt động và khả năng làm việc của chúng.

    Hình ảnh do AI tạo ra dựa vào sự khuếch tán để tạo ra hình ảnh chân thực từ nhiễu thuần túy, đảo ngược quy trình từng bước.
    Việc đào tạo và tinh chỉnh liên tục các mô hình AI, với sự tham gia của người dùng, đã cải thiện đáng kể chất lượng hình ảnh trong nhiều năm qua.
    Lời nhắc văn bản được sử dụng để tạo hình ảnh, với các thông số bổ sung và công cụ tô màu tạo ra để nâng cao kết quả.


Hình ảnh do AI tạo ra hiện có ở khắp mọi nơi, và những hình ảnh đẹp nhất trong số đó trông đẹp đến mức bạn sẽ không bao giờ biết chúng được tạo ra bởi máy móc chứ không phải con người. Nhưng, làm sao điều này có thể xảy ra? Câu trả lời cho cách thức hoạt động của quá trình tạo hình ảnh AI vừa đơn giản, vừa rất phức tạp.

1. Tất cả là về sự khuếch tán

Cốt lõi của hình ảnh do AI tạo ra là khái niệm "khuếch tán". Đây là quy trình cơ bản mà tất cả các loại AI tạo hình ảnh hiện nay đều sử dụng và diễn ra như sau:

    Quá trình khuếch tán bắt đầu bằng một tập dữ liệu hình ảnh hiện có. Tiếng ồn hoặc biến dạng ngẫu nhiên được thêm dần vào những hình ảnh này cho đến khi chúng gần như không thể nhận ra.
    Mô hình AI học cách đảo ngược quá trình này bằng cách loại bỏ nhiễu từng bước. Điều này bao gồm việc đào tạo mô hình để dự đoán hình ảnh trông như thế nào trước khi nhiễu được thêm vào.
    Sau khi được đào tạo, mô hình có thể bắt đầu với nhiễu thuần túy và áp dụng những gì đã học được để tạo ra hình ảnh hoàn toàn mới, chân thực bằng cách đảo ngược quá trình nhiễu.

Các trình tạo hình ảnh AI tạo sinh sử dụng một loại mạng nơ-ron đặc biệt để học từ những dữ liệu này và khi bạn đảo ngược quy trình, bắt đầu bằng nhiễu khuếch tán và lặp lại cho đến khi hình ảnh khớp với lời nhắc văn bản, về cơ bản bạn đang chạy ngược lại mạng nơ-ron.

2. Mỗi ngày đều là ngày đào tạo cho AI Image Generators

Quy trình trên có vẻ đơn giản, nhưng các mô hình tạo hình ảnh AI liên tục được tinh chỉnh và cải tiến, sử dụng càng nhiều dữ liệu càng tốt. Ví dụ, khi bạn bình chọn cho hình ảnh nào bạn thích nhất trên các trang web như Midjourney, bạn đang cung cấp dữ liệu có thể giúp tinh chỉnh mô hình.

Các trình tạo hình ảnh AI ban đầu khá tệ. Ví dụ, đây là hình ảnh một người phụ nữ đang ăn táo được tạo bằng Midjourney V1 so với V6 mới nhất (tính đến thời điểm viết bài này).

Chúng tôi đã đi từ câu hỏi " đó có phải là ảnh thật không? " chỉ trong vài năm ngắn ngủi, tất cả là nhờ vào việc liên tục cải tiến và đào tạo mô hình, cũng như điều chỉnh các mạng nơ-ron thần kinh cơ bản giúp điều này trở nên khả thi.

3. Biến lời nhắc thành hình ảnh

Tôi đã ám chỉ điều này ở trên, nhưng khi bạn là người dùng tạo hình ảnh bằng AI, thì thực tế bạn cung cấp đầu vào là một lời nhắc văn bản. Đây chỉ đơn giản là một mô tả như "một người phụ nữ đang ăn táo", đó chính xác là lời nhắc mà tôi đã sử dụng để tạo ra hai hình ảnh ở trên.

Cần phải thử nghiệm khá nhiều lời nhắc để có được kết quả mong muốn và đôi khi bạn sẽ tìm thấy một nhóm từ hoặc cụm từ thực sự tạo ra điều gì đó mới mẻ và thú vị.

4. Tham số, Điền tạo và Các thủ thuật hay khác

Tất nhiên, biết cách nhắc đúng cách và có một vài lệnh chuyên biệt có thể tạo ra kết quả tuyệt vời từ các mô hình tiên tiến thậm chí còn tốt hơn. Điều chỉnh các tùy chọn và sử dụng các công cụ hậu thế hệ mà các mô hình hiện đại cung cấp là chìa khóa để tạo ra hình ảnh AI hoàn hảo.


Điền tạo là một trong những khía cạnh hữu ích nhất của công nghệ AI này. Điều này cho phép bạn xóa một phần hình ảnh, sau đó sử dụng AI để điền vào thứ gì đó mới dựa trên lời nhắc hoặc chỉ đơn giản là ngữ cảnh của hình ảnh.

Cá nhân tôi sử dụng tính năng này để khắc phục các vấn đề như ký tự có quá nhiều ngón tay mọi lúc. Bạn cũng có thể tìm thấy tính năng này được tích hợp sẵn trong các trình chỉnh sửa ảnh hiện đại, nơi các chương trình như Adobe Photoshop và tính năng Magic Erase của Canva.

Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đã phát triển đến mức có thể tạo video và các mô hình đang ngày càng tốt hơn trong việc tạo ra chính xác những gì chúng ta yêu cầu, bao gồm thông tin chi tiết về tư thế, vật thể và cách sắp xếp chúng trong hình ảnh.

Mặc dù công nghệ này vẫn chưa hoàn hảo, nhưng nó đã tiến bộ rất nhiều trong một thời gian ngắn, nên tôi hy vọng nó sẽ sớm hoàn thiện.