Введение

Нейронные сети произвели революцию во многих областях искусственного интеллекта (ИИ), включая генерацию изображений. В этой статье мы рассмотрим, какие нейронные сети способны генерировать изображения и их соответствующие приложения.

Сверточные нейронные сети (CNN)

Сверточные нейронные сети (CNN) изначально были разработаны для анализа визуальных образов, таких как фотографии или видео. Они состоят из нескольких слоев, включая слои свертки, которые выполняют вычисления для небольших областей данных (называемых "фильтрами"), объединяющие слои, которые уменьшают размерность данных, и полностью связанные слои, которые извлекают высокоуровневые объекты из входных данных. CNN могут использоваться для таких задач, как обнаружение объектов, классификация и сегментация, когда им необходимо идентифицировать объекты на изображении. Например, Google Cloud Vision API использует CNNS для анализа изображений и предоставления информации о том, что в них содержится.

Рекуррентные нейронные сети (RNN)

Рекуррентные нейронные сети (RNN) - это еще один тип нейронных сетей, хорошо подходящий для генерации изображений. В отличие от CNN, которые работают независимо с каждым пикселем, RNN обрабатывают последовательности пикселей, что делает их особенно эффективными при генерации текста на естественном языке или музыки, а также изображений в сочетании с соответствующими начальными условиями. Примером этого является модель DALL-E от OpenAI, которая генерирует реалистичные изображения на основе описаний, предоставленных пользователями.

Порождающие состязательные сети (GAN)

Генеративные состязательные сети (GAN) - еще один многообещающий подход к созданию изображений. GAN состоят из двух компонентов: генератора, который создает новые выборки, и дискриминатора, который проводит различие между реальными и сгенерированными данными. Хотя изначально GAN не предназначались для создания изображений, они были успешно адаптированы для этой цели благодаря своей способности выдавать высококачественные результаты. Одним из примечательных приложений является инструментарий Nvidia style transfer toolkit, который позволяет художникам применять различные художественные стили к своим изображениям с помощью GANS.

Трансформаторы и генерация изображений

Модели-трансформеры, первоначально разработанные для обработки естественного языка, показали потенциал в генерации изображений. Они в значительной степени полагаются на механизмы внимания, при которых представления элементов в сцене вычисляются и сравниваются по всем парам пикселей. Это позволяет трансформаторам фиксировать сложные взаимосвязи между различными частями изображения. InstanceNet, недавняя работа, использующая transformers, демонстрирует, как эти модели могут быть применены к задачам сегментации экземпляров, обеспечивая первый шаг к полноценным возможностям генерации изображений.

Краткое описание

От самоуправляемых автомобилей, интерпретирующих сигналы светофора, до систем здравоохранения, диагностирующих заболевания с помощью рентгеновских лучей, нейронные сети уже меняют наш мир. По мере продолжения исследований мы можем ожидать, что в будущем эти мощные инструменты будут создавать еще более потрясающие изображения. Будь то манипулирование частотами света с помощью квантовых компьютеров или обучение алгоритмов на больших наборах данных, возможности безграничны.