مقدمة
تعود جذور توليد الصور بالذكاء الاصطناعي الحديث إلى الاختراقات التي تحققت في مجال التعلم العميق في منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين. بدءًا من عام 2014 تقريبًا، بدأ الباحثون في تطوير شبكات عصبية تولد صورًا جديدة تمامًا بدلاً من مجرد التعرف عليها. لم تكن النماذج التوليدية العميقة المبكرة قادرة إلا على إنتاج مخرجات صغيرة وغير واضحة، ولكن التقدم السريع سرعان ما أدى إلى إنتاج صور واقعية وعالية الدقة حسب الطلب.
يتتبع هذا المقال التاريخ الأكاديمي لتوليد الصور بالذكاء الاصطناعي في عصر التعلم العميق – من ظهور الشبكات التنافسية التوليدية (GAN) في عام 2014 إلى نماذج الانتشار القوية الحالية التي يمكنها رسم الصور من موجه نصي بسيط. على طول الطريق، سنرى كيف تحسنت جودة النموذج والدقة والتحكم الدلالي وإمكانية الوصول بشكل كبير، مما أدى إلى ثورة في الذكاء الاصطناعي الإبداعي.
GANs: الشبكات التنافسية التوليدية تطلق ثورة (2014)
- قدمها إيان جودفيلو وآخرون في عام 2014.
- المولد والتمييز في حلقة التدريب التنافسية.
- أنتجت النماذج الأولى صورًا منخفضة الدقة (على سبيل المثال، 32x32).
- DCGAN (2015) أدخلت هياكل تلافيفية.
- Progressive GAN (2017) مكنت من توليف صور عالية الدقة (1024×1024).
- BigGAN (2018): شبكات GAN مشروطة بالفئة تم تدريبها على ImageNet.
- القيود الرئيسية: انهيار الوضع، عدم استقرار التدريب.
VAE ونماذج التراجع الذاتي على مستوى البكسل (2014-2016)
- المشفرات التلقائية التباينية (VAE) بواسطة Kingma & Welling (2013): الفضاء الكامن الاحتمالي + حيلة إعادة المعادلة.
- الإيجابيات: تدريب مستقر، مساحة كامنة قابلة للتفسير.
- السلبيات: مخرجات صور ضبابية.
- PixelRNN / PixelCNN (2016): نمذجة بكسل ذاتية التراجع.
- إنتاج بطيء للغاية ولكن تقدير كثافة جيد.
تحسينات StyleGAN و GAN (2017–2019)
- StyleGAN بواسطة Karras et al. (2018–2019):
- مساحة كامنة متوسطة + تحكم في النمط لكل طبقة.
- فصل غير خاضع للإشراف للسمات الدلالية (مثل الوضعية والابتسامة).
- تركيب وجه عالي الواقعية 1024×1024.
- StyleGAN2 (2020): تحسين جودة الصورة واستقرار التدريب.
- ابتكارات أخرى: Wasserstein GAN (WGAN)، WGAN-GP.
VQ-VAE و Transformers (2017–2021)
- VQ-VAE (2017): الصورة → رموز منفصلة عبر دفتر الرموز.
- يسمح باستخدام المحولات لنمذجة تسلسلات الصور.
- VQ-VAE-2 (2019): كامن متعدد المستويات هرمي.
- Image GPT (2020): محولات تلقائية على تسلسلات البكسل.
- DALL·E (2021) من OpenAI:
- محول على غرار GPT على رموز النص + الصورة.
- يولد صورًا بحجم 256×256 من مطالبات اللغة الطبيعية.
VQ-GAN: الجمع بين المحولات والتعلم التنافسي (2021)
- VQ-GAN (2021): يجمع بين VQ-VAE + GAN loss.
- ينتج المُفكك صورًا أكثر وضوحًا من VQ-VAE العادي.
- يُستخدم في خطوط إنتاج موجهة بواسطة CLIP.
نماذج الانتشار تتصدر المشهد (2020-2022)
- DDPM (Ho et al., 2020): نماذج احتمالية للانتشار وإزالة الضوضاء.
- ابدأ من الضوضاء → قم بإزالة الضوضاء خطوة بخطوة.
- دقة عالية للصورة، لا توجد عدم استقرار في التدريب التنافسي.
- انتشار موجه بالمصنف وبنى محسنة (Nichol & Dhariwal، 2021).
- مخرجات أكثر استقرارًا وتنوعًا من GANs.
طفرة توليد النصوص إلى صور (2021-2022)
DALL·E 2 (2022)
- إنشاء قائم على الانتشار + توجيه CLIP.
- دقة 1024×1024، إعادة التلوين، تنويعات سريعة.
- قفزة كبيرة في الواقعية الفوتوغرافية والتحكم الدلالي.
Google Imagen (2022)
- يستخدم نموذج اللغة T5 لفهم النص بشكل أفضل.
- بنية نموذج الانتشار الكامن.
- يتصدر معايير تفضيلات المستخدمين.
Midjourney (2022–)
- مختبر أبحاث مستقل.
- أجيال ذات أسلوب فني، تحظى بشعبية كبيرة في الصناعات الإبداعية.
Stable Diffusion (2022)
- نموذج انتشار كامن مفتوح المصدر من CompVis + Stability AI.
- يعمل على وحدات معالجة الرسومات (GPU) الاستهلاكية (~2.4 جيجابايت VRAM).
- وصول ديمقراطي إلى إنشاء نصوص إلى صور عالية الجودة.
الاتجاهات والتطورات الرئيسية
جودة الصورة ودقتها
- من 32×32 نقطة ضبابية (2014) → 1024×1024 واقعية فوتوغرافية (2022).
- GANs: أول قفزة كبيرة في الدقة.
- نماذج الانتشار: تنوع + حدة أفضل.
التحكم الدلالي
- GANs: تعديلات الفضاء الكامن وتصنيفات الفئات.
- DALL·E/Imagen: تكييف النص الكامل.
- الترميم والتحرير والتوليد التركيبي.
إمكانية الوصول
- من الاستخدام المختبري فقط إلى الاستخدام العالمي:
- أدوات مفتوحة المصدر (مثل Stable Diffusion).
- تطبيقات الويب وواجهات برمجة التطبيقات.
- يستخدم المبدعون وغير المبرمجين الآن الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل نشط.
الخلاصة
من شبكات GAN في عام 2014 إلى انتشار النصوص إلى الصور مفتوحة المصدر في عام 2022، تحولت عملية إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي من مجرد فضول أكاديمي إلى أداة إبداعية منتشرة في كل مكان. وقد تطور هذا المجال من خلال:
- الواقعية القائمة على GAN،
- الفهم الدلالي المدفوع بالمحول،
- نماذج الانتشار التي تتيح جودة صورة وتحكمًا غير مسبوقين.
تشمل التوجهات المستقبلية إنتاج الفيديو، وإنشاء الأصول ثلاثية الأبعاد، والتكامل الأوثق مع اللغة والأنظمة متعددة الوسائط. وتشير وتيرة الابتكار إلى أن الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي البصري سيكون أكثر غامرة وتفاعلية وسهولة في الوصول إليه.