Bevezetés
A modern mesterséges intelligencia képalkotás gyökerei a 2010-es évek közepén történt mélytanulási áttörésekben keresendők. 2014 körül a kutatók elkezdtek olyan neurális hálózatokat fejleszteni, amelyek nem csupán felismerik a képeket, hanem teljesen új képeket alkotnak. A korai mélytanulási generatív modellek csak apró, homályos képeket tudtak előállítani, de a gyors fejlődés hamarosan fotórealisztikus, nagy felbontású képeket eredményezett.
Ez a cikk az AI képalkotás tudományos történetét követi nyomon a mélytanulás korszakában – a generatív ellentétes hálózatok (GAN) 2014-es megjelenésétől a mai, egyszerű szöveges parancsokból képeket festeni képes, hatékony diffúziós modellekig. Útközben megnézzük, hogyan javult drámaian a modellek minősége, felbontása, szemantikai vezérlése és hozzáférhetősége, ami forradalmat hozott a kreatív AI területén.
GAN-ok: Generatív ellentétes hálózatok forradalmat indítanak (2014)
- Ian Goodfellow et al. által 2014-ben bevezetve.
- Generátor és diszkriminátor ellentétes képzési ciklusban.
- Az első modellek alacsony felbontású képeket (pl. 32x32) állítottak elő.
- A DCGAN (2015) bevezette a konvolúciós architektúrákat.
- A Progressive GAN (2017) lehetővé tette a nagy felbontású képek szintézisét (1024×1024).
- BigGAN (2018): osztályfüggő GAN-ok, ImageNet-en képzettek.
- Főbb korlátozások: mód összeomlás, képzési instabilitás.
VAE-k és pixel szintű autoregresszív modellek (2014–2016)
- Variációs autoencoderek (VAE-k) Kingma & Welling (2013): valószínűségi látens tér + reparametrizációs trükk.
- Előnyök: stabil képzés, értelmezhető látens tér.
- Hátrányok: homályos képek.
- PixelRNN / PixelCNN (2016): autoregresszív pixel modellezés.
- Rendkívül lassú generálás, de jó sűrűségbecslés.
StyleGAN és GAN finomítások (2017–2019)
- StyleGAN, Karras et al. (2018–2019):
- Közbenső látens tér + rétegenkénti stílusvezérlés.
- Szemantikai attribútumok (pl. póz, mosoly) felügyelet nélküli szétválasztása.
- Rendkívül fotórealisztikus 1024×1024 arcszintézis.
- StyleGAN2 (2020): javított képminőség és képzési stabilitás.
- Egyéb újítások: Wasserstein GAN (WGAN), WGAN-GP.
VQ-VAE és transzformátorok (2017–2021)
- VQ-VAE (2017): kép → diszkrét tokenek kódkönyv segítségével.
- Lehetővé teszi transzformátorok használatát képek sorozatainak modellezésére.
- VQ-VAE-2 (2019): hierarchikus, többszintű látens változók.
- Image GPT (2020): autoregresszív transzformátorok pixel-sorozatokon.
- DALL·E (2021) az OpenAI-tól:
- GPT-stílusú transzformátor szöveg + kép tokenek felett.
- 256×256 képet generál természetes nyelvi promptokból.
VQ-GAN: Transzformátorok és ellentétes tanulás kombinálása (2021)
- VQ-GAN (2021): kombinálja a VQ-VAE + GAN veszteséget.
- A dekóder élesebb képeket ad ki, mint a hagyományos VQ-VAE.
- CLIP-vezérelt generációs folyamatokban használják.
A diffúziós modellek átveszik a vezetést (2020–2022)
- DDPM (Ho et al., 2020): Zajszűrési diffúziós valószínűségi modellek.
- Kezdje a zajjal → zajszűrés lépésről lépésre.
- Magas képminőség, nincs ellenséges képzés instabilitása.
- Osztályozó által irányított diffúzió és továbbfejlesztett architektúrák (Nichol & Dhariwal, 2021).
- Stabilabb, változatosabb kimenetek, mint a GAN-oknál.
A szöveg-kép generálás boomja (2021–2022)
DALL·E 2 (2022)
- Diffúzióalapú generálás + CLIP útmutatás.
- 1024×1024 felbontás, kitöltés, prompt variációk.
- Jelentős ugrás a fotórealisztikában és a szemantikai kontrollban.
Google Imagen (2022)
- A T5 nyelvi modellt használja a szövegek jobb megértése érdekében.
- Látens diffúziós modell architektúra.
- Az emberi preferenciák benchmarkjait is felülmúlja.
Midjourney (2022–)
- Független kutatólaboratórium.
- Művészileg stilizált generációk, rendkívül népszerűek a kreatív iparágakban.
Stable Diffusion (2022)
- CompVis + Stability AI nyílt forráskódú látens diffúziós modellje.
- Fogyasztói GPU-kon fut (~2,4 GB VRAM).
- Demokratizált hozzáférés a kiváló minőségű szöveg-kép generáláshoz.
Főbb trendek és fejlemények
Képminőség és felbontás
- 32×32-es homályos foltoktól (2014) → 1024×1024-es fotórealisztikus képekig (2022).
- GAN-ok: az első nagy ugrás a hűség terén.
- Diffúziós modellek: jobb sokszínűség + élesség.
Szemantikai vezérlés
- GAN-ok: látens tér szerkesztése és osztálycímkék.
- DALL·E/Imagen: teljes szövegű prompt kondicionálás.
- Kiegészítés, szerkesztés és kompozíciós generálás.
Hozzáférhetőség
- A laboratóriumi használattól a globális felhasználásig:
- Nyílt forráskódú eszközök (pl. Stable Diffusion).
- Webalkalmazások és API-k.
- A kreatívok és a nem programozók ma már aktívan használják a generatív mesterséges intelligenciát.
Következtetés
A 2014-es GAN-októl a 2022-es nyílt forráskódú szöveg-kép diffúzióig az AI-alapú képalkotás az akadémiai kíváncsiság tárgyából mindenütt jelen lévő kreatív eszközzé vált. A terület a következőképpen fejlődött:
- GAN-alapú realizmus,
- Transzformátor-vezérelt szemantikai megértés,
- Diffúziós modellek, amelyek példátlan képminőséget és kontrollt tesznek lehetővé.
A jövőbeli irányok között szerepel a videógenerálás, a 3D-es eszközök létrehozása, valamint a nyelvi és multimodális rendszerekkel való szorosabb integráció. Az innováció üteme arra utal, hogy a vizuális mesterséges intelligencia következő generációja még magával ragadóbb, interaktívabb és hozzáférhetőbb lesz.