Cómo una IA genera waifus de anime

Cómo una IA genera waifus de anime

Tabla de contenido:

1. Introducción
2. ¿Qué es un GAN?
3. El proceso de entrenamiento de un GAN
4. La inteligencia artificial en el arte
5. La capacidad de la inteligencia artificial para aprender a dibujar
6. El desafío de indicarle a la inteligencia artificial qué dibujar
7. La importancia de los "latents" en la generación de imágenes
8. Controlando el color, estilo y pose en las imágenes generadas
9. El poder creativo de las GANs en el arte
10. El futuro de la inteligencia artificial en las artes visuales

🎨 La capacidad de la inteligencia artificial para aprender a dibujar 🖌️

En el mundo de la inteligencia artificial, Algo sorprendente está sucediendo: las máquinas están aprendiendo a dibujar sin la intervención de los humanos. ¡Es algo increíble! Durante mucho tiempo, pensamos que solo los seres conscientes e inteligentes Podían hacer arte. Las máquinas pueden ser buenas en matemáticas y ajedrez, pero en el ámbito de las tareas creativas, los humanos siempre han dominado a sus contrapartes mecánicas. Después de todo, el arte es una expresión del alma, una destilación de experiencias de vida, ¿y las máquinas tienen eso? ¿Verdad? Pero no salgas corriendo aún. Permítenos explicarte cómo las frías y mecánicas inteligencias artificiales aprenden a dibujar.

¿Qué es un GAN?

Para empezar, creamos una especie muy especial de inteligencia artificial llamada GAN (Generative Adversarial Network, por sus siglas en inglés). A diferencia del formato tradicional donde un científico loco enseña a una IA, en el caso del GAN, se trata de un sistema conformado por dos AIs que se enseñan mutuamente. Uno de ellos se llama "generador" y el otro se llama "discriminador". Hacemos que estos dos AIs jueguen un juego entre sí. En el setup del GAN, la tarea de un AI es crear buen arte, mientras que la tarea del otro AI es castigar al primero por hacer mal arte.

El proceso de entrenamiento de un GAN

El proceso consiste en darle al generador ejemplos de arte que queremos que aprenda. Estudia estos ejemplos y produce su propia obra de arte, al igual que un estudiante de arte humano. Luego, le damos las imágenes que hizo al discriminador, junto con dibujos de artistas humanos. El discriminador intenta averiguar cuáles son reales y cuáles son falsos. Cuando terminan, les decimos a ambos AIs qué tan bien lo hicieron, permitiéndoles mejorar. ¡Este proceso se repite millones y millones de veces! A medida que juegan su juego adversarial, los dos AIs se fortalecen juntos. El generador mejora en la creación de arte para engañar al discriminador, y el discriminador mejora en separar el arte falso del arte real para atrapar al generador.

La capacidad de la inteligencia artificial para aprender a dibujar

Al finalizar el entrenamiento, el generador ha aprendido a dibujar imágenes "falsas" muy convincentes, sin copiarlas realmente. Lo fascinante de todo este proceso es que el GAN puede descubrir cómo dibujar una imagen sin que un humano le enseñe. De hecho, este pequeño y decidido individuo no sabe ni le importa el tipo de arte que hace. Dibujará cualquier cosa mientras gane. Dicho esto, uno de los mayores desafíos que enfrentamos es indicarle al artista GAN qué queremos que dibuje. Puede producir una enorme cantidad de arte excelente, pero para obtener una pieza muy específica, debemos adentrarnos en el funcionamiento de cada imagen y extraer su ADN. A estas extracciones las llamamos "latents". Y al igual que el ADN que nos hace únicos como humanos, los "latents" de estas imágenes corresponden a cómo se ven. Al igual que el ADN, es fácil mezclar imágenes, pero difícil predecir los resultados. Al estudiar cuidadosamente los "latents", ¡podemos crear retratos personalizados a partir de ellos! Esto nos permite controlar cosas como el color, el estilo y la pose.

La creatividad de las GANs en el arte

Las GANs están abriendo las puertas a un nuevo campo de la creatividad artificial, donde las máquinas no solo hacen lo que se les dice, sino que comienzan a improvisar, aprender de sus errores y crear sus propias obras. Quizás Miku no esté lista para convertirse en nuestra gobernante robótica por el momento, pero vivimos en un tiempo sin precedentes. ¡Con el poder de las GANs, estamos presenciando el nacimiento de un nuevo campo de creatividad artificial en el cual las máquinas no solo siguen instrucciones, sino que improvisan, aprenden de sus errores y crean sus propias obras de arte! Ven a ver el arduo trabajo de nuestro generador en waifulabs.com. ¡Comparte tus creaciones de IA con el hashtag #waifulabs o mencionándonos en Twitter @sizigistudios! ¡También estamos trabajando en un juego!

Destacados:

• Las máquinas están aprendiendo a dibujar sin la intervención humana.
• La inteligencia artificial puede crear arte convincente para engañar a los humanos.
• El proceso de entrenamiento de un GAN involucra un juego adversarial entre dos AIs.
• Los GANs están abriendo nuevas posibilidades en el campo de la creatividad artificial.

Preguntas frecuentes (FAQs):

Q: ¿Cómo puede una máquina aprender a dibujar sin la guía de humanos? A: Mediante el uso de las GANs, las inteligencias artificiales pueden jugar un juego adversarial y mejorar en la creación de arte.

Q: ¿Pueden las GANs generar cualquier tipo de arte? A: Sí, las GANs pueden generar arte de diversos estilos y temáticas, ya que no tienen preferencia ni conocimiento humano sobre el tipo de arte que hacen.

Q: ¿Cómo se controlan los aspectos específicos de las imágenes generadas? A: Mediante el análisis de los "latents" de cada imagen, es posible controlar elementos como el color, el estilo y la pose en las imágenes generadas.

Q: ¿Qué aplicaciones tiene esta tecnología en el campo del arte? A: Esta tecnología abre nuevas posibilidades en la creación de arte personalizado, la generación de obras únicas y la exploración de la creatividad artificial.

Recursos:

• Waifulabs.com: Sitio web donde se pueden ver las creaciones del generador de GANs.
• @sizigistudios: Cuenta de Twitter de Sizigi Studios, creadores de GANs y desarrolladores de un juego relacionado.