Inteligência Artificial Generativa com GAN e Difusão Estável
Tabela de Conteúdos:
- Introdução ao Generative AI
- Exemplo 1: Redes Adversariais Generativas (GANs)
- O Dataset MNIST
- Treinando uma GAN para Gerar Dígitos
- Evolução da Geração de Dígitos
- Exemplo 2: GAN Avançada com Convoluções
- Dataset de Celebridades
- Treinando a GAN Avançada
- Evolução da Geração de Imagens
- Exemplo 3: Difusão Estável
- Fazendo Inferências com Difusão Estável
- Gerando Imagens de Ilustrações Digitais e Cidades Futuristas
- Perturbando Latent Vectors para obter Novas Imagens
- Máscaras e Anotações com CLIP e segmentação
- Conclusão
- FAQs
Introdução ao Generative AI
O Generative AI (Inteligência Artificial Generativa) é uma área de pesquisa que envolve a criação de modelos de Inteligência Artificial capazes de gerar novos e autênticos dados. Essa tecnologia tem ganhado destaque no campo da criatividade, possibilitando a criação de imagens, música, texto e muito mais. Neste artigo, exploraremos alguns exemplos de Generative AI e suas aplicações.
Exemplo 1: Redes Adversariais Generativas (GANs)
O Dataset MNIST
Um dos primeiros exemplos de Generative AI são as Redes Adversariais Generativas (GANs). Começaremos com o dataset MNIST, que contém imagens de dígitos escritos à mão. O objetivo é treinar uma GAN para gerar dígitos semelhantes aos do dataset, sem informar qual o dígito específico.
Treinando uma GAN para Gerar Dígitos
Começamos treinando a GAN com uma matriz de ruído e, à medida que o treinamento progride, ela é comparada com os dígitos reais do dataset. A cada "época", novos dígitos são fornecidos para o treinamento, permitindo que a GAN ajuste sua capacidade de gerar dígitos mais autênticos.
Evolução da Geração de Dígitos
Ao longo das épocas, podemos observar a evolução dos dígitos gerados pela GAN. No início, os dígitos são distorcidos e incoerentes, mas à medida que o treinamento avança, a GAN aprende a gerar dígitos mais precisos e bem definidos.
Exemplo 2: GAN Avançada com Convoluções
Dataset de Celebridades
Agora vamos explorar a aplicação de GANs avançadas com convoluções. Faremos uso de um dataset contendo imagens de celebridades. O objetivo é treinar a GAN para gerar imagens que se assemelhem a essas celebridades, usando convoluções para melhorar a qualidade do modelo.
Treinando a GAN Avançada
Carregamos o dataset e alimentamos a GAN com as imagens das celebridades. A GAN, por sua vez, aprenderá a gerar novas imagens semelhantes com base nas amostras fornecidas. A medida que o treinamento avança, podemos observar a melhoria gradual na qualidade das imagens geradas.
Evolução da Geração de Imagens
A cada nova época de treinamento, a GAN se aproxima cada vez mais das características das celebridades no dataset. Podemos notar que as imagens geradas se assemelham às celebridades, mas com algumas variações.
Continua...