Inteligência Artificial Generativa com GAN e Difusão Estável

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Inteligência Artificial Generativa com GAN e Difusão Estável

Tabela de Conteúdos:

  1. Introdução ao Generative AI
  2. Exemplo 1: Redes Adversariais Generativas (GANs)
    1. O Dataset MNIST
    2. Treinando uma GAN para Gerar Dígitos
    3. Evolução da Geração de Dígitos
  3. Exemplo 2: GAN Avançada com Convoluções
    1. Dataset de Celebridades
    2. Treinando a GAN Avançada
    3. Evolução da Geração de Imagens
  4. Exemplo 3: Difusão Estável
    1. Fazendo Inferências com Difusão Estável
    2. Gerando Imagens de Ilustrações Digitais e Cidades Futuristas
    3. Perturbando Latent Vectors para obter Novas Imagens
    4. Máscaras e Anotações com CLIP e segmentação
  5. Conclusão
  6. 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...

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