Khởi nghiệp

AI chuyển văn bản thành hình ảnh (Image Generator) | P5

Posted on by Nguyên Nguyên
05
Th8

Trình tạo hình ảnh, đặc biệt là trong bối cảnh học sâu (deep learning) và trí tuệ nhân tạo, thường đề cập đến các mô hình có thể tạo ra hình ảnh mới dựa trên dữ liệu đầu vào hoặc nhiễu ngẫu nhiên. Một trong những loại trình tạo hình ảnh phổ biến nhất là Mạng đối nghịch tạo sinh – Generative Adversarial Networks (GAN), một framework được Goodfellow và các đồng nghiệp giới thiệu vào năm 2014.

Sau đây là giải thích đơn giản về cách thức hoạt động của GAN, một loại trình tạo hình ảnh phổ biến:

Cách thức hoạt động của Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN):

  1. Trình tạo: Trình tạo trong GAN lấy nhiễu ngẫu nhiên làm đầu vào và tạo ra hình ảnh. Ban đầu, trình tạo tạo ra hình ảnh ngẫu nhiên không thực tế.
  2. Bộ phân biệt: Bộ phân biệt giống như một nhà phê bình đánh giá hình ảnh. Nó học cách phân biệt giữa hình ảnh thật từ một tập dữ liệu và hình ảnh giả do trình tạo tạo ra.
  3. Quy trình đào tạo: Trong quá trình đào tạo, trình tạo nhằm mục đích tạo ra hình ảnh không thể phân biệt được với hình ảnh thật, trong khi bộ phân biệt nhằm mục đích phân loại chính xác hình ảnh thật và giả.
  4. Học đối nghịch: Máy phát điện và bộ phân biệt được đào tạo đồng thời trong một thiết lập giống như trò chơi. Máy phát điện cải thiện khả năng tạo ra hình ảnh thực tế để đánh lừa bộ phân biệt, trong khi bộ phân biệt cải thiện khả năng phân biệt giữa hình ảnh thật và giả.
  5. Vòng phản hồi: Khi quá trình đào tạo tiến triển, máy phát điện trở nên giỏi hơn trong việc tạo ra hình ảnh thực tế và bộ phân biệt trở nên giỏi hơn trong việc xác định hình ảnh giả. Vòng phản hồi này tiếp tục cho đến khi máy phát điện tạo ra hình ảnh chất lượng cao mà bộ phân biệt khó phân biệt với hình ảnh thật.
  6. Tạo hình ảnh mới: Sau khi GAN được đào tạo, máy phát điện có thể được sử dụng để tạo hình ảnh mới bằng cách cung cấp cho nó nhiễu ngẫu nhiên làm đầu vào. Những hình ảnh được tạo ra này có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như tạo nghệ thuật, cải thiện hình ảnh hoặc tạo dữ liệu để đào tạo các mô hình khác.

Lấy ví dụ thực tế để GAN tạo ra một hình ảnh chú chó, Sau đây là giải thích đơn giản về cách GAN có thể hoạt động với hình ảnh chó:

  1. Chuẩn bị dữ liệu đào tạo: Để đào tạo GAN với hình ảnh chó, bạn thường sẽ bắt đầu bằng một tập dữ liệu hình ảnh chó. Tập dữ liệu này sẽ chứa nhiều giống chó, tư thế, bối cảnh và điều kiện ánh sáng.
  2. Mạng máy phát (Generator Network) : Máy phát trong GAN lấy nhiễu ngẫu nhiên làm đầu vào và học cách tạo hình ảnh. Trong bối cảnh hình ảnh chó, máy phát sẽ học cách tạo hình ảnh chó chân thực dựa trên vectơ nhiễu đầu vào.
  3. Mạng phân biệt (Discriminator Network): Máy phân biệt trong GAN được đào tạo để phân biệt giữa hình ảnh chó thật từ tập dữ liệu và hình ảnh chó giả do máy phát tạo ra.
  4. Quy trình đào tạo: Trong quá trình đào tạo, máy phát nhằm mục đích tạo ra hình ảnh chó đủ chân thực để đánh lừa máy phân biệt. Đồng thời, máy phân biệt nhằm mục đích phân loại chính xác hình ảnh chó thật và giả.
  5. Hàm mất mát: Việc đào tạo GAN dựa trên trò chơi minimax trong đó trình tạo và trình phân biệt được đào tạo đồng thời. Trình tạo nhằm mục đích giảm thiểu xác suất trình phân biệt đưa ra phân loại chính xác, trong khi trình phân biệt nhằm mục đích tối đa hóa xác suất này.
  6. Hội tụ: Khi quá trình đào tạo tiến triển, trình tạo sẽ tạo ra hình ảnh chó thực tế tốt hơn và trình phân biệt cải thiện khả năng phân biệt giữa hình ảnh chó thật và giả. Lý tưởng nhất là GAN ​​hội tụ đến điểm mà hình ảnh chó được tạo ra không thể phân biệt được với hình ảnh chó thật.
  7. Tạo hình ảnh chó: Sau khi GAN được đào tạo, bạn có thể sử dụng trình tạo để tạo hình ảnh chó mới bằng cách cung cấp nhiễu ngẫu nhiên làm đầu vào. Những hình ảnh chó được tạo ra này có thể thể hiện các đặc điểm học được từ dữ liệu đào tạo, chẳng hạn như các giống chó, tư thế và bối cảnh khác nhau.

Bằng cách tận dụng GAN với hình ảnh chó, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển có thể tạo ra hình ảnh chó thực tế, cải thiện hình ảnh chó hiện có hoặc thậm chí tạo ra các diễn giải nghệ thuật về ảnh chó. Tính linh hoạt và sức mạnh của GAN khiến chúng trở thành một công cụ có giá trị cho các tác vụ tạo hình ảnh trên nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả tổng hợp hình ảnh chó.

Trả lời