چگونه یک مدل هوش مصنوعی بسازیم تا تصاویر واقعی مانند Milla Sofia تولید کنیم

Milla Sofia یک اینفلوئنسر فنلاند با هوش مصنوعی با بیش از 40 هزار طرفدار اینستاگرام است. استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد تصاویر واقعی از خود در مکان ها و موقعیت های مختلف، مانند اسکی، شنا، یا ملاقات با افراد مشهور. فقط با درخواست هایی که هوش مصنوعی می خواهد تا تصاویر واقعی را در رسانه های اجتماعی به اشتراک بگذارد.

چگونه می توانید یک مدل هوش مصنوعی بسازید که بتواند تصاویر واقعی واقعی را از متن ایجاد کند؟ در این مقاله، مراحل و ابزارهایی را که برای ایجاد تصاویر مشابه Milla Sofia خود با هوش مصنوعی نیاز دارید، توضیح خواهیم داد. درباره تولید متن به تصویر، جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها، معماری و آموزش مدل، ارزیابی و آزمایش مدل، و برخی نکات و منابع برای بهبود بیشتر خواهید آموخت.

تولید متن به تصویر

تولید متن به تصویر یک نوع کار یادگیری ماشینی است که هدف آن تولید تصاویر با کیفیت بالا و مطابق با توضیحات متن داده شده است. به عنوان مثال، با توجه به متن “یک ماشین آبی پارک شده در مقابل یک خانه قرمز”، یک مدل متن به تصویر باید تصویری ایجاد کند که دقیقاً آن را نشان دهد.

تولید متن به تصویر یک مشکل چالش برانگیز و جذاب است زیرا به درک عمیق زبان طبیعی و محتوای بصری نیاز دارد. مدل باید معنا و جزئیات متن، مانند اشیا، ویژگی‌ها، رنگ‌ها، شکل‌ها، اندازه‌ها، موقعیت‌ها و غیره را به تصویر بکشد و سپس آنها را به پیکسل‌هایی ترجمه کند که تصویری منسجم و واقعی را تشکیل می‌دهند.

تولید متن به تصویر نیز محدودیت ها و مشکلات زیادی دارد. به عنوان مثال، مدل هوش مصنوعی ممکن است نتواند ورودی‌های متنی پیچیده یا مبهم مانند «تک شاخ در حال پرواز بر فراز رنگین کمان» را مدیریت کند. این مدل همچنین ممکن است تصاویری ایجاد کند که با متن مغایر یا نادرست باشد، مانند “گربه ای با عینک” که در عوض یک سگ را نشان می دهد. مدل هوش مصنوعی همچنین ممکن است با ایجاد شمارش یا ترتیب مکانی خاص اشیاء، مانند “ده سیب” یا “یک کره قرمز در سمت چپ بلوک آبی” مشکل داشته باشد.

تولید متن به تصویر یک حوزه فعال تحقیق و توسعه در زمینه هوش مصنوعی است. مدل‌ها و تکنیک‌های زیادی وجود دارد که می‌توانند تصاویر واقعی واقعی را از متن ایجاد کنند، مانند DALL-E 2، Imagen و Parti. این مدل ها از رویکردها و معماری های مختلفی برای دستیابی به نتایج چشمگیر استفاده می کنند. بعداً درباره برخی از آنها با جزئیات بیشتر صحبت خواهیم کرد.

جمع آوری و آماده سازی داده

برای آموزش یک مدل هوش مصنوعی که تصاویر واقعی را از متن می سازد، به مجموعه داده های بزرگ و متنوعی از تصاویر و زیرنویس ها نیاز داریم. مجموعه داده باید تصاویر زیادی از دامنه ها، دسته ها، سبک ها و سناریوهای مختلف داشته باشد. مجموعه داده همچنین باید دارای توضیحات متنی برای هر تصویر باشد که نشان دهد چه چیزی را نشان می دهد. یک مجموعه داده خوب مهم است زیرا به مدل هوش مصنوعی می آموزد که چگونه ورودی های جدید را مدیریت کند و از تعصبات جلوگیری کند.

منابع و روش های مختلفی برای جمع آوری و آماده سازی داده ها برای تولید متن به تصویر وجود دارد. یک گزینه استفاده از مجموعه داده های موجود است که توسط محققان یا سازمان ها برای این منظور ایجاد شده است. برخی از نمونه‌ها عبارتند از MS COCO، Flickr30k، Conceptual Captions، و غیره. این مجموعه داده‌ها دارای هزاران یا میلیون‌ها تصویر با زیرنویس هستند که می‌توانند برای آموزش یک مدل متن به تصویر استفاده شوند.

یک گزینه دیگر این است که مجموعه داده های خود را با خراش دادن تصاویر و زیرنویس ها از وب ایجاد کنید. این کار را می‌توان با استفاده از ابزارها و کتابخانه‌هایی انجام داد که می‌توانند به شما در خزیدن وب‌سایت‌ها، دانلود تصاویر، استخراج متن، فیلتر کردن داده‌های نامربوط یا با کیفیت پایین و غیره کمک کنند. برخی از نمونه‌ها عبارتند از Beautiful Soup، Scrapy، Selenium و غیره.

گزینه سوم این است که مجموعه داده خود را با افزودن تصاویر یا شرح‌های بیشتری که از تصاویر موجود مشتق شده‌اند، افزایش دهید. این را می توان با استفاده از تکنیک هایی انجام داد که می توانند تصاویر یا زیرنویس ها را به روش های مختلف تغییر یا تغییر دهند، مانند برش، تغییر اندازه، چرخش، چرخش، تغییر رنگ، اضافه کردن نویز و غیره. این می تواند به افزایش اندازه و تنوع مجموعه داده شما بدون نیاز به کمک جمع آوری داده های جدید برخی از نمونه‌ها عبارتند از PIL، OpenCV، Albumentations، و غیره.

معماری و آموزش مدل

برای ساختن تصاویر از متن، به دو بخش نیاز داریم: رمزگذار و رمزگشا. رمزگذار متن را به اعدادی تبدیل می کند که معنای آن را به تصویر می کشد. رمزگشا اعداد را به تصاویری تبدیل می کند که با متن مطابقت دارند. ما می توانیم از ترانسفورماتور و دیفیوژن استفاده کنیم تا این قطعات به خوبی کار کنند. ترانسفورماتورها می توانند ورودی های متنی پیچیده و طولانی را مدیریت کنند. Diffusion می تواند تصاویر واقعی و متنوع را از نقاط تصادفی ایجاد کند.

برخی از مراحل و پارامترهای رایج عبارتند از:

• یک تابع از دست دادن تعریف کنید که اندازه‌گیری می‌کند که مدل هوش مصنوعی چقدر تصاویری مطابق با ورودی‌های متن تولید می‌کند. یک تابع از دست دادن متداول، افت آنتروپی متقاطع است که پیکسل های پیش بینی شده را با پیکسل های واقعی مقایسه می کند.
• بهینه‌سازی‌ای را انتخاب کنید که وزن‌های مدل را بر اساس تابع از دست دادن به‌روزرسانی کند. یک بهینه ساز رایج Adam است که نرخ یادگیری را بر اساس گرادیان تنظیم می کند.
• نرخ یادگیری تنظیم کنید که میزان تغییر وزن مدل هوش مصنوعی در هر به‌روزرسانی را کنترل می‌کند. نرخ رایج یادگیری 0.001 است که می تواند بر اساس عملکرد تنظیم شود.
• اندازه دسته ای را تنظیم کنید که تعیین می کند در هر به روز رسانی چند نقطه داده استفاده می شود. اندازه دسته معمولی 64 است که می‌توان آن را بر اساس حافظه و سرعت کم یا زیاد کرد.
• تعدادی دوره را تنظیم کنید که تعیین می کند مدل هوش مصنوعی چند بار از کل مجموعه داده عبور می کند. تعداد متداول دوره ها 10 است که بر اساس همگرایی و برازش بیش از حد می تواند کم یا زیاد شود.

ارزیابی و آزمایش مدل

پس از آموزش مدل متن به تصویر، مرحله نهایی ارزیابی و آزمایش عملکرد و کیفیت آن است. این مرحله شامل اندازه‌گیری این است که مدل هوش مصنوعی چقدر تصاویری را تولید می‌کند که با ورودی‌های متن مطابقت دارند، و همچنین میزان واقعی و متنوع بودن تصاویر.

معیارها و روش‌های مختلفی برای ارزیابی مدل متن به تصویر وجود دارد. برخی از آنها عبارتند از:

• امتیاز اولیه: این متریک میزان واقعی و متنوع بودن تصاویر تولید شده بر اساس طبقه‌بندی‌کننده از پیش آموزش‌دیده را اندازه‌گیری می‌کند. نمره اولیه بالاتر به این معنی است که تصاویر به احتمال زیاد به یک کلاس واقعی تعلق دارند و تنوع بیشتری دارند.
• امتیاز FID: این متریک شباهت تصاویر تولید شده را با تصاویر واقعی بر اساس یک استخراج کننده مشخص می کند. امتیاز FID کمتر به این معنی است که تصاویر از نظر سبک، محتوا و کیفیت شباهت بیشتری به تصاویر واقعی دارند.
• ارزیابی انسانی: این روش شامل درخواست از قضات انسانی برای ارزیابی یا مقایسه تصاویر تولید شده بر اساس معیارهای مختلف مانند ارتباط، واقع گرایی، تنوع و غیره است. این روش می تواند بازخورد ذهنی و کیفی بیشتری نسبت به معیارهای عددی ارائه دهد.

فرایند و مراحل آزمایش یک مدل متن به تصویر شامل ارائه ورودی های متن جدید به مدل و تولید تصاویر از آنها است. سپس می توانید تصاویر تولید شده را با تصاویر مورد انتظار یا با خروجی های مدل های دیگر مقایسه کنید. همچنین می‌توانید از ابزارها و کتابخانه‌هایی استفاده کنید که می‌توانند در آزمایش مدل به شما کمک کنند، مانند scikit-learn، matplotlib، seaborn و غیره.

تصاویر مدل هوش مصنوعی مانند میلا سوفیا

مشخص نیست که از کدام برنامه یا نرم افزار برای ایجاد Milla Sofia استفاده شده است، زیرا او محصولی از هوش مصنوعی است و جزئیات خلقت او به طور عمومی فاش نشده است. با این حال، برخی از نامزدهای احتمالی عبارتند از:

• StyleGAN2: یک شبکه متخاصم مولد که می تواند تصاویر واقعی و متنوعی از چهره انسان از نویز تصادفی ایجاد کند.
• DALL-E: یک شبکه عصبی که می تواند تصاویر را از توضیحات متن تولید کند، مانند “زنی بلوند با بیکینی در ساحل” .
• MidJourney: یک سیستم متن به تصویر که می تواند تصاویری زیبا و زیبا از درخواست های کاربر ایجاد کند، مانند “زنی بلوند با بیکینی”. در یک ساحل».

اینها برخی از پیشرفته ترین و محبوب ترین ابزارهای هوش مصنوعی برای تولید تصویر هستند، اما ممکن است ابزارهای دیگری نیز وجود داشته باشند که به طور گسترده شناخته شده یا در دسترس نباشند. Milla Sofia ممکن است با استفاده از ترکیبی از این روش ها یا روش های دیگر یا یک راه حل سفارشی ساخته شده باشد. امیدوارم که این جوابی برای سوالتان باشد. اگر می‌خواهید درباره این ابزارهای هوش مصنوعی بیشتر بدانید، می‌توانید از وب‌سایت‌های آن‌ها دیدن کنید یا خودتان آنها را امتحان کنید.

نتیجه گیری

در این مقاله نحوه ساخت یک مدل هوش مصنوعی برای تولید تصاویر واقعی مانند Milla Sofia را توضیح داده ایم. ما مراحل و ابزارهای تولید متن به تصویر، جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها، معماری و آموزش مدل، ارزیابی و آزمایش مدل، و برخی نکات و منابع را برای بهبود بیشتر پوشش داده‌ایم. ساخت یک مدل هوش مصنوعی برای تولید تصاویر واقعی از متن یک کار چالش برانگیز اما پر ارزش است. این می تواند به شما کمک کند خلاقیت خود را آزاد کنید، ایده های خود را بیان کنید یا پروژه های خود را ارتقا دهید. همچنین می تواند به شما کمک کند تا بفهمید هوش مصنوعی چگونه کار می کند و چه کاری می تواند انجام دهد.