Você já se perguntou como a IA gera imagens que surpreendem a todos nós?
IA, ou inteligência artificial, é um amplo campo da ciência da computação que busca criar máquinas inteligentes capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Não é uma tecnologia única, mas sim um conjunto de técnicas e abordagens que permitem às máquinas aprender, raciocinar e agir de forma autônoma.
Embora seja uma tecnologia que nos inspira hoje, esta tecnologia, que tem atraído muitas críticas no campo da arte e da geração de imagens, melhorou consideravelmente na imitação do ser humano a partir de 2024.
Mas como a IA gera imagens? Bem, vamos explicar.
Como a IA gera imagens?
A IA possui a notável capacidade de criar conteúdo visual através da utilização de diversas metodologias, abrangendo um espectro de técnicas. Esses métodos, empregados pela IA, permitem a geração de imagens de uma maneira que mostra a versatilidade e a engenhosidade incorporadas nos sistemas de inteligência artificial.
Se você já se perguntou como a IA gera imagens, estes são os métodos mais comuns usados pelos sistemas de IA para gerar peças de arte que todos admiramos:
- Redes Adversariais Gerativas (GANs)
- Autoencodificadores Variacionais (VAEs)
- Redes Neurais Convolucionais (CNNs)
- Redes Beural Recorrentes (RNNs)
- Tradução de imagem para imagem
- Síntese de texto para imagem
- Transferência de estilo
Redes Adversariais Gerativas (GANs)
GANs são um tipo de algoritmo de aprendizado profundo usado para gerar novas imagens. Eles consistem em duas redes neurais: um gerador e um discriminador. O gerador cria novas imagens, enquanto o discriminador avalia as imagens geradas e informa ao gerador se são realistas ou não. As duas redes trabalham juntas para melhorar a capacidade do gerador de criar imagens realistas.
A rede geradora recebe um vetor de ruído aleatório como entrada e produz uma imagem sintética. A rede discriminadora toma como entrada a imagem sintética e uma imagem real e prevê a probabilidade de a imagem ser real. Durante o treinamento, o gerador tenta produzir imagens que possam enganar o discriminador fazendo-o pensar que são reais, enquanto o discriminador tenta classificar corretamente as imagens como reais ou falsas.
GANs têm sido usados para gerar uma ampla gama de imagens, incluindo rostos, objetos e cenas. Eles também têm sido usados em diversas aplicações, como tradução de imagem para imagem, aumento de dados e transferência de estilo.
Embora os GANs não sejam a única resposta à questão de como a IA gera imagens, é um elemento muito importante.
Autoencodificadores Variacionais (VAEs)
Outra maneira de responder como a IA gera imagens é por meio de Autoencoders Variacionais (VAEs).
VAEs são outro tipo de algoritmo de aprendizado profundo usado para gerar novas imagens. Eles consistem em uma rede codificadora e uma rede decodificadora. A rede do codificador mapeia a imagem de entrada para um espaço latente, que é uma representação da imagem em menor dimensão. A rede decodificadora mapeia o espaço latente de volta à imagem de entrada.
Durante o treinamento, o VAE aprende a minimizar a diferença entre a imagem de entrada e a imagem reconstruída. O VAE também aprende uma distribuição probabilística sobre o espaço latente, que pode ser utilizada para gerar novas imagens.
Para gerar uma nova imagem, o VAE amostra um código latente da distribuição probabilística e o passa pela rede decodificadora. A rede decodificadora gera uma nova imagem baseada no código latente.
VAEs têm sido usados para gerar imagens semelhantes aos dados de treinamento, mas também podem ser usados para gerar imagens que não estão presentes nos dados de treinamento. Eles têm sido usados em diversas aplicações, como geração de imagens, tradução de imagem para imagem e aumento de dados.
Redes Neurais Convolucionais (CNNs)
CNNs são um tipo de rede neural amplamente utilizada para tarefas de processamento de imagens. Eles podem ser usados para gerar novas imagens, aprendendo os padrões e estruturas das imagens e, em seguida, gerando novas imagens com base nesses padrões.
CNNs consistem em múltiplas camadas convolucionais que aprendem a detectar características cada vez mais complexas nas imagens. As camadas convolucionais são seguidas por camadas de agrupamento que reduzem as dimensões espaciais dos mapas de características. Finalmente, camadas totalmente conectadas são usadas para fazer as previsões finais.
Para gerar uma nova imagem usando uma CNN, a rede pega um vetor de ruído aleatório como entrada e o passa pelas camadas convolucional e de pooling. As camadas totalmente conectadas geram então uma nova imagem baseada nos mapas de características produzidos pelas camadas convolucionais e de pooling.
CNNs têm sido utilizadas para gerar imagens semelhantes aos dados de treinamento, mas também podem ser utilizadas para gerar imagens que não estão presentes nos dados de treinamento. Eles têm sido usados em diversas aplicações, como geração de imagens, tradução de imagem para imagem e aumento de dados.
E, como resultado, o método CNN também pode ser apresentado como uma resposta potencial à questão de como a IA gera imagens.
Redes Neurais Recorrentes (RNNs)
RNNs são um tipo de rede neural adequada para processar dados sequenciais, como texto ou dados de série temporal. Eles também podem ser usados para gerar imagens, aprendendo as sequências de pixels nas imagens e, em seguida, gerando novas sequências de pixels para criar novas imagens.
RNNs consistem em um loop de conexões recorrentes que permitem que informações de etapas de tempo anteriores influenciem a etapa atual. Isso permite que a rede capture dependências temporais nos dados.
Para gerar uma nova imagem usando um RNN, a rede utiliza uma inicialização aleatória dos pixels da imagem como entrada e a processa através do loop recorrente. A cada passo de tempo, a rede aplica uma função de ativação não linear ao estado atual dos pixels e usa a saída como o novo estado. Este processo continua até que o comprimento desejado da imagem seja alcançado.
RNNs têm sido usados para gerar imagens semelhantes aos dados de treinamento, mas também podem ser usados para gerar imagens que não estão presentes nos dados de treinamento. Eles têm sido usados em diversas aplicações, como geração de imagens, tradução de imagem para imagem e aumento de dados.
Tradução de imagem para imagem
A tradução imagem para imagem é uma técnica que envolve o treinamento de uma rede neural para traduzir uma imagem de entrada em uma nova imagem com os atributos desejados. Por exemplo, traduzir a foto de um gato em uma pintura.
Esta técnica pode ser utilizada para gerar novas imagens que não estão presentes nos dados de treinamento. A rede aprende a traduzir a imagem de entrada em uma nova imagem com base nos padrões e estruturas aprendidas com os dados de treinamento.
A tradução imagem para imagem tem sido usada em diversas aplicações, como transferência de estilo, síntese de imagens e aumento de dados.
Síntese de texto para imagem
A síntese de texto para imagem é uma técnica que envolve a geração de uma imagem com base em uma descrição textual. Por exemplo, gerar a imagem de um gato a partir do texto “um gato preto com patas brancas”.
Esta técnica pode ser utilizada para gerar novas imagens que não estão presentes nos dados de treinamento. A rede aprende a gerar imagens com base nos padrões e estruturas aprendidas nos dados de treinamento e na descrição textual.
A síntese de texto para imagem tem sido usada em várias aplicações, como geração de imagens, tradução de imagem para imagem e aumento de dados.
Embora a questão de como a IA gera imagens ainda não tenha resposta, aplicativos alimentados por IA, como Adobe Fireflyespecializada em texto para imagem método, provavelmente permanecerão na agenda por muito tempo.
Transferência de estilo
A transferência de estilo é uma técnica que envolve a transferência do estilo de uma imagem para outra imagem. Por exemplo, transferir o estilo de uma pintura para a foto de um gato.
Esta técnica pode ser utilizada para gerar novas imagens que não estão presentes nos dados de treinamento. A rede aprende a transferir o estilo da imagem de entrada para uma nova imagem com base nos padrões e estruturas aprendidas com os dados de treinamento.
A transferência de estilo tem sido usada em várias aplicações, como geração de imagens, tradução de imagem para imagem e aumento de dados.
Inspiração de um, ódio do outro
Saber como a IA gera imagens está longe de compreender a sensibilidade desta tecnologia.
A magia da geração de imagens por IA abre uma gama deslumbrante de possibilidades, mas seu brilho também lança sombras de preocupação ética. Uma fera à espreita é o preconceito: os algoritmos treinados em vastos conjuntos de dados muitas vezes refletem preconceitos sociais, cuspindo imagens distorcidas por raça, género ou outros fatores. Isto pode perpetuar estereótipos prejudiciais e marginalizar grupos já vulneráveis.
Depois vem a espinhosa questão dos direitos autorais e da autoria. A arte da IA baseia-se fortemente em obras existentes, levantando questões sobre quem realmente é o dono da criação. Os artistas cujos estilos são imitados deveriam ser compensados? Ou a própria IA merece crédito? Abundam as áreas jurídicas cinzentas não resolvidas.
O caso dos artistas pelos direitos autorais contra a IA enfrenta uma batalha difícil
A desinformação também se esconde ao virar da esquina. Imagens hiper-realistas geradas por IA podem confundir os limites entre a verdade e a ficção, alimentando a disseminação de “deepfakes” e narrativas manipuladas. Isto pode minar a confiança nos meios de comunicação social, semear discórdia e até influenciar eleições.
Finalmente, o impacto na criatividade humana merece uma pausa. A IA substituirá os artistas, deixando as telas vazias e os estúdios silenciosos? Ou irá desencadear novas formas de colaboração, amplificando a imaginação humana com as suas pinceladas digitais? Navegar nesta nova paisagem artística exige uma consideração cuidadosa.
Estes dilemas éticos exigem um diálogo aberto, regulamentações robustas e um desenvolvimento responsável. Só então a geração de imagens por IA poderá realmente pintar um futuro melhor para a arte, a tecnologia e a sociedade como um todo. Bem, pelo menos depois de escrever este artigo você não precisa mais se perguntar como a IA gera imagens.
Crédito da imagem em destaque: Vecstock/Freepik.
