AI ที่สามารถสร้างภาพได้ทำงานโดยใช้เทคโนโลยีที่เรียกว่า Generative Adversarial Networks (GANs) หรือ Transformers ซึ่งได้รับการฝึกฝนให้เรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างของภาพจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ต่อไปนี้คือขั้นตอนหลักที่ AI ใช้ในการสร้างภาพ
1. การเรียนรู้จากข้อมูล
AI จะต้องได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลภาพจำนวนมาก เช่น ภาพถ่าย, งานศิลปะ, หรือแม้กระทั่งภาพกราฟิก เพื่อเรียนรู้ลักษณะต่างๆ เช่น รูปร่าง, สี, การจัดเรียงของวัตถุ, และพื้นผิว ภาพเหล่านี้ช่วยให้ AI เข้าใจถึงองค์ประกอบต่างๆ ที่ทำให้ภาพมีความสมจริงหรือมีความสวยงาม
2. การใช้โมเดล GANs หรือ Transformers
-
GANs: GANs ประกอบด้วยสองส่วนหลัก คือ Generator (ผู้สร้าง) และ Discriminator (ผู้แยกแยะ) โดยที่ Generator จะพยายามสร้างภาพใหม่จากข้อมูลที่ได้รับ และ Discriminator จะตรวจสอบว่า ภาพที่สร้างขึ้นนั้นเหมือนกับภาพจริงจากชุดข้อมูลหรือไม่ กระบวนการนี้จะทำให้ Generator ปรับปรุงภาพที่สร้างขึ้นเรื่อยๆ จนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่มีความสมจริง
-
Transformers: โมเดลเหล่านี้มักใช้ในงานด้านการแปลภาษาและการสร้างข้อความ แต่ในกรณีของการสร้างภาพ โมเดลจะได้รับข้อมูลพิกเซลของภาพและสามารถเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างพิกเซลแต่ละจุดเพื่อสร้างภาพที่มีคุณภาพสูง
3. การแปลงคำอธิบายเป็นภาพ
ในบางกรณี เช่น การใช้ AI เพื่อสร้างภาพจากข้อความ (Text-to-Image) เช่น DALL-E หรือ MidJourney, โมเดลจะสามารถแปลคำอธิบายจากข้อความให้กลายเป็นภาพได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณให้คำอธิบายว่า “แมวสีส้มยืนบนสนามหญ้า” AI จะสร้างภาพแมวสีส้มที่ยืนอยู่บนสนามหญ้าตามรายละเอียดที่ให้มา
4. การปรับแต่งและพัฒนา
หลังจากการสร้างภาพแล้ว AI อาจทำการปรับแต่งเพิ่มเติมเพื่อเพิ่มรายละเอียด เช่น การปรับโทนสี, ความชัดเจน, และการเพิ่มเงาหรือพื้นผิว เพื่อให้ภาพมีความสมจริงมากยิ่งขึ้น
5. ผลลัพธ์
ในที่สุด AI จะสามารถสร้างภาพใหม่ๆ ที่มีลักษณะตามที่ต้องการ โดยภาพเหล่านี้สามารถใช้ในงานต่างๆ เช่น การออกแบบกราฟิก, งานศิลปะ, หรือแม้กระทั่งการผลิตสื่อภาพสำหรับการโฆษณาหรือการตลาด
การสร้างภาพด้วย AI จึงเป็นกระบวนการที่ใช้ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและการเรียนรู้ลักษณะต่างๆ จากชุดข้อมูลเพื่อสร้างสิ่งที่ดูเหมือนจริงหรือมีความคิดสร้างสรรค์
