Het genereren van foto’s met behulp van AI gebeurt meestal via technieken zoals Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) of neurale netwerken die zijn getraind op grote hoeveelheden afbeeldingsdata. Hier is een vereenvoudigde uitleg van hoe het proces werkt:
-
Dataset: Een grote collectie bestaande afbeeldingen wordt verzameld en gebruikt om het model te trainen. Deze afbeeldingen kunnen uit verschillende categorieën komen, zoals natuur, mensen, objecten, enzovoort.
-
Training: Het AI-model wordt getraind met behulp van deze afbeeldingen. Tijdens de training leert het model patronen, kleuren, vormen en andere kenmerken die aanwezig zijn in de data.
-
Generative Adversarial Networks (GANs): Een veelgebruikte techniek is GANs, die bestaat uit twee netwerken:
- Generator: Dit netwerk probeert nieuwe afbeeldingen te creëren die lijken op de oorspronkelijke trainingdata.
- Discriminator: Dit netwerk probeert te bepalen of een afbeelding echt (uit de dataset) of nep (gemaakt door de generator) is. De generator probeert de discriminator te misleiden, terwijl de discriminator beter leert in het onderscheiden van echt en nep.
-
Feedbackloop: Beide netwerken worden tegelijkertijd getraind. De generator verbetert continu zijn afbeeldingen op basis van de feedback van de discriminator, terwijl de discriminator steeds beter leert om echte van valse afbeeldingen te onderscheiden.
-
Genereren van afbeeldingen: Na de training kan de generator nieuwe afbeeldingen maken door random input (ruis) te nemen en deze om te zetten in een afbeelding die lijkt op de getrainde data.
-
Fijnafstellingen: Sommige modellen kunnen aanvullende fine-tuning ondergaan om specifieke stijlen of thema’s te perfectioneren.
Uiteindelijk kan AI dus originele afbeeldingen genereren die gevarieerd en soms verbluffend realistisch zijn!