- Artiștii simt că proprietatea lor intelectuală – și poate și o parte din sufletul lor – a fost compromisă.
- Inteligența artificială text-media este în mod inerent foarte complicată, dar este posibil ca informaticienii să o înțeleagă din punct de vedere conceptual.
- Deoarece sistemul a ingerat atât descrieri, cât și date de imagine, ne permite să ne orientăm în marea enormă de rezultate posibile prin introducerea unor indicații semnificative.
Aplicația de editare foto și video Lensa a devenit celebră pe rețelele de socializare în ultimele săptămâni, după ce a adăugat o funcție care vă permite să generați portrete digitale uimitoare în stiluri de artă contemporană. Aceasta face acest lucru doar pentru o taxă mică și pentru efortul de a încărca 10 până la 20 de fotografii diferite.
Advertisment
Lensa poate fi cea mai ingenioasă aplicație comercială a acestei tehnologii de până acum. Este un trend în rândul influencerilor din social media care caută să iasă în evidență – și în rândul comunității artistice. Artista australiană Kim Leutwyler a declarat pentru The Guardian că a recunoscut stilurile anumitor artiști – inclusiv stilul ei propriu – în portretele realizate de Lensa.
De când Midjourney, Dall-E de la OpenAI și Stable Diffusion al grupului CompVis au apărut pe scenă la începutul acestui an, ușurința cu care pot fi imitate stilurile artiștilor individuali a tras semnale de alarmă.
Recomandări
Artiștii simt că proprietatea lor intelectuală – și poate și o parte din sufletul lor – a fost compromisă. Inteligența artificială text-media este în mod inerent foarte complicată, dar este posibil ca informaticienii să o înțeleagă din punct de vedere conceptual.
Lensa este, în esență, un front-end simplificat și personalizat pentru modelul de învățare profundă Stable Diffusion disponibil gratuit. Acesta este denumit astfel deoarece utilizează un sistem numit difuzie latentă pentru a-și alimenta producția creativă. Cuvântul „latent” este esențial aici. În știința datelor, o variabilă latentă este o calitate care nu poate fi măsurată direct, dar care poate fi dedusă din lucruri care pot fi măsurate.
Când a fost construită Stable Diffusion, algoritmii de învățare automată au fost alimentați cu un număr mare de perechi de imagini și texte și au învățat singuri miliarde de moduri diferite în care aceste imagini și legende ar putea fi conectate.
Acest lucru a format o bază complexă de cunoștințe, dintre care niciuna nu este direct inteligibilă pentru oameni. Noi am putea vedea „modernism” sau „cerneală groasă” în rezultatele sale, dar Stable Diffusion vede un univers de numere și conexiuni. Și toate acestea derivă dintr-o matematică complexă care implică numerele generate din perechile originale de imagini-texte.
Deoarece sistemul a ingerat atât descrieri, cât și date de imagine, ne permite să ne orientăm în marea enormă de rezultate posibile prin introducerea unor indicații semnificative.
Lensa preia fotografiile furnizate de utilizator și le injectează în baza de cunoștințe existentă a Stable Diffusion, învățând sistemul cum să „captureze” trăsăturile utilizatorului pentru a le putea apoi stiliza. Deși acest lucru se poate face în Stable Diffusion obișnuit, este departe de a fi un proces simplificat.
Deși nu puteți împinge imaginile de pe Lensa într-o anumită direcție dorită, compensația este o mare varietate de opțiuni care sunt aproape întotdeauna impresionante. Aceste imagini împrumută idei din lucrările altor artiști, dar nu conțin fragmente reale din lucrările lor.
Partenerii noștri