Крутая аватарка за считанные секунды? Креативная иллюстрация для блога? Стильный рисунок, который станет главной изюминкой интерьера? Всё это и многое другое способна сделать нейросеть!
Что такое нейронная сеть
Нейросеть – это компьютерный мозг, созданный для решения конкретных задач. К примеру, распознавать голоса, изображения и создавать их в обратном порядке.
Она способна к обучению. В процессе внутри сети формируются новые связи, складываются алгоритмы действий, копится своя база данных. В итоге искусственный интеллект становится способным не только повторять за человеком, но и действовать в рамках установленной задачи самостоятельно.
Просто о работе нейронной сети
Не все понимают, каким образом работает нейросеть. Попробуем рассказать об этом простыми словами.
Нейронная сеть состоит из нейронов, каждый из которых принимает информацию, обрабатывает и выдаёт конечный результат. Они объединены между собой и разнесены по слоям:
- Входной. Принимает входящий массив данных.
- Скрытый. Таких слоёв может быть несколько и в них проводятся вычисления и другие операции.
- Выходной. Выводит обработанные данные наружу.
Все слои располагаются строго последовательно и с одной особенностью – каждый нейрон соединён с нейронами из других слоёв. Эта связь называется «синапс» и имеет разный вес. Чем она значимей, тем будет весить больше. Но это в теории. А как всё работает на практике?
Предположим, вам надо научить нейросеть отличать изображение булки хлеба от человека. Во входном слое каждой картинке присваивается пара чисел, характеризующая уверенность ИИ в распознавании изображённого. Далее через нейроны и синапсы прогоняется изображение – нейросеть разбирает его на составляющие и выдаёт результат.
К примеру, цифровое сочетание показывает, что она с одинаковой долей вероятности видит в изображённом как хлеб, так и человека. Но специалисты точно знают, что изображено на картинке, и вводят нужную цифровую комбинацию, заставляя нейросеть ещё раз прогнать изображение через нейроны, проверяя его и подгоняя под нужный результат. В итоге рисунок снова разбирается на составляющие, математически пересчитывается и ИИ приходит к правильному выводу.
После этого через нейросеть прогоняют огромное количество разных изображений хлеба и человека, чтобы она выявила закономерности и научилась различать изображённое на картинках. Чем больше нейронов объединено в сеть, тем точнее будет результат. Но и обучение окажется более длительным и сложным.
Описанная система обучения называется методом обратного распространения ошибки. Она используется всегда, когда известен конечный результат, к которому должна прийти нейросеть.
Как работает аниме нейросеть
Аниме – это очень популярное направление и нейросети, которые генерируют изображения в такой стилистике, очень сильно нагружены. Самые востребованные за последние пару лет создали десятки миллионов изображений. Но как они это делают?
Нейросеть обязательно нужно научить и натренировать. Сначала ей демонстрируют разные картинки и объясняют, что на них изображено. Затем разработчики приступают к тренировкам, во время которых нейросеть должна сама начать генерировать изображения, с каждым разом улучшая свой результат. Обычно тренировки проходят в несколько этапов:
- Цветной шум. Первая картинка представляет собой хаотичные цветовые пятна, которые даже отдалённо не напоминают искусство.
- Появление примитивного лица. Искусственный интеллект воссоздаёт лицо человека, но довольно грубо и без чётких деталей.
- Выделение стиля. На картинке возникают детали, свойственные стилю аниме.
- Отрисовка глаз. Обычные люди начинают свой путь художников с отрисовки глаз. Нейросеть поступает таким же образом, доводя этот навык отсюда;
- Отрисовка других черта. ИИ начинает выделять руки, плечи, элементы одежды и не только.
- Детализация. Размытость сменяется чёткостью и резкостью. Картинка становится уже похожей на произведение в конкретном стиле.
- Нестабильность. Этот этап нейросеть никогда не пропускает! На нём она выдаёт нечто несуразное, напоминающее криповые кадры.
- Качественное изображение. Готовый результат с хорошей отрисовкой и соответствием выставленному заданию.
Как нейронные сети учат рисовать
Искусственный интеллект не имеет самосознания, поэтому не способен к самообучению. Чтобы он понимал человека и мог создавать шедевры искусства, нейросеть нужно обучить. И тогда работы ИИ будет сложно отличить от того, что способен нарисовать талантливый художник!
Но сам алгоритм работы нейросети существенно отличается от того, как мыслит и действует человек. Она разбирает на мельчайшие элементы все изученные ею изображения и выбирает определённые закономерности. И уже на этой базе генерирует свою картинку. Причём итоговый результат невозможно спрогнозировать, ведь нейросеть создаёт ту картинку, которую «видит». А учит её видеть человек!
Сначала специалисты, как ребёнку, показывают ИИ картинки. Каждой дают название, исходя из того, что на ней изображено. Начинают с самых простых вариантов – собака, человек, ребёнок и только потом переходят к более сложным комбинациям. Они являются немного изменённой вариацией предыдущих картинок. К ним добавляется цветной шум – хаотично разбросанные пиксели. Концентрация пикселей увеличивается от шага к шагу, пока изображение не потеряет свой смысл.
После этого нейросеть запускает его в обратном порядке. Ей предстоит вернуться к осмысленному изображению, максимально похожему на первоначальный вариант. И это уже – практически творческий процесс, ведь ИИ должен пошагово отмести всё лишнее, найти закономерности и собрать воедино нужные элементы.
Подобные тренировки повторяются снова и снова, пока нейросеть не находит правильный алгоритм, по которому из любого хаоса создаётся изображение, соответствующее заданным параметрам.
По сути, нейросеть разбивает сложную задачу – генерация картинки на несколько простых шагов и через их прохождение формирует результат.
