Oops! This image does not follow our content guidelines. To continue publishing, please remove it or upload a different image.
Sziasztok!
Szerintem a következő bejegyzés már szerkesztés lesz (aztán még a designer látást fogjuk javítani a fontokkal és színekkel, de az később, egyelőre nincs szükség rá).
Nem akartam kihagyni ezt a posztot, kiváltképp, hogy az AI egyre nagyobb teret nyer napjainkban, oh és fog még! Ez egy nagyon sokrétű kérdés, amiben nagyon sokféle vélemény létezik, nem is akarok olyan nagy mélységekbe belemenni.
Szerintem többségetek már találkozott AI képgenerátorral, és örült, hogy mennyi minden megvalósítható benne. Pont ezért próbálok most konyhanyelven beszélni ezekről a képgenerátorokról, hogy megértsétek hogyan működik és mit is használ tanuláshoz. Itt most nem ördögűzés lesz, nem szeretnék senkit sem befolyásolni, ez az én véleményem lesz (de az is csak a végén, jelölni fogom, hogy akit nem érdekel, annak nem kell elolvasnia).
Alapvetően az AI szerintem nem egy rossz dolog. Ha az ember megtanulja megfelelően használni, rengeteg mindenben segíthet. Legtöbbet én programozáshoz szoktam használni, mikor már istennek nem találom a hibát, és akkor megkérem, hogy nézzen rá. És az ilyeneket tök jól kiszűri, úgyhogy szerintem tudná nagyon is megkönnyíteni a munkát, csak tényleg megfelelően kell használni.
A képgenerátorokat is megfelelően kell kezelni. Szerintem ihletadásra, és magán célra használt képalkotásra tud jó lenni, mondjuk ha pl.: kell egy kis motiváció, így nézel egy jelenetet a történetedhez, vagy egyszerűen nincs ihleted, és dob fel valami jó ötletet borítóhoz, amit aztán külön megvalósítasz. Vannak jó dolgai ezeknek a képalkotóknak. De ne felejtsük el, hogyan is generál képet.
Hogyan alkotnak az AI képalkotó programok?
Mint az emberek. Mi a minket körülvevő látványból, tapasztalatokból alkotunk. A generatív AI is rengeteg információt tanul meg szavak és képek formájában, és ezeket felhasználva generál képeket.
A technológiát, amely ezt lehetővé teszi, neurális hálózatnak nevezik. A neurális hálózat egy matematikai rendszer, amely mintákat azonosít a nagy adathalmazokban. Amikor egy AI-t arra utasítunk, hogy rajzoljon egy fát, akkor a fák kinézetéről tanult információk alapján egy új képet hoz létre. És még tovább finomíthatjuk az eredményt – például hogy rózsaszín fenyőfát vagy trópusi virágoktól roskadozó fát ábrázoljon a képen.
Technológiák:
❖ Szövegértés NLP használatával: Az AI képgenerátorok megértik a szöveges utasításokat egy olyan folyamat segítségével, amely a szöveges adatokat gépbarát nyelvre fordítja le - numerikus ábrázolásokra. Ezt az átalakítást egy természetes nyelvi feldolgozási (NPL) modell kezdeményezi.
Ez a mechanizmus átalakítja a bemeneti szöveget magas dimenziós vektorokká, amelyek rögzítik a szöveg szemantikai jelentését és kontextusát. A vektorok minden koordinátája a bemeneti szöveg egy külön attribútumát képviseli.
Vegyünk egy példát, ahol a felhasználó beírja a "piros alma a fán" szöveges üzenetet egy képgenerátorba. Az NLP modell ezt a szöveget numerikus formátumba kódolja, amely rögzíti a különböző elemeket – "piros", "alma" és "fa" – és a köztük lévő kapcsolatot. Ez a numerikus ábrázolás navigációs térképként működik az AI képgenerátor számára.
