bildegenerering

Bildegenerering er prosessen der maskinlæringsmodeller skaper nye bilder. Ofte skjer dette fra tekstlige beskrivelser (tekst-til-bilde), men det kan også baseres på eksisterende bilder eller skisser. Teknikken brukes i kunst, design, prototyping og dataforbedring i forskning og industri.

De viktigste teknikkene inkluderer generative adversarial networks (GANs), variational autoencoders (VAEs) og diffusion-modeller. GANs består av en generator og en diskriminator som konkurrerer for å produsere realistiske bilder. VAEs lærer en latent representasjon for å generere nye prøver. Diffusion-modeller starter med støy og gradvis fjerner den for å danne detaljerte bilder. Moderne tekst-til-bilde-systemer bruker ofte diffusjonsbaserte arkitekturer og kan styres via prompts, referansebilder eller skisser.

Trening av slike modeller skjer på store bildedatasett, noe som reiser spørsmål om opphavsrett, personvern og skjevhet. Genererte bilder kan ligne eksisterende verk eller være sammensetninger av elementer fra mange kilder, avhengig av data og prompt. Dette innebærer viktige etiske og juridiske vurderinger, blant annet når det gjelder kreditering og lisensiering av kildeinnhold.

Bruksområder inkluderer kunst og illustrasjon, spill og medieproduksjon, markedsføring og medisinsk bildesyntese for augmentering av datasett. Samtidig finnes risiko for misbruk, som misinformasjon eller dyptfalske bilder, og behov for tydelig merking, ansvarlige retningslinjer og verktøy for sporbarhet og vannmerking.

Fremtiden forventes å bringe bedre kontroll over stil og innhold, høyere oppløsning og bedre sikkerhetstiltak for å redusere skjevhet og misbruk.