Geradores de imagens de IA explicados: como funcionam e o que podem fazer

Resumo

As imagens geradas por IA dependem da difusão para criar imagens realistas a partir de puro ruído, revertendo o processo passo a passo.
O treinamento contínuo e o refinamento dos modelos de IA, com a contribuição do usuário, melhoraram muito a qualidade da imagem ao longo dos anos.
Prompts de texto são usados para gerar imagens, com parâmetros adicionais e ferramentas de preenchimento generativas que melhoram os resultados.

As imagens geradas por IA estão por toda parte agora, e as melhores delas parecem tão boas que você nunca saberia que foram feitas por uma máquina e não por um humano. Mas, como isso é possível? A resposta sobre como funciona a geração de imagens de IA é simples e muito complicada.

É tudo uma questão de difusão

No centro das imagens geradas por IA está o conceito de “difusão”. Este é o processo básico que todos os tipos de IA generativa que fazem imagens usam hoje, e é mais ou menos assim:

O processo de difusão começa com um conjunto de dados de imagens existentes. Ruído, ou distorções aleatórias, é gradualmente adicionado a essas imagens até que se tornem quase irreconhecíveis.
O modelo de IA aprende a reverter esse processo removendo o ruído passo a passo. Isso envolve treinar o modelo para prever a aparência da imagem antes de o ruído ser adicionado.
Uma vez treinado, o modelo pode começar com ruído puro e aplicar o que aprendeu para gerar imagens totalmente novas e realistas, invertendo o processo de ruído.

Os geradores de imagens generativas de IA usam um tipo especial de rede neural para aprender com esses dados e, quando você inverte o processo, começando com ruído difuso e iterando até que a imagem corresponda ao prompt de texto, você está essencialmente executando a rede neural ao contrário.

Todo dia é dia de treinamento para geradores de imagens de IA

O processo acima faz com que pareça simples, mas os modelos de geração de imagens de IA estão sendo constantemente refinados e aprimorados, usando o máximo de dados possível. Por exemplo, ao votar nas imagens que você mais gosta em sites como o Midjourney, você fornece dados que podem ajudar a refinar o modelo.

Os primeiros geradores de imagens de IA eram horríveis. Por exemplo, aqui está uma imagem de uma mulher comendo uma maçã criada usando Midjourney V1 versus o mais recente (no momento em que este livro foi escrito) V6.

Passamos do combustível do pesadelo para "isso é uma foto real?" em apenas alguns anos, tudo graças ao refinamento e treinamento contínuos do modelo, bem como aos ajustes das redes neurais subjacentes que tornam isso possível.

Transformando prompts em imagens

Mencionei isso acima, mas quando você, como usuário, cria imagens usando IA, o que você realmente fornece como entrada é um prompt de texto. Esta é simplesmente uma descrição como “uma mulher comendo uma maçã”, que é exatamente o prompt que usei para gerar as duas imagens acima.

É necessária muita experimentação com prompts para obter os resultados desejados e, às vezes, você encontrará um conjunto de palavras ou frases que realmente criam algo novo e interessante.

Parâmetros, preenchimento generativo e outros truques interessantes

É claro que saber como avisar da maneira certa e ter alguns comandos especializados sob controle pode melhorar ainda mais os resultados de modelos de última geração. Ajustar as opções e usar as ferramentas de pós-geração que os modelos modernos oferecem são essenciais para criar imagens de IA perfeitas.

O preenchimento generativo é um dos aspectos mais úteis desta tecnologia de IA. Isso permite que você apague uma parte de uma imagem e, em seguida, use a IA para preencher algo novo com base em um prompt ou simplesmente no contexto de uma imagem.

Pessoalmente, uso isso para corrigir problemas como caracteres com muitos dedos o tempo todo. Você também pode encontrar isso integrado em editores de fotos modernos, onde programas como Adobe Photoshop e Magic Erase do Canva apresentam.

A IA generativa já avançou ao ponto em que pode criar vídeo, e os modelos estão se tornando muito melhores em produzir exatamente o que pedimos, incluindo detalhes sobre poses, objetos e como eles devem ser organizados na imagem.