Tehisintellekti pildigeneraatorite täielik ajalugu ja areng: esimestest katsetustest tänapäeva revolutsioonini

Algus: esimesed katsetused tehisintellekti graafikaga

1960–1970: matemaatilised alused

Piltide genereerimise ajalugu arvutite abil ulatub tagasi 20. sajandi 60. aastatesse. Toona ei olnud tegemist tehisintellektiga tänapäevases mõttes, vaid pigem algoritmiliste lähenemisviisidega:

• 1963: Ivan Sutherland lõi Sketchpadi, esimese interaktiivse arvutigraafika programmi
• 1968: esimesed algoritmid tekstuuride ja fraktaalmustrite protseduuriliseks genereerimiseks
• 1973: algoritmide tutvustamine puude ja taimede genereerimiseks rekursiivsete mustrite abil

Sel ajal ei suutnud arvutid pilte "mõista" – need piirdusid matemaatiliste valemite ja lihtsate teisendustega. Tulemused olid primitiivsed, geomeetrilised ja väga stiliseeritud.

1980–1990: esimesed närvivõrgud

Kaheksakümnendad aastad tõid kaasa olulise närvivõrkude kontseptsiooni, mis pani teoreetilise aluse tulevasele arengule:

• 1982: John Hopfield tutvustas rekurrentseid närvivõrke
• 1986: tagasilevi algoritmi avaldamine, mis võimaldas närvivõrkude tõhusat treenimist
• 1989: esimesed katsed käsitsi kirjutatud numbrite tuvastamiseks konvolutsiooniliste närvivõrkude (CNN) abil

Selle ajastu piirangud olid märkimisväärsed:

• Ebapiisav arvutusvõimsus keerukate ülesannete jaoks
• Väikesed andmekogumid treenimiseks
• Tõhusate arhitektuuride puudumine piltidega töötamiseks
• Genereerimine piirdus väga lihtsate mustrite ja kujunditega

Kaasaegsete süsteemide eelkäijad (1990–2014)

Masinõppe kasv ja uued algoritmid

Üheksakümnendad aastad ja uue aastatuhande algus tõid kaasa olulisi edusamme:

• 1990–1995: algoritmide, nagu tugivektormasinad (Support Vector Machines), arendamine piltide klassifitseerimiseks
• 1998: LeNet-5 tutvustamine, teedrajav konvolutsiooniline närvivõrk käsitsi kirjutatud märkide tuvastamiseks
• 2006: Geoffrey Hinton tutvustas süvaõppe (deep learning) tehnikat
• 2012: AlexNet demonstreeris sügavate närvivõrkude üleolekut ImageNeti võistlusel

Selles etapis õppisid tehisintellekti süsteemid pilte tuvastama ja klassifitseerima, kuid uute, originaalsete piltide genereerimine jäi väljakutseks.

Generatiivse modelleerimise algus

Esimesed olulised sammud generatiivsete mudelite suunas:

• 2009: sügavad Boltzmanni masinad, mis on võimelised õppima andmete tõenäosusjaotust
• 2011: hõreda kodeerimise (Sparse Coding) algoritmid pildi rekonstrueerimiseks
• 2013: sügavad autoenkooderid, mis on võimelised pildiandmeid tihendama ja seejärel rekonstrueerima

Nende süsteemide tulemused olid endiselt väga piiratud:

• Genereeritud pildid olid udused ja madala kvaliteediga
• Puudus kontroll genereeritud pildi sisu üle
• Väljunditel puudus sageli sidusus ja detailsus

GAN-revolutsioon: kaasaegse tehisintellekti pildiloome sünd

2014: läbimurre generatiivsete võistlevate võrkudega (Generative Adversarial Networks)

Aasta 2014 tähistab olulist murrangut, mil Ian Goodfellow ja tema kolleegid tutvustasid generatiivsete võistlevate võrkude (GAN) kontseptsiooni. Põhimõte oli revolutsiooniline:

1. Generaator (generator) püüab luua võltspilte
2. Diskriminaator (discriminator) õpib eristama tõelisi ja võltspilte
3. Mõlemad "treenivad" teineteist konkureerivas protsessis

GAN-id suutsid genereerida palju realistlikumaid pilte kui varasemad meetodid, kuid esimesed implementatsioonid olid endiselt piiratud:

• Pildid olid väikeste mõõtmetega (64x64 pikslit)
• Sage ebastabiilsus treeningu ajal
• Piiratud tulemuste mitmekesisus

2015–2018: GAN-ide areng

Pärast kontseptsiooni tutvustamist järgnes rida täiustusi:

• 2015: DCGAN (Deep Convolutional GAN) tõi stabiilsema treeningu ja paremad tulemused
• 2016: InfoGAN võimaldas kontrollida genereeritud piltide teatud omadusi
• 2017: Progressive GAN-id suutsid genereerida pilte eraldusvõimega kuni 1024x1024 pikslit
• 2018: StyleGAN tutvustas murrangulist kontrolli genereeritud piltide stiili üle

Need perioodid tähendasid tohutut hüpet genereeritud piltide kvaliteedis:

• Palju kõrgem eraldusvõime
• Paremad detailid ja tekstuurid
• Võimaluse algus kontrollida genereeritud sisu konkreetseid omadusi

Difusioonimudelite ja tekstipõhise genereerimise esiletõus

2019–2020: üleminek GAN-idelt difusioonimudelitele

Umbes 2019. aastal hakkas ilmnema uus lähenemisviis, mis hiljem võttis domineeriva positsiooni:

• 2019: esimesed tööd difusioonimudelite (diffusion models) kohta piltide genereerimiseks
• 2020: müra eemaldavad difusiooni tõenäosuslikud mudelid (Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM) näitasid potentsiaali GAN-idest üle olla
• 2020: tekstipõhise pildigenereerimise kontseptsiooni tutvustamine

Difusioonimudelid töötavad teistsugusel põhimõttel kui GAN-id:

1. Nad lisavad pildile järk-järgult müra, kuni tekib puhas müra
2. Seejärel õpivad nad protsessi ümber pöörama ja mürast mõtestatud pilti rekonstrueerima
3. See lähenemisviis pakub stabiilsemat treeningut ja suuremat mitmekesisust

2021: transformatsiooniaasta – DALL-E ja CLIP

Aasta 2021 tõi kaasa revolutsiooni teksti ja pildi ühendamises:

• Jaanuar 2021: OpenAI tutvustas DALL-E-d (nimetatud Salvador Dalí ja roboti WALL-E järgi), esimest laialt tuntud süsteemi, mis suudab üllatava täpsusega genereerida pilte tekstilistest kirjeldustest
• Veebruar 2021: OpenAI avaldas CLIP-i (Contrastive Language-Image Pre-training), mudeli, mis suudab tõhusalt mõista teksti ja pildi vahelisi seoseid

DALL-E kasutas GPT-3 sarnast transformer-arhitektuuri ja suutis genereerida üllatavalt loomingulisi visuaalseid tõlgendusi tekstipõhistest sisenditest. Esimese versiooni piirangud:

• Eraldusvõime 256x256 pikslit
• Aeg-ajalt esinevad ebatäpsused keerukamate sisendite tõlgendamisel
• Saadaval ainult piiratud ringile teadlastele

Tehisintellekti pildigeneraatorite kuldajastu (2022 – tänapäev)

2022: massiline läbimurre ja tehnoloogia demokratiseerimine

Aasta 2022 oli tehisintellekti pildigeneraatorite jaoks murranguline:

• Aprill 2022: OpenAI tutvustas DALL-E 2-te, millel oli dramaatiliselt paranenud kvaliteet, eraldusvõime ja täpsus
• Juuli 2022: Midjourney sisenes avalikku beetaversiooni ja saavutas populaarsuse tänu väljundite kunstilisele kvaliteedile
• August 2022: Stable Diffusioni avaldamine avatud lähtekoodiga lahendusena, mis põhjustas revolutsiooni kättesaadavuses

Peamised tehnoloogilised uuendused:

• Difusioonimudelite kasutamine GAN-ide asemel
• CLIP-i rakendamine tekstipõhiste sisendite paremaks mõistmiseks
• Stable Diffusionis kasutatav "latentse difusiooni" tehnika, mis võimaldas tõhusamat genereerimist

DALL-E 2: uus ajastu OpenAI-lt

DALL-E 2 kujutas endast tohutut hüpet võrreldes oma eelkäijaga:

• Märkimisväärselt kõrgem eraldusvõime (1024x1024 pikslit)
• "Inpainting" funktsioon olemasolevate piltide osade muutmiseks
• "Outpainting" funktsioon olemasolevate piltide laiendamiseks
• Palju parem nüansside mõistmine tekstipõhistes sisendites

OpenAI tegi DALL-E 2 järk-järgult avalikkusele kättesaadavaks ootenimekirja süsteemi kaudu ja hiljem tasulise teenusena.

Midjourney: kunstiline lähenemine

Midjourney eristus oma keskendumisega esteetilisele kvaliteedile:

• Väljundid meenutasid sageli pigem kunstiteoseid kui fotorealistlikke pilte
• Unikaalne lähenemine sisendite tõlgendamisele, rõhuasetusega visuaalsel atraktiivsusel
• Rakendamine Discordi boti kaudu, mis lõi aktiivse kasutajate kogukonna
• Iteratiivne protsess, kus kasutajad said tulemusi valida ja muuta

Stable Diffusion: tehnoloogia demokratiseerimine

Stable Diffusioni avaldamine avatud lähtekoodiga lahendusena tähendas revolutsiooni kättesaadavuses:

• Võimalus käitada generaatorit kohalikult oma riistvaral
• Ulatuslik kogukond, mis loob modifikatsioone ja täiustusi
• Ökosüsteemi tekkimine lisandmoodulitest nagu DreamStudio, Automatic1111 ja teised
• Võimalus järelkoolitada (fine-tuning) oma andmetel

2023–2024: edasine areng ja konsolideerumine

2023: uued põlvkonnad ja spetsialiseerumine

Aasta 2023 tõi kaasa täiendavaid märkimisväärseid täiustusi:

• Märts 2023: Midjourney avaldas versiooni 5, millel oli märgatavalt parem kvaliteet ja fotorealism
• Aprill 2023: OpenAI avaldas DALL-E 3 täiustatud täpsuse ja detailidega
• August 2023: Stable Diffusion XL tõi kaasa parema kvaliteedi ja suurema järjepidevuse
• September 2023: ilmusid spetsialiseeritud mudelid konkreetsete stiilide ja valdkondade jaoks

Tehnoloogilised täiustused:

• Parem järjepidevuse säilitamine mitme pildi vahel
• Täiustatud kontroll kompositsiooni ja perspektiivi üle
• Keerukate tekstipõhiste sisendite täpsem tõlgendamine
• Võime jäljendada konkreetseid kunstilisi stiile

2024: integratsioon ja täiustatud funktsioonid

2024. aasta esimene pool tõi kaasa täiendavaid olulisi edusamme:

• Generaatorite integreerimine professionaalsetesse tööriistadesse nagu Adobe Photoshop
• Täiustatud võime genereerida inimfiguure anatoomilise täpsusega
• Täiustatud võimalused juba genereeritud piltide redigeerimiseks ja manipuleerimiseks
• Mitmeastmeline genereerimine keerukate stseenide ja kompositsioonide jaoks

Kuhu suundub tehisintellekti visuaalide generaatorite tulevik?

Oodatavad suundumused lähitulevikus

Praeguse arengu põhjal võime oodata mitut edasise arengu suunda:

1. Ühendus video genereerimisega

• Sujuv üleminek staatilistelt piltidelt liikuvatele järjestustele
• Tegelaste ja objektide järjepidev animatsioon
• Võimalus tekstipõhiselt juhtida mitte ainult sisu, vaid ka liikumist ja ajalist arengut

2. Multimodaalsed lähenemisviisid

• Erinevate sisendmodaaluste (tekst, võrdluspilt, visand, häälkirjeldus) kombinatsioon
• Sujuv integreerimine teiste tehisintellekti süsteemidega, nagu keelemudelid
• Mitme meele kasutamine kasutaja ettekujutuse täpsemaks tabamiseks

3. Isikupärastamine ja spetsialiseerumine

• Mudelid, mis on koolitatud konkreetsete valdkondade jaoks (meditsiin, arhitektuur, tootedisain)
• Isiklikud assistendid visuaalseks loomiseks, mis on kohandatud kasutaja stiilile ja eelistustele
• Tööriistad järjepideva visuaalse identiteedi säilitamiseks erinevates projektides

4. Eetika ja regulatsioon

• Vesimärkide ja metaandmete rakendamine tehisintellekti loodud sisu märgistamiseks
• Paremad tööriistad sobimatu või kahjuliku sisu filtreerimiseks
• Standardite ja regulatsioonide loomine kasutamiseks äri- ja meediakeskkonnas

Pikaajalised visioonid

Pikemas perspektiivis joonistub välja mitu põnevat võimalust:

• Loominguline koostöö inimene-tehisintellekt: süsteemid, mis mitte ainult ei genereeri, vaid teevad ka aktiivselt koostööd inimloojaga kui loomingulised partnerid
• Tervete virtuaalmaailmade genereerimine: keerukad keskkonnad mängude, virtuaalreaalsuse ja metaversumi jaoks, mis on genereeritud tekstilise kirjelduse põhjal
• Füüsikaseadusi mõistvad generatiivsed mudelid: visuaalselt täpsete ja füüsikaliselt korrektsete simulatsioonide loomine teaduslikel ja insenertehnilistel eesmärkidel

Kokkuvõte: katsetustest kõikjaloleva tehnoloogiani

Tehisintellekti pildigeneraatorite areng viimase 60 aasta jooksul on põnev lugu tehnoloogilisest edust. Lihtsatest matemaatilistest algoritmidest oleme jõudnud k süsteemideni, mis suudavad sekunditega luua fotorealistlikke pilte või kunstiteoseid vastavalt meie ettekujutusele.

Selle arengu võtmehetked hõlmavad:

1. Närvivõrkude ja süvaõppe tulek
2. Generatiivsete võistlevate võrkude (GAN) põhjustatud revolutsioon
3. Üleminek difusioonimudelitele parema kvaliteedi ja stabiilsuse saavutamiseks
4. Tekstipõhise genereerimise rakendamine mudelitega nagu DALL-E, Midjourney ja Stable Diffusion
5. Tehnoloogia demokratiseerimine avatud lähtekoodiga lähenemisviiside kaudu

Jätkuva arenguga võime oodata, et tehisintellekti piltide genereerimine muutub standardseks osaks loomingulistes protsessides, turunduses, disainis, hariduses ja paljudes teistes valdkondades. Piir inimliku ja tehisliku loovuse vahel hägustub üha enam, kusjuures kõige edukamad lähenemisviisid on tõenäoliselt need, mis suudavad tõhusalt ühendada inimlikku leidlikkust tehisintellekti tehnoloogiliste võimalustega.

Kuigi tehnoloogia areneb miilide kaupa, jääb alles palju küsimusi selle revolutsioonilise tehnoloogia eetiliste, sotsiaalsete ja majanduslike mõjude kohta. Üks on aga kindel – tehisintellekti pildigeneraatorid on juba igaveseks muutnud viisi, kuidas me visuaalset sisu loome ja tarbime.