Išsami AI vaizdų generatorių istorija ir raida: nuo pirmųjų eksperimentų iki šiandienos revoliucijos

Pradžia: Pirmieji eksperimentai su AI grafika

1960–1970: Matematiniai pagrindai

Vaizdų generavimo kompiuteriais istorija siekia XX amžiaus 60-uosius metus. Tuo metu tai nebuvo AI šiuolaikine prasme, o veikiau algoritminiai metodai:

• 1963: Ivanas Sutherlandas sukūrė Sketchpad – pirmąją interaktyvią kompiuterinės grafikos programą
• 1968: Pirmieji algoritmai procedūriniam tekstūrų ir fraktalinių raštų generavimui
• 1973: Pristatyti algoritmai medžiams ir augalams generuoti naudojant rekursinius modelius

Tuo metu kompiuteriai negalėjo „suprasti“ vaizdų – jie apsiribojo matematinėmis formulėmis ir paprastomis transformacijomis. Rezultatai buvo primityvūs, geometriniai ir labai stilizuoti.

1980–1990: Pirmieji neuroniniai tinklai

Aštuntasis dešimtmetis atnešė svarbią neuroninių tinklų koncepciją, kuri padėjo teorinius pagrindus ateities raidai:

• 1982: Johnas Hopfieldas pristatė rekurentinius neuroninius tinklus
• 1986: Paskelbtas atgalinio sklidimo (backpropagation) algoritmas, leidęs efektyviai apmokyti neuroninius tinklus
• 1989: Pirmieji bandymai atpažinti ranka rašytus skaitmenis naudojant konvoliucinius neuroninius tinklus (CNN)

Šios eros apribojimai buvo dideli:

• Nepakankama skaičiavimo galia sudėtingoms užduotims
• Maži duomenų rinkiniai mokymui
• Efektyvių architektūrų darbui su vaizdais trūkumas
• Generavimas apsiribojo labai paprastais raštais ir formomis

Šiuolaikinių sistemų pirmtakai (1990–2014)

Mašininio mokymosi augimas ir nauji algoritmai

Dešimtasis dešimtmetis ir naujo tūkstantmečio pradžia atnešė svarbių pasiekimų:

• 1990–1995: Algoritmų, tokių kaip atraminių vektorių mašinos (Support Vector Machines), kūrimas vaizdų klasifikavimui
• 1998: Pristatytas LeNet-5 – novatoriškas konvoliucinis neuroninis tinklas ranka rašytiems ženklams atpažinti
• 2006: Geoffrey Hintonas pristatė „giluminio mokymosi“ (deep learning) techniką
• 2012: AlexNet pademonstravo giluminių neuroninių tinklų pranašumą ImageNet konkurse

Šiame etape AI sistemos mokėsi atpažinti ir klasifikuoti vaizdus, tačiau naujų, originalių vaizdų generavimas išliko iššūkiu.

Generatyvinio modeliavimo pradžia

Pirmieji reikšmingi žingsniai link generatyvinių modelių:

• 2009: Giluminės Bolcmano mašinos, gebančios išmokti duomenų tikimybinį pasiskirstymą
• 2011: Retojo kodavimo (Sparse Coding) algoritmai vaizdo rekonstrukcijai
• 2013: Giluminiai autoenkoderiai, gebantys suspausti ir vėliau rekonstruoti vaizdo duomenis

Šių sistemų rezultatai vis dar buvo labai riboti:

• Sugeneruoti vaizdai buvo neryškūs ir žemos kokybės
• Trūko kontrolės ties generuojamo vaizdo turiniu
• Rezultatams dažnai trūko nuoseklumo ir detalių

GAN revoliucija: Šiuolaikinio AI vaizdų generavimo gimimas

2014: Proveržis su generatyviniais priešiškais tinklais (Generative Adversarial Networks)

2014 metai žymi esminį lūžį, kai Ianas Goodfellowas su kolegomis pristatė konceptą Generatyvinių priešiškų tinklų (GAN). Principas buvo revoliucinis:

1. Generatorius (generator) stengiasi sukurti netikrus vaizdus
2. Diskriminatorius (discriminator) mokosi atskirti tikrus vaizdus nuo netikrų
3. Abu „treniruojasi“ tarpusavyje konkurenciniame procese

GAN sugebėjo generuoti daug realistiškesnius vaizdus nei ankstesni metodai, tačiau pirmosios implementacijos vis dar buvo ribotos:

• Vaizdai buvo mažų matmenų (64x64 pikselių)
• Dažnas nestabilumas mokymo metu
• Ribota rezultatų įvairovė

2015–2018: GAN evoliucija

Po koncepcijos pristatymo sekė tobulinimų serija:

• 2015: DCGAN (Deep Convolutional GAN) užtikrino stabilesnį mokymą ir geresnius rezultatus
• 2016: InfoGAN leido kontroliuoti tam tikras generuojamų vaizdų savybes
• 2017: Progressive GAN sugebėjo generuoti vaizdus iki 1024x1024 pikselių raiškos
• 2018: StyleGAN pristatė proveržį leidžiančią kontrolę ties generuojamų vaizdų stiliumi

Šie laikotarpiai reiškė didžiulį šuolį generuojamų vaizdų kokybėje:

• Daug didesnė raiška
• Geresnės detalės ir tekstūros
• Galimybės kontroliuoti konkrečias generuojamo turinio savybes pradžia

Difuzijos modelių atsiradimas ir tekstu valdomas generavimas

2019–2020: Perėjimas nuo GAN prie difuzijos modelių

Apie 2019 metus pradėjo ryškėti naujas požiūris, kuris vėliau užėmė dominuojančią padėtį:

• 2019: Pirmieji darbai su „difuzijos modeliais“ (diffusion models) vaizdų generavimui
• 2020: Triukšmo šalinimo difuzijos tikimybiniai modeliai (Denoising Diffusion Probabilistic Models - DDPM) parodė potencialą pranokti GAN
• 2020: Pristatyta tekstu valdomo vaizdų generavimo koncepcija

Difuzijos modeliai veikia kitu principu nei GAN:

1. Palaipsniui prideda triukšmą į vaizdą, kol lieka tik grynas triukšmas
2. Tada mokosi apgręžti procesą ir iš triukšmo rekonstruoti prasmingą vaizdą
3. Šis metodas siūlo stabilesnį mokymą ir didesnę įvairovę

2021: Transformacijos metai – DALL-E ir CLIP

2021 metai atnešė revoliuciją teksto ir vaizdo sujungime:

• 2021 m. sausis: OpenAI pristatė DALL-E (pavadintą pagal Salvadorą Dalį ir robotą WALL-E) – pirmąją plačiai žinomą sistemą, gebančią generuoti vaizdus iš tekstinių aprašymų su stebinančiu tikslumu
• 2021 m. vasaris: OpenAI išleido CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) – modelį, kuris gali efektyviai suprasti ryšius tarp teksto ir vaizdo

DALL-E naudojo transformatoriaus architektūrą, panašią į GPT-3, ir sugebėjo generuoti stebėtinai kūrybiškas vaizdines tekstinių užduočių interpretacijas. Pirmosios versijos apribojimai:

• 256x256 pikselių raiška
• Kartais pasitaikantys netikslumai interpretuojant sudėtingesnes užduotis
• Prieinamas tik ribotam tyrėjų ratui

AI vaizdų generatorių aukso amžius (2022–dabar)

2022: Masinis proveržis ir technologijos demokratizacija

2022 metai buvo lūžio metai AI vaizdų generatoriams:

• 2022 m. balandis: OpenAI pristatė DALL-E 2 su dramatiškai pagerinta kokybe, raiška ir tikslumu
• 2022 m. liepa: Midjourney pateko į viešą beta versiją ir išpopuliarėjo dėl meninės rezultatų kokybės
• 2022 m. rugpjūtis: Išleistas Stable Diffusion kaip atvirojo kodo sprendimas, sukėlęs revoliuciją prieinamumo srityje

Pagrindinės technologinės naujovės:

• Difuzijos modelių naudojimas vietoj GAN
• CLIP įdiegimas geresniam tekstinių užduočių supratimui
• „Latentinės difuzijos“ (latent diffusion) technika Stable Diffusion modelyje, leidusi efektyviau generuoti

DALL-E 2: Nauja OpenAI era

DALL-E 2 reiškė didžiulį šuolį lyginant su savo pirmtaku:

• Ženkliai didesnė raiška (1024x1024 pikselių)
• „Inpainting“ funkcija esamų vaizdų dalių redagavimui
• „Outpainting“ funkcija esamų vaizdų išplėtimui
• Daug geresnis niuansų supratimas tekstinėse užduotyse

OpenAI palaipsniui padarė DALL-E 2 prieinamą visuomenei per laukiančiųjų sąrašo sistemą, o vėliau – kaip mokamą paslaugą.

Midjourney: Meninis požiūris

Midjourney išsiskyrė savo dėmesiu estetinei kokybei:

• Rezultatai dažnai priminė meno kūrinius, o ne fotorealistiškus vaizdus
• Unikalus požiūris į užduočių interpretavimą, pabrėžiant vizualinį patrauklumą
• Įgyvendinimas per Discord botą, sukūręs aktyvią vartotojų bendruomenę
• Iteracinis procesas, kurio metu vartotojai galėjo rinktis ir redaguoti rezultatus

Stable Diffusion: Technologijos demokratizacija

Stable Diffusion išleidimas kaip atvirojo kodo sprendimo reiškė revoliuciją prieinamumo srityje:

• Galimybė paleisti generatorių lokaliai savo aparatinėje įrangoje
• Plati bendruomenė, kurianti modifikacijas ir patobulinimus
• Atsirado priedų ekosistema, pvz., DreamStudio, Automatic1111 ir kt.
• Galimybė papildomai apmokyti (fine-tuning) naudojant savo duomenis

2023–2024: Tolesnė evoliucija ir konsolidacija

2023: Naujos kartos ir specializacija

2023 metai atnešė tolesnių reikšmingų patobulinimų:

• 2023 m. kovas: Midjourney išleido 5 versiją su žymiai geresne kokybe ir fotorealizmu
• 2023 m. balandis: OpenAI išleido DALL-E 3 su patobulintu tikslumu ir detalėmis
• 2023 m. rugpjūtis: Stable Diffusion XL atnešė pagerintą kokybę ir didesnį nuoseklumą
• 2023 m. rugsėjis: Atsirado specializuoti modeliai specifiniams stiliams ir sritims

Technologiniai patobulinimai:

• Geresnis nuoseklumo išlaikymas keliuose vaizduose
• Pažangi kompozicijos ir perspektyvos kontrolė
• Tikslesnis sudėtingų tekstinių užduočių interpretavimas
• Gebėjimas imituoti specifinius meninius stilius

2024: Integracija ir pažangios funkcijos

Pirmoji 2024 metų pusė atnešė tolesnę reikšmingą pažangą:

• Generatorių integracija į profesionalius įrankius, tokius kaip Adobe Photoshop
• Pagerintas gebėjimas generuoti žmogaus figūras su anatominiu tikslumu
• Pažangios jau sugeneruotų vaizdų redagavimo ir manipuliavimo galimybės
• Daugiapakopis generavimas sudėtingoms scenoms ir kompozicijoms

Kur link juda AI vizualizacijų generatorių ateitis?

Numatomi artimiausios ateities trendai

Remdamiesi dabartine raida, galime tikėtis kelių tolesnės pažangos krypčių:

1. Susiejimas su vaizdo įrašų generavimu

• Sklandus perėjimas nuo statiškų vaizdų prie judančių sekų
• Nuosekli personažų ir objektų animacija
• Galimybė tekstu valdyti ne tik turinį, bet ir judesį bei laiko eigą

2. Multimodaliniai metodai

• Skirtingų įvesties modalumų (teksto, pavyzdinio vaizdo, eskizo, balso aprašymo) derinimas
• Sklandi integracija su kitomis AI sistemomis, tokiomis kaip kalbos modeliai
• Kelių pojūčių panaudojimas tikslesniam vartotojo vizijos perteikimui

3. Personalizacija ir specializacija

• Modeliai, apmokyti specifinėms sritims (medicina, architektūra, produktų dizainas)
• Asmeniniai vizualinės kūrybos asistentai, pritaikyti prie vartotojo stiliaus ir pageidavimų
• Įrankiai nuoseklaus vizualinio identiteto išlaikymui įvairiuose projektuose

4. Etika ir reguliavimas

• Vandenženklių ir metaduomenų įdiegimas AI sugeneruotam turiniui žymėti
• Geresni įrankiai netinkamo ar žalingo turinio filtravimui
• Standartų ir reglamentų kūrimas naudojimui komercinėje ir žiniasklaidos aplinkoje

Ilgalaikės vizijos

Ilgesnėje perspektyvoje ryškėja kelios įdomios galimybės:

• Kūrybinis žmogaus ir AI bendradarbiavimas: Sistemos, kurios ne tik generuoja, bet ir aktyviai bendradarbiauja su žmogumi kūrėju kaip kūrybiniai partneriai
• Visų virtualių pasaulių generavimas: Sudėtingos aplinkos žaidimams, virtualiai realybei ir metavisatai, generuojamos pagal tekstinį aprašymą
• Generatyviniai modeliai, suprantantys fizikos dėsnius: Vizualiai tikslių ir fiziškai teisingų simuliacijų kūrimas moksliniams ir inžineriniams tikslams

Išvada: Nuo eksperimentų iki visur esančios technologijos

AI vaizdų generatorių raida per pastaruosius 60 metų yra žavi technologinės pažangos istorija. Nuo paprastų matematinių algoritmų mes pasiekėme sistemas, kurios per kelias sekundes gali sukurti fotorealistiškus vaizdus ar meno kūrinius pagal mūsų įsivaizdavimą.

Pagrindiniai šios evoliucijos momentai apima:

1. Neuroninių tinklų ir giluminio mokymosi atsiradimas
2. Revoliucija, sukelta generatyvinių priešiškų tinklų (GAN)
3. Perėjimas prie difuzijos modelių geresnei kokybei ir stabilumui
4. Tekstu valdomo generavimo įdiegimas su modeliais kaip DALL-E, Midjourney ir Stable Diffusion
5. Technologijos demokratizacija per atvirojo kodo metodus

Tęsiantis vystymuisi, galime tikėtis, kad AI vaizdų generavimas taps standartine kūrybinių procesų, rinkodaros, dizaino, švietimo ir daugelio kitų sričių dalimi. Riba tarp žmogaus ir dirbtinio kūrybiškumo vis labiau nyks, o sėkmingiausi metodai tikriausiai bus tie, kurie sugebės efektyviai derinti žmogaus išradingumą su AI technologinėmis galimybėmis.

Nors technologija žengia į priekį mylių žingsniais, lieka daug klausimų dėl etinių, socialinių ir ekonominių padarinių šios revoliucinės technologijos. Viena yra však jisté - generátory AI obrázků již navždy změnily způsob, jakým vytváříme a konzumujeme vizuální obsah.