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Feb 02, 2024

Dominando a arte da IA: um guia conciso para engenharia intermediária e imediata

Publicado em By AI está rompendo rapidamente as barreiras da impossibilidade e mais recentemente invadiu o domínio da arte, transformando-o completamente. Agora, você não precisa ser um artista mestre ou um

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A IA está a romper rapidamente as barreiras da impossibilidade e, mais recentemente, invadiu o domínio da arte, transformando-o completamente. Agora, você não precisa ser um artista mestre ou um especialista em Photoshop para dar vida às invenções da sua imaginação. Um prompt simples e bem articulado é tudo que você precisa, graças ao Midjourney.

Tudo começou com a introdução de tecnologias inovadoras como DALL-E, Midjourney e StableDiffusion em 2022. Embora cada uma dessas inovações tenha trazido seu toque distinto à tela da IA ​​Generativa, Midjourney, em particular, continuou sua jornada atraente, fazendo avanços notáveis.

Midjourney é atualmente o principal gerador de IA de texto para imagem de alta resolução do mercado e se destaca por sua combinação única de geração de texto para imagem, edição e upscaling de mídia e acesso ativo à comunidade artística, tudo a partir de US$ 10 por mês. Este conjunto abrangente de recursos apresenta uma tela interessante para artistas, entusiastas de tecnologia e profissionais de IA, criando um ambiente para criatividade e inovação.

O mundo da arte está certamente a tomar conhecimento, com a IA generativa no mercado da arte projetada para testemunhar um crescimento impressionante de 40,5% CAGR. Midjourney é incomparável na criação de visuais mais realistas e de alta qualidade usando IA.

A engenharia imediata e eficaz vai além da mera criação; abrange as melhores práticas. As solicitações devem oferecer clareza e ser sucintas, mas fornecer à IA orientação suficiente sem prescrição excessiva. Além disso, o público-alvo deve ser considerado durante o design, levando em consideração variáveis ​​como idade, sexo e formação cultural, entre outras.

Mid-Journey aproveita duas novas tecnologias de aprendizado de máquina – linguagem grande e modelos de difusão. O modelo de linguagem, semelhante aos chatbots de IA como o ChatGPT, ajuda o Mid-Journey a interpretar o significado de seus prompts e a convertê-los em vetores. Este vetor então orienta o processo de difusão.

O funcionamento interno de Midjourney não é divulgado em grande parte. No entanto, é evidente que utiliza a geração de texto para imagem a partir de duas tecnologias de aprendizagem automática relativamente novas: modelos de linguagem grande e modelos de difusão. O primeiro talvez seja familiar aos usuários de plataformas de IA como ChatGPT, e o último é uma adição promissora ao setor de geração de arte de IA. Todo o sistema depende do conjunto de dados CLIP para treinamento, que pode ser encontrado na página de pesquisa da OpenAI.

Apesar da informação limitada, é possível esboçar um quadro amplo do modelo de difusão de Midjourney, apropriadamente denominado 'Difusão Estável'. Essencialmente, Stable Diffusion é um modelo de código aberto que transforma habilmente prompts de texto em imagens de estilos e conteúdos variados. Este procedimento sofisticado é conseguido através de um modelo de difusão, um modelo generativo que faz a ponte entre as dependências entre entradas textuais e saídas de imagens.

Os modelos de difusão são construídos com base no método Denoising Diffusion, uma abordagem influenciada pela termodinâmica de não equilíbrio. Este método desmonta sistematicamente a estrutura dos dados e posteriormente os restaura. Esta abordagem foi adaptada para geração de imagens por Ho et al. em 2020, levando ao início dos modelos de difusão que vemos hoje.

Os modelos de difusão de treinamento envolvem dois estágios principais. Inicialmente, o processo direto ou de difusão envolve a adição incremental de ruído aleatório à imagem de entrada até que ela se transforme completamente em ruído. Este processo é governado por uma cadeia de Markov fixa, que adiciona consistentemente ruído gaussiano em várias etapas sucessivas.

Posteriormente, na fase reversa ou de reconstrução, o modelo restaura os dados originais do estado dominado pelo ruído alcançado no processo de difusão. Este processo é conduzido por uma cadeia de Markov com transições gaussianas aprendidas, o que implica que a previsão da densidade de probabilidade em qualquer momento depende exclusivamente do estado alcançado no intervalo de tempo anterior. Como os 'x1,…, xT' latentes compartilham a mesma dimensionalidade dos dados, os modelos de difusão são classificados como modelos de variáveis ​​​​latentes.