Yapay zeka ile görüntü oluşturma, yapay zeka modellerinin görüntüleri nasıl tanıdığını, kategorize ettiğini ve yorumladığını anlamakla başlar. Bu, özel bir Stable Diffusion modeli veya herhangi bir yapay zeka oluşturma aracını eğitmenin temel bir yönüdür.

Özetle, bir yapay zeka görüntü modelinin kalitesi ve tutarlılığı, eğitim sürecinde edindiği öğrenmenin derinliğine bağlıdır. Burada makine öğrenimi algoritması, eksiksiz bir grafiği oluşturan çok sayıda faktörü anlamak için büyük etiketli görüntü veri tabanlarını inceler.

Örneğin, bir yapay zeka görüntü modeli renkler, dokular, şekiller, insanlar, hayvanlar, arka planlar, binalar ve sayısız diğer değişken arasındaki farkları bilecek ve bu bilgiyi isteminize uyan çıktılar üretmek için kullanacaktır.

AI Görüntü Tanıma Modellerinin Eğitimi

Eğitim, bir görüntü veritabanı oluşturarak veya yapay zeka modelinizin sahip olmasını istediğiniz anlayışın genişliğini temsil eden veri kümeleri toplayarak başlar. Ancak, algoritmanın her bir girdi veri parçasının bağlamını ve amacını bilmesi gerektiğinden, büyük miktarda veriyi uygun şekilde hazırlanmadan, kategorize edilmeden, etiketlenmeden ve sıralanmadan girmek etkisizdir.

Adım 1: AI Modeli Eğitimi için Verilerin Hazırlanması

Bir yapay zeka görüntü modeli için yüksek düzeyde eğitim sağlamak için veriler artırılmalıdır. Bu, aşırı eğitimi önlemenizi ve istenen işlevsellik seviyesini desteklemek için yeterli hacimde referans oluşturabilmeniz anlamına gelir. Örneğin, aşağıdakileri içerdiğinden emin olmak için çeşitli veriler girmeniz ve veri kümeleri arasında çapraz kontrol yapmanız gerekebilir:

  • Farklı yönlendirmelere sahip resim referansları
  • Tam renkli, gri tonlamalı ve siyah beyaz resim verileri
  • Farklı netlik veya bulanıklık ile veri görüntüleri

Kullanılan veri kümelerinin çeşitliliği ve kalitesi ne kadar iyi olursa, bir görüntü modelinin gelecekte analiz etmesi ve referans alması için o kadar fazla girdi verisi olur.

Ardından, yapay zeka modelinizin bir grafiğin nesnelerinin, renklerinin veya herhangi bir diğer elementinin sınıflandırmasını, genellikle basit bir görüntü algılama modeli için temel minimum olarak en az 200 resimle – ancak genellikle uygun kapsamlı bir bilgi bankası oluşturmak için on binlerce girdi referansı ile – anlamasını gerekir.

Resimlere açıklama eklemek, yapay zeka modelinin resmin neyi gösterdiğini, hangi resimlerin veya özelliklerin önemli olduğunu ve her birinin nasıl değişebileceğini öğrenmesine yardımcı olur. Bir örnek, temsili olmayan tek bir girdiden herhangi bir poz veya cins çıkarmayı bekleyen bir ai modelinden ziyade, farklı dokular, tüyler, renkler, boyutlar ve duruşlara sahip çeşitli kedi resimleri girmeyi içerebilir. Bu karakterin görünebileceği birden fazla yol.

yapay zeka kendini nasıl görüyor

Adım 2: Yapay Sinir Ağlarını Anlamak

Yapay zeka görüntü modelinizin pratik eğitimi, kullandığınız ağa göre değişebilir. Ancak, temel olarak bir algoritma tek bir resmi bitmiş bir öğe olarak yorumlamaz, verilerin elementlerini piksel piksel ayıracaktır.

Yapay sinir ağları, insan nöronlarına benzer şekilde resimden özellikleri çıkarır ve ardından analiz edilmeleri için ağa besler. Bu, veri kümelerinizle birlikte gelen açıklamanın ne kadar iyi olduğuna bağlıdır, algoritma ilgili özellikleri o kadar iyi anlayacak ve doğru şekilde kategorize edecektir.

Ağın arkasındaki mimari, farklı eylemler gerçekleştiren katmanlardan oluşur, örneğin bir görüntü içindeki tüm pikseller üzerinde bir evrimsel katman uygulama. Yapay zeka daha sonra tüm özellikleri ortaya koyan ve görüntüdeki tüm bileşenleri analiz etmenin ve kaydetmenin mantıklı bir yolunu sağlayan bir harita oluşturur.

Her katman farklı bir özelliğe odaklanabilir, örneğin dokular, şekiller, renkler ve bir elementin diğerine olan ilişkisi kapsamı, boyutunu ve boyutunu kavramak için. Ek katmanlar şunları içerir:

  • Yapay zeka görüntü modelinin sonuçlarını daha hızlı işlemesini sağlayan aktivasyon katmanları
  • Görüntü verilerini sıkıştırıp temizleyen havuzlama katmanları
  • Tüm bilgileri ve sonuçları birleştiren düzleştirme katmanları, görüntü tanımayı kolaylaştırmak için

Tüm eğitim tamamlandıktan ve tüm katmanlar uygulandıktan sonra, görüntü modelini, veri kümelerinden çıkarılan girdi verilerini doğru bir şekilde analiz edip, tanımlayıp, kategorize edip depolayıp depolayamadığını görmek için test edebilirsiniz.

Adım 3: Görüntü Modeli Doğrulaması

Üçüncü ve son aşama, ai görüntü modelini, beklentilerinizi karşılayıp karşılamadığını ve herhangi bir geniş sisteme entegre edilmeye uygun olup olmadığını doğrulamaktır. Test, eğitimli modelin performansını ne kadar iyi değerlendiren yeni bir veri kümesi içerir – bu bilinmeyen bir veri kümesi olmalı ve modelin daha önce karşılaşmadığı verileri analiz ederken doğru şekilde çalışıp çalışmadığını doğrulamalıdır.

Sonuçlar, ikinci adımda eğitimle karşılaştırılmalı ve modelin doğru ve tutarlı bir şekilde performans gösterip göstermediği görülmelidir. Farklılıklar olduğunda yeni bir eğitim aşaması gerekebilir veya eğitim sırasında tanıtılan parametreler, modelün beklediğiniz sonuçları sağlayacak kadar etiketlenmiş, artırılmış ve çeşitli veriler üzerinde eğitilmiş olduğundan emin olmak için ayarlanabilir.

Kaynaklar :

https://huggingface.co/

https://civitai.com/

Stable Diffusion Kurulumu