- ¿Por qué las imágenes de IA parecen tan reales?
- “Semejanza fotográfica” que la IA está aprendiendo
- Mecanismo técnico de generación de imágenes de IA.
- La visión humana determina la “semejanza fotográfica”
- Elementos que crean realidad en imágenes de IA
- Puntos para distinguir entre imágenes de IA
- La realidad en la producción visual.
- resumen
¿Por qué las imágenes de IA parecen tan reales?
Generación reciente de imágenes de IA、Ahora es posible crear imágenes que a primera vista no se distinguen de las imágenes fotografiadas.。
Bueno entonces、¿Por qué las imágenes de IA parecen tan realistas?。
En conclusión,、La IA aprende "elementos que parecen fotografías"、porque lo estoy reproduciendoです。
La generación de imágenes con IA se logra aprendiendo de grandes cantidades de datos de imágenes.、Cómo le llega la luz、expresión de la lente、Profundidad de los límites escritos.、textura, etc、Comprender la estructura visual específica de la fotografía.。
el resultado、Produce imágenes que "parecen fotografías" para el ojo humano.。
Sin embargo, si nos fijamos en los detalles、Las imágenes de IA también conservan cierta antinaturalidad única.。
En este artículo、Organizaremos y explicaremos las razones por las que las imágenes de IA parecen realistas desde la perspectiva de la producción visual.。
“Semejanza fotográfica” que la IA está aprendiendo
Las fotografías tienen una estructura visual común.
Imágenes creadas a través de la fotografía.、Hay una estructura visual común.。
Por ejemplo, los siguientes elementos。
- relación entre luz y sombra
- Profundidad de campo (fondo borroso)
- perspectiva de la lente
- Expresión de textura
- tono de color
Los fotógrafos crean imágenes con estos elementos en mente.。
En fotografías publicitarias y fotografías de productos.、La realidad se crea controlando estos elementos.。
Generación de imágenes de IA、EstosAprender la estructura visual de las fotografías como datos.lo haré。
el resultado、La IA podrá reproducir “características de imagen típicas de las fotografías”。
Mecanismo técnico de generación de imágenes de IA.
Generación de imágenes mediante modelo de difusión.
Muchas de las imágenes de IA actuales、**Está impulsado por una tecnología llamada Diffusion Model**.。
Con esta tecnología、Se utiliza el siguiente proceso。
- Descomponer la imagen en ruido.
- Aprenda a restaurar imágenes del ruido
- Generar una nueva imagen a partir del ruido.
En otras palabras, la IA、Armando una imagen poco a poco a partir del ruido.El sistema genera imágenes.。
durante este proceso、Se utilizará el patrón de imagen aprendido.。
Luz、composición、Combinando información como textura,、Se generará una imagen similar a una foto.。
La visión humana determina la “semejanza fotográfica”
La razón por la que las imágenes de IA parecen tan reales、Características del reconocimiento visual humano.también está relacionado。
Cuando los humanos miran imágenes、No es un análisis detallado.。
Primero, juzgamos la "imagen fotográfica" en función de los siguientes factores:。
- naturalidad de la luz
- dirección de la sombra
- Efecto 3D del sujeto.
- desenfoque de fondo
Cuando estos elementos se ven naturales、los humanos ven la imagenMás fácil de reconocer como una foto.。
La generación de imágenes mediante IA reproduce estas “características que parecen fotografías”、Parece real a la visión humana.。
Elementos que crean realidad en imágenes de IA
En la generación de imágenes con IA、La realidad se crea combinando varios elementos.。
reproducción de la luz
La luz juega un papel importante en la fotografía.。
Generación de imágenes de IA、Aprenda patrones de luz a partir de datos de entrenamiento、Reproduce la iluminación natural.。
expresión de la lente
Los lentes de las cámaras tienen expresiones únicas。
Por ejemplo
- bokeh de fondo
- sentido de distancia
- llamarada
Al reproducir estas expresiones de lentes,、Las imágenes de IA tienen una textura similar a una fotografía。
Textura
La IA también aprende las características de la superficie del objeto.。
Por ejemplo
- piel
- Metal
- vaso
- paño
Al reproducir estas texturas,、La realidad visual se vuelve más fuerte。
Puntos para distinguir entre imágenes de IA
Las imágenes de IA se están volviendo muy realistas、Al observar los detalles, es posible que queden partes poco naturales.。
Ejemplos típicos son:。
manos y dedos
En imágenes de IA、La forma de las manos y los dedos puede volverse antinatural.。
personaje
La generación de imágenes con IA no es buena para reproducir texto。
Los caracteres de los carteles y paquetes pueden sufrir daños.。
estructura fina
Para formas complejas y detalles finos、Puede parecer antinatural。
Al mirar estas partes、Es posible determinar si se trata de una imagen de IA.。
La realidad en la producción visual.
En la producción visual、Hay situaciones en las que es importante parecer realista.。
Por ejemplo
- publicidad visual
- Foto del producto
- imagen de marca
En estas áreas、La realidad está directamente ligada a la confiabilidad.。
Generación de imágenes de IA、Demuestra un gran poder para compartir imágenes y conceptos visuales.。
por otro lado、Las imágenes que muestran personas reales o ubicaciones reales pueden requerir fotografía.。
Por tanto, en la producción visual actual、Hay un número cada vez mayor de casos en los que se utilizan la generación de imágenes y la fotografía con IA mientras se dividen los roles.。
resumen
Por qué las imágenes de IA parecen tan reales、Hay dos principales。
1La segunda cosa es、Generación de imágenes de IAAprender la estructura visual de las fotografías.。
2La segunda cosa es、visión humanaJuzgar la realidad a partir de elementos como la luz y la tridimensionalidadです。
La IA aprende de enormes cantidades de datos de imágenes.、Ahora es posible reproducir elementos visuales propios de las fotografías.。
el resultado、A primera vista, las imágenes de IA pueden parecer imágenes fotografiadas.。
Sin embargo, si nos fijamos en los detalles、Las imágenes de IA pueden tener cierta antinaturalidad única.。
Entendiendo estas características、Esta también es una perspectiva importante para utilizar adecuadamente la generación de imágenes de IA en la producción visual.。
▶︎ [¿Qué es la generación de imágenes por IA? Cómo funciona, tecnología y qué puede hacer]
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