合成媒體 - 影像合成

影像合成是合成媒體的一個分支，其中影像完全或部分地使用計算技術生成，而不是使用相機鏡頭。這些影像不是自然的，而是使用演算法、模型或 AI 工具建立的。合成影像用於各種領域，例如娛樂、廣告，甚至科學研究。在本節中，我們將解釋合成影像、其型別、AI 生成的合成影像以及合成影像的示例。

合成影像的型別

隨著技術的進步，開發了不同的建立人工影像的工具。以下是不同年代使用的合成影像型別。

• 畫素編輯影像：在 20 世紀 80 年代，Photoshop 等影像編輯工具變得流行起來，可以用來改變自然影像的畫素。這是合成影像生成的第一個例項。
• 計算機生成影像 (CGI)：到 20 世紀 90 年代，電影和影片遊戲開始使用計算機生成影像，從而提供了逼真的視覺效果。
• AI 影像生成：目前，人工智慧已經發展到可以根據人類提示生成全新的影像。

使用 AI 的合成影像

AI 演算法在大量自然影像上進行訓練，使其能夠建立看起來真實的新影像。此過程使用深度學習和神經網路等技術。使用 AI，我們可以生成現實生活中不存在但看起來非常逼真的影像，例如人物、動物和物體。

示例 1

下圖是使用 OpenAI 的 GPT 4.0 生成的影像示例。

示例 2

下圖是使用 Google 的 imaGen-3 生成的影像示例。

AI 影像生成器如何工作？

AI 影像生成器透過使用複雜的機器學習演算法和技術來執行。以下是此過程的分步概述。

• 資料集訓練：AI 影像生成器使用大型影像資料集進行訓練。AI 從這些影像中學習模式、風格和特徵，以瞭解如何建立新的影像。
• 理解文字：然後，模型使用 NLP 技術來理解使用者提供的文字提示的含義。它將句子分解成語義成分，以理解物件及其關係。
• 生成對抗網路：模型使用生成對抗網路 (GAN)，它具有生成器和鑑別器層。生成器層構建影像，而鑑別器層修復生成器構建的影像中的錯誤。
• 反饋迴圈：生成的輸出將經歷多個反饋迴圈，以確保生成的影像與文字描述緊密匹配。

合成影像生成工具

有許多工具可用於建立合成影像。一些流行的工具包括

• DALL·E：OpenAI 開發的模型，用於根據書面描述生成逼真和藝術化的圖片。
• ImaGen 3：Google 開發的模型，用於根據特定風格或場景建立影像，並可以更好地控制影像的外觀。
• Midjourney：一種從文字建立藝術和創意影像的工具，通常用於獨特和富有想象力的設計。
• Stable Diffusion：與其他模型相比，該工具使用更少的計算能力生成高質量的影像。
• Deep Dream：這也是 Google 的另一個工具，它使用神經網路中的模式將普通影像變成奇怪的、夢幻般的圖片。