Introducción

En esta apasionante integración de tecnología y capacidad creativa, la inteligencia artificial (IA) ha dado vida a la producción de imágenes, alterando nuestras nociones de creatividad. Este blog trata sobre "La inteligencia artificial y la estética de la generación de imágenes" y analiza los aspectos técnicos de la expresión artística impulsada por IA, como la transferencia de estilo neuronal y las redes generativas adversas (GAN). A medida que los píxeles y los algoritmos convergen, el rendimiento simbiótico entre la precisión matemática y la atracción estética queda claro. Analicemos esta conexión y redefinamos lo que significa ser artista en una era en la que inteligencia artificial y la visión humana colaboran para ampliar los límites de la brillantez creativa.

OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

1. Conocerás algunas metodologías utilizadas para la generación de imágenes.
2. Comprenderás lo importante que es la integración de la creatividad y la tecnología.
3. Examinaremos la calidad visual del arte generado por IA.
4. Aprenderá sobre el impacto de la IA en la creatividad.

Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.

Evolución de la generación de imágenes

Las manos humanas y la creatividad dieron forma en gran medida a los orígenes de la generación de imágenes. Los artistas utilizaron pinceles, lápices y otros materiales para crear meticulosamente representaciones visuales. Con la llegada de la era digital, las computadoras comenzaron a desempeñar un papel más importante en este ámbito. Los gráficos por computadora eran inicialmente básicos, pixelados y carecían de la elegancia del toque humano. Las imágenes se mejoran junto con los algoritmos, pero siguen siendo solo algoritmos.

La Inteligencia Artificial está en su apogeo ahora. El campo de la IA se desarrolló significativamente después del avance del aprendizaje profundo y las redes neuronales, especialmente después de la mejora de las Redes Generativas Adversarias (GAN).

La IA ha evolucionado de una herramienta a un socio. Debido a su enfoque de red, las GAN comenzaron a producir imágenes que a veces eran distintas de las fotografías.

Uso de IA creativa para investigar estilos y géneros

La IA creativa es una herramienta que puede ayudarnos a explorar diferentes estilos y géneros en el arte, la música y la escritura. Imagine tener un programa de computadora que pueda analizar pinturas famosas y crear nuevas obras de arte que integren diferentes estilos.

En el mundo de las artes visuales, Creative AI es como un pintor digital que puede generar imágenes en múltiples estilos. Piense en un programa de computadora que haya analizado miles de fotografías, desde retratos clásicos hasta arte abstracto moderno. Después de aprender de ellos, la IA puede crear nuevas imágenes que integren diferentes estilos o incluso inventar estilos.

Por ejemplo, puedes generar imágenes combinando texturas realistas con personajes imaginativos. Esto permite a los artistas y diseñadores experimentar con sus diferentes ideas innovadoras y desarrollar personajes interesantes y diseños únicos que nadie jamás ha considerado.

Consideraciones para cuestiones éticas

• Dar crédito a los artistas originales: Dar crédito a los artistas cuyo trabajo inspiró la IA es una consideración clave. Si una IA crea algo parecido a una pintura famosa, debemos asegurarnos de que se le dé crédito al artista original.
• Propiedad y derechos de autor: ¿A quién pertenece el arte creado por la IA? ¿Es la persona que programó la IA o los artistas que inspiraron la IA comparten la propiedad? Para evitar conflictos, se deben dar respuestas claras a estas preguntas.
• Sesgo en la IA: La IA puede preferir ciertos estilos o culturas al crear arte. Esto puede ser injusto y debe considerarse cuidadosamente para proteger todas las formas de arte.
• Accesibilidad: Si solo unas pocas personas tuvieran acceso a nuevas herramientas de IA, sería injusto para otros que quieran utilizarlas y ser productivos al utilizarlas.
• Privacidad de datos: Cuando una IA estudia arte para aprender a crear el suyo propio, a menudo requiere el uso de muchas imágenes y datos.
• Impacto emocional: Si una IA crea arte similar al arte creado por humanos, es posible que se descuide el valor emocional de la obra original.

Como muchas otras intersecciones entre tecnología y tradición, la intersección de la IA y el arte es emocionante y desafiante. Las preocupaciones éticas garantizan que el crecimiento esté en consonancia con los ideales y la inclusión.

Metodologías para la creación de imágenes.

La creación de imágenes ha cambiado drásticamente, particularmente con los enfoques informáticos y el desarrollo del aprendizaje profundo. A continuación se detallan algunas de las principales técnicas que han definido esta evolución:

• Renderizado y modelado 3D: Creación digital de edificios y paisajes tridimensionales. Luego, los modelos se representan como imágenes o animaciones 2D. Software como Blender, Maya y ZBrush lo hacen posible.

import bpy """
This Blender script initializes a scene containing a cube, positions a virtual camera and sunlight, and then render the setup to a Full HD image. """ # Ensuring we start with a clean slate
bpy.ops.wm.read_factory_settings(use_empty=True) # Setting render resolution
bpy.context.scene.render.resolution_x = 1920
bpy.context.scene.render.resolution_y = 1080 # Creating a new cube
bpy.ops.mesh.primitive_cube_add(size=2, enter_editmode=False, align='WORLD', location=(0, 0, 1)) # Setting up the camera
bpy.ops.object.camera_add(location=(0, -10, 2))
bpy.data.cameras[bpy.context.active_object.data.name].lens = 100 # Setting up lighting
bpy.ops.object.light_add(type='SUN', align='WORLD', location=(0, 0, 5)) # Rendering the scene
output_path = "/Users/ananya/Desktop/first.png" # Replacing with your desired path
bpy.context.scene.render.filepath = output_path
bpy.ops.render.render(write_still=True)

Imagen de licuadora:

• Imágenes rasterizadas: Este tipo de imagen se compone de matrices de píxeles que describen cada píxel de la imagen en términos de su color. Por ejemplo, Adobe Photoshop funciona con gráficos rasterizados.

from PIL import Image, ImageDraw """
This computer program uses a special tool called PIL to create a picture that is 500 pixels wide and 500 pixels tall. The picture has a rectangle that is colored red. The program also saves a smaller version of the picture that only shows the rectangle. """ # Step 1: Create a new blank image (white background)
width, height = 500, 500
img = Image.new('RGB', (width, height), color='white') # Step 2: Draw a simple red rectangle on the image
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.rectangle([50, 50, 450, 450], fill='red') # Step 3: Save the image
img.save('raster_image.png') # Step 4: Open and manipulate the saved image
img_opened = Image.open('raster_image.png')
cropped_img = img_opened.crop((100, 100, 400, 400)) # Crop the image
cropped_img.save('cropped_raster_image.png') # This will produce two images: one with a red rectangle and a cropped version of the same.

• Diseño procesal: El diseño procesal es una forma de crear cosas como imágenes, fondos o incluso escenas completas utilizando reglas o pasos de computadora. Básicamente, la computadora sigue un conjunto de instrucciones para generar diferentes tipos de imágenes. Esto es muy útil en videojuegos, por ejemplo, creando automáticamente montañas, bosques o cielos de fondo. En lugar de crear cada pieza una por una, resulta eficaz crear estos diseños de forma rápida y automática.

import numpy as np
from noise import pnoise2
from PIL import Image """
This script creates a picture that looks like a pattern using a special math formula. The picture is black and white and has 512 pixels in width and 512 pixels in height. It is saved with the name 'procedural_perlin_noise.png'. """ # Constants
WIDTH, HEIGHT = 512, 512
OCTAVES = 6
FREQUENCY = 16.0
AMPLITUDE = 32.0 def generate_perlin_noise(width, height, frequency=16.0, octaves=6): """Generate a 2D texture of Perlin noise.""" noise_data = np.zeros((height, width)) for y in range(height): for x in range(width): value = pnoise2(x / frequency, y / frequency, octaves=octaves) noise_data[y][x] = value # Normalizing the noise data between 0 and 255 noise_data = ((noise_data - np.min(noise_data)) / (np.max(noise_data) - np.min(noise_data))) * 255 return noise_data.astype(np.uint8) # Generating Perlin noise
noise_data = generate_perlin_noise(WIDTH, HEIGHT, FREQUENCY, OCTAVES) # Converting to image and save
image = Image.fromarray(noise_data, 'L') # 'L' indicates grayscale mode
image.save('procedural_perlin_noise.png')

El valor de los datos de entrenamiento

Los modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial necesitan datos de entrenamiento. Son los datos fundamentales sobre los cuales comprendemos y desarrollamos las capacidades de estos sistemas. La calidad, cantidad y variedad de los datos de entrenamiento afectan directamente la precisión, confiabilidad y equidad de los modelos finales de IA. Los datos deficientes o sesgados pueden conducir a resultados incorrectos, imprevistos o resultados discriminatorios, mientras que los datos bien seleccionados garantizan que el modelo pueda generalizarse con éxito a entornos del mundo real. Los datos de capacitación son críticos para el desempeño AIcal y las implicaciones técnicas y sociales de los sistemas. El dicho “basura entra, basura sale” es especialmente relevante aquí, ya que el resultado de cualquier modelo de IA sólo es sólido si entrenas los datos para que sean buenos.

Dificultades y limitaciones

1. Consistencia y calidad: Es fundamental garantizar la calidad de los datos porque los datos ruidosos o inconsistentes pueden poner en peligro la precisión del modelo. Además, localizar un conjunto de datos completo y diverso es un desafío inherente.
2. Sesgo y representación: Los sesgos involuntarios en los datos pueden hacer que los modelos refuercen las ideas preconcebidas de la sociedad y los desequilibrios en la representación de los conjuntos de datos, lo que genera nuevos desafíos para lograr resultados justos de IA.
3. Privacidad y anotaciones: La preparación y el uso de datos plantean preocupaciones sobre la privacidad. Además, el lento trabajo de anotación de datos complica el proceso de entrenamiento de IA.
4. Naturaleza en evolución y sobreadaptación: Debido a que los datos siempre están cambiando, cambian constantemente, lo que puede hacer que los últimos conjuntos de datos queden obsoletos. Además, existe un riesgo persistente de que los modelos se ajusten demasiado a conjuntos de datos específicos, lo que reduce su generalización.

Perspectivas para el futuro

1. Rendimiento y transparencia mejorados: Los modelos de IA serán más precisos, más comprensibles y más transparentes, lo que permitirá que todos puedan entenderlos fácilmente en el futuro. Los modelos serán de código abierto, lo que permitirá a los usuarios mejorar la potencia computacional del modelo.
2. Revolución en Computación Cuántica: La computación cuántica aún se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo, pero permite avances lineales en las velocidades de procesamiento de datos.
3. Técnicas de entrenamiento eficientes: Se están desarrollando metodologías de aprendizaje por transferencia y de aprendizaje de pocas oportunidades, que podrían reducir la necesidad de grandes conjuntos de datos de capacitación.
4. Evolución ética: Conocemos el debate sobre si la IA se apoderaría de la raza humana, pero veremos un aumento en las herramientas y tecnologías que involucran la IA.

Conclusión

Los problemas de hoy, como las restricciones de datos y las preocupaciones éticas, impulsan las soluciones del mañana. A medida que los algoritmos se vuelven más complejos y las aplicaciones se vuelven más frecuentes, crece la importancia de una relación simbiótica entre la tecnología y la ignorancia humana. El futuro promete sistemas de IA más inteligentes e integrados que mejoren la eficiencia y mantengan las complejidades y los valores de la sociedad humana. Con una gestión cuidadosa y un esfuerzo colaborativo, el potencial de la IA para revolucionar nuestro mundo es ilimitado.

Puntos clave

1. La IA y el aprendizaje automático están teniendo un impacto lineal en diversas industrias, cambiando la forma en que funcionamos y actuamos.
2. Las preocupaciones éticas y los desafíos de los datos son fundamentales en la historia de la IA.
3. El futuro de la inteligencia artificial promete no sólo una mayor eficiencia sino también sistemas sensibles a los valores humanos y las sensibilidades culturales.
4. La colaboración entre la tecnología y el monitoreo humano es fundamental para aprovechar la promesa de la IA de manera ética y exitosa.

Preguntas frecuentes

Los medios que se muestran en este artículo no son propiedad de Analytics Vidhya y se utilizan a discreción del autor.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/09/artificial-intelligence-and-the-aesthetics-of-image-generation/