كيف يتم إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي؟

في عالم يتسارع فيه التقدم التكنولوجي بشكل مذهل، هل سبق لك أن تساءلت كيف يتم إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي؟ هل تخيلت يومًا كيف يمكن للأجهزة الذكية إنشاء صور بجودة عالية تشبه الصور الفوتوغرافية التقليدية بدقة لا مثيل لها؟ إذا كنت تعتقد أن هذا مجرد سحر، فلنكتشف سويًا كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في إنتاج الصور وما الجديد في هذا المجال.

في مقالنا اليوم، سنستكشف كيف يستخدم الخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي تقنيات متطورة لإنتاج الصور بدقة فائقة وجودة لا مثيل لها. بدءًا من استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لتحسين التفاصيل وتعزيز الوضوح، وصولاً إلى تطبيق تقنيات توليد الصور الحاسوبية العميقة لإنتاج صور واقعية ومثالية.

ولكن هل تعتقد أن هذه التقنيات تقتصر على الصور الثابتة فقط؟ في المقال الكامل، سنكشف أيضًا عن كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في إنتاج الصور المتحركة وحتى الفيديوهات بطرق مبتكرة ومبهرة. فلنغوص سويًا في عالم إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي ونكتشف الابتكارات الرائعة التي يقدمها هذا المجال المذهل.

ما هو إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي؟

إن إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي يشير إلى استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لإنشاء صور بجودة عالية وواقعية. يعتمد هذا العمل على استخدام الخوارزميات والنماذج الرياضية لتحليل الصور وتوليد صور جديدة بناءً على البيانات المدخلة.

يمكن أن يشمل إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي إنشاء صور ثابتة ومتحركة، ويتم استخدامه في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل تحسين الصور الطبية، وتوليد الصور الفنية، وإنشاء الرسوم المتحركة، وتحسين الصور في التصوير الفوتوغرافي والكثير من التطبيقات الأخرى التي تستفيد من القدرات المبتكرة للذكاء الاصطناعي.

كيف يتم إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي؟

تستخدم مولدات صور الذكاء الاصطناعي شبكات عصبية اصطناعية مدربة لتوليد الصور. يمكن لهذه المولدات إنتاج صور واقعية بناءً على المدخلات النصية باللغة الطبيعية. ما يميزهم هو قدرتهم على مزج الأنماط والموضوعات والعناصر لإنتاج صور جميلة وسياقية. أصبح هذا ممكنًا بفضل الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو نوع من الذكاء الاصطناعي مخصص لإنتاج المحتوى.

يتم تدريب مولدات الصور ذات الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات، بما في ذلك قواعد البيانات الكبيرة للصور. خلال مرحلة التدريب، تكتشف الخوارزميات العناصر والسمات العديدة للصور الموجودة في مجموعة البيانات. ونتيجة لذلك، يمكنهم إنشاء صور فوتوغرافية تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي تشبه في الأسلوب والمحتوى الصور الموجودة في مجموعة التدريب.

هناك العديد من المولدات التي تعمل على إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي، ولكل منها خصائصه المميزة. أحد الأمثلة البارزة هو تقنية نقل النمط العصبي، والتي تسمح لك بفرض نمط صورة على أخرى.

تقوم شبكات الخصومة التوليدية (GANs) بتدريب شبكتين عصبيتين لتوليد صور واقعية قابلة للمقارنة بتلك الموجودة في مجموعة بيانات التدريب. تحاكي نماذج الانتشار الصور عن طريق محاكاة انتشار الجسيمات وتحويل الضوضاء تدريجيًا إلى صور منظمة.

فهم النص باستخدام البرمجة اللغوية العصبية

تفهم مولدات الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي الرسائل النصية باستخدام عملية تترجم البيانات النصية إلى لغة سهلة الاستخدام للآلة. يبدأ هذا التحول من خلال نموذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، مثل نموذج التدريب المسبق للغة الصورة المتباينة (CLIP) المستخدم في نماذج مثل DALL-E لإنشاء صور الذكاء الاصطناعي.

تقوم هذه الآلية بتحويل نص الإدخال إلى متجهات عالية الأبعاد تصور المعنى والسياق الدلالي للنص. يمثل كل إحداثي على المتجهات سمة مميزة لنص الإدخال.

فكر في مثال حيث يقوم المستخدم بإدخال النص “تفاحة حمراء على شجرة” في منشئ الصور. يقوم نموذج البرمجة اللغوية العصبية بتشفير هذا النص إلى تنسيق رقمي يمثل العناصر المختلفة – “الأحمر” و”التفاحة” و”الشجرة” – والعلاقة بينها. يعمل هذا التمثيل الرقمي كخريطة تنقل لتوليد صور الذكاء الاصطناعي.

أثناء عملية إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي، يتم استخدام هذه الخريطة لاستكشاف الإمكانات الهائلة للصورة النهائية. يعمل هذا بمثابة كتاب قواعد يرشد الذكاء الاصطناعي بشأن المكونات التي يجب تضمينها في الصورة وكيفية تفاعلها. في السيناريو المحدد، يقوم المولد بإنشاء صورة بتفاحة حمراء وشجرة، ويضع التفاحة فوق الشجرة، وليس بجوارها أو تحتها.

يتيح هذا التحويل الذكي من النص إلى التمثيل الرقمي وأخيراً إلى الصور لمنتجي صور الذكاء الاصطناعي تفسير الإشعارات النصية وعرضها بصريًا.

شبكات الخصومة التوليدية (GAN)

تعد شبكات الخصومة التوليدية، أو GANs، نوعًا من تقنيات التعلم الآلي التي تجمع بين قوة شبكتين عصبيتين متنافستين: التوليدية والتمييزية. يشير اسم “الخصومة” إلى فكرة أن هذه الشبكات تتنافس ضد بعضها البعض في لعبة محصلتها صفر.

قام إيان جودفيلو وزملاؤه في جامعة مونتريال بتطوير شبكات GAN لأول مرة في عام 2014. وتم نشر أبحاثهم الثورية في منشور “Generative Adversarial Networks”. أدى هذا الاختراع إلى إجراء أبحاث وتطبيقات عملية، مما عزز شبكات GAN باعتبارها نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأكثر استخدامًا على نطاق واسع في البيئة التكنولوجية.

تتكون بنية شبكات GAN من مكونين رئيسيين يُعرفان بالنماذج الفرعية:

• الشبكة العصبية للمولد مسؤولة عن إنشاء عينات مزيفة. فهو يأخذ متجه إدخال عشوائي – قائمة من المتغيرات الرياضية ذات القيم غير المعروفة – ويستخدم هذه المعلومات لإنشاء بيانات إدخال زائفة.

• تعمل الشبكة العصبية التمييزية كمصنف ثنائي. يأخذ عينة كمدخل ويحدد ما إذا كانت حقيقية أم تم إنشاؤها بواسطة المولد.

كل هذه المكونات تتيح إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي.

نماذج الانتشار

نماذج الانتشار هي شكل من أشكال النماذج التوليدية في التعلم الآلي التي تولد بيانات جديدة، مثل الصور أو الأصوات، عن طريق تكرار البيانات التي تم تدريبها عليها. يفعلون ذلك من خلال آلية تشبه الانتشار، ومن هنا جاء اسم “نماذج الانتشار”. يقومون بإدخال التشويش تدريجيًا في البيانات ثم يتعلمون كيفية عكسه للحصول على بيانات جديدة وقابلة للمقارنة.

فكر في نماذج الانتشار حيث يتعلم الطهاة إعداد وجبات ذات مذاق مماثل لتلك التي تذوقوها بالفعل. يختبر الطاهي الطعام، ويتعرف على مكوناته، ثم ينتج طبقًا جديدًا مذاقه مشابهًا للغاية. وبالمثل، يمكن لنماذج الانتشار توليد بيانات (مثل الصور) تشبه إلى حد كبير ما تم تدريبهم عليه.

دعونا ننظر إلى هذه العملية بمزيد من التفصيل.

• الانتشار الأمامي (إضافة مادة إلى حاوية أصلية): في هذه الخطوة، يبدأ النموذج بقطعة بيانات أصلية، مثل صورة، ويضيف ضوضاء عشوائية تدريجيًا من خلال سلسلة من الخطوات. ويتم ذلك من خلال سلسلة ماركوف حيث تتغير البيانات في كل خطوة بناءً على حالتها في الخطوة السابقة. تسمى الضوضاء المضافة بالضوضاء الغوسية، وهي نوع شائع من الضوضاء العشوائية.

• التدريب (فهم الأذواق): الخطوة التالية في إنتاج الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي هي التدريب. هنا، يتعلم النموذج كيف تغير الضوضاء المضافة البيانات أثناء الانتشار الأمامي. فهو يرسم الرحلة من البيانات الأصلية إلى النسخة المزعجة. الهدف هو إتقان هذه الرحلة جيدًا بما يكفي حتى يتمكن النموذج من إرشادها بشكل فعال. يتعلم النموذج تقدير الفرق بين البيانات الأصلية وإصدارات الضوضاء في كل خطوة. الهدف من تدريب نموذج الانتشار هو إتقان العملية العكسية.

• الانتشار العكسي (إعادة بناء الحاوية): بعد تدريب النموذج، حان الوقت لعكس العملية. يأخذ بيانات مزعجة ويحاول إزالة الضوضاء للعودة إلى البيانات الأصلية. وهذا يشبه إعادة تتبع خطوات الرحلة ولكن في الاتجاه المعاكس. ومن خلال تتبع الخطوات في هذا الاتجاه المعاكس على طول التسلسل، يمكن للنموذج إنشاء بيانات جديدة تشبه العينة الأصلية.

• إنشاء بيانات جديدة (بناء حاوية جديدة): أخيرًا، يمكن للنموذج استخدام ما تعلمه في عملية الانتشار العكسي لإنشاء بيانات جديدة. يبدأ الأمر بضوضاء عشوائية، والتي تشبه مجموعة مختلطة من وحدات البكسل. وبجانب ذلك، يتلقى رسالة نصية ترشد النموذج في تشكيل الضوضاء.

المطالبة النصية تشبه التعليمات. يخبر النموذج كيف يجب أن تبدو الصورة النهائية. أثناء تكرار النموذج خلال خطوات الانتشار العكسي، فإنه يحول هذا الضجيج تدريجيًا إلى صورة أثناء محاولته التأكد من محاذاة محتوى الصورة التي تم إنشاؤها مع الإشعار النصي. ويتم ذلك عن طريق تقليل الفرق بين ميزات الصورة التي تم إنشاؤها والميزات المتوقعة بناءً على إعلان النص.

إن طريقة تعلم إضافة الضوضاء ثم إتقان كيفية عكسها هي ما يمكّن نماذج الانتشار من إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي وأنواع أخرى من البيانات الحقيقية.

نقل النمط العصبي (NST)

يعد Neural Style Transfer (NST) برنامجًا للتعلم العميق يجمع بين محتوى صورة واحدة ونمط صورة أخرى لإنشاء عمل فني جديد تمامًا.

على مستوى عالٍ، يستخدم NST شبكة مدربة مسبقًا لتحليل الصور ويستخدم خطوات إضافية لاقتراض نمط من صورة وتطبيقه على صورة أخرى. وينتج عن ذلك تكوين صورة جديدة تجمع بين الميزات المطلوبة.

تتضمن هذه العملية ثلاث صور رئيسية.

1. صورة المحتوى: هذه هي الصورة التي تريد الاحتفاظ بمحتواها.
2. نمط الصورة: يوفر هذا الأسلوب النمط الفني الذي تريد فرضه على صورة المحتوى.
3. الصورة المولدة: في البداية، يمكن أن تكون هذه صورة عشوائية أو نسخة من صورة المحتوى. يتم تعديل هذه الصورة بمرور الوقت لمزج محتوى صورة المحتوى مع نمط صورة النمط. هذا هو المتغير الوحيد الذي تغيره الخوارزمية أثناء عملية إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي.

ومن خلال فحص هذه الآلية، تجدر الإشارة إلى أن الشبكات العصبية المستخدمة في NST تحتوي على طبقات من الخلايا العصبية. قد تكتشف الطبقات أولاً الحواف والألوان، ولكن مع التعمق في الشبكة، تقوم الطبقات بدمج هذه الميزات الأساسية لاكتشاف ميزات أكثر تعقيدًا، مثل الأنسجة والأشكال. يستخدم NST هذه الطبقات بذكاء لعزل المحتوى والأسلوب ومعالجتهما.

مع تقدم عملية التحسين، تأخذ الصورة التي تم إنشاؤها محتوى وأسلوبًا من صور مختلفة. والنتيجة هي مزيج رائع من الاثنين يشبه في كثير من الأحيان عملاً فنياً.

تعد نماذج GAN وNST وDiffusion مجرد عدد قليل من تقنيات إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي التي جذبت الاهتمام مؤخرًا. تظهر العديد من التقنيات الأكثر تطوراً في هذا المجال سريع التطور حيث يواصل الباحثون دفع حدود ما هو ممكن باستخدام الذكاء الاصطناعي في توليد الصور.

ما هو مستوى تقدم إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي؟

تقدم إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ في السنوات الأخيرة، حيث شهدنا تطورًا كبيرًا في التقنيات والخوارزميات المستخدمة في هذا المجال. تمكنت الذكاء الاصطناعي من تحقيق نتائج مذهلة في إنتاج الصور بجودة عالية وواقعية، مما جعل هذا المجال يشهد ازدهارًا لم يكن متوقعًا من قبل.

من بين الأمثلة البارزة على تقدم إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي، يمكننا ذكر استخدام تقنيات الشبكات العصبية الاصطناعية في تحسين تفاصيل الصور وزيادة وضوحها. على سبيل المثال، يمكن للنماذج العميقة تحسين تفاصيل الصور الطبية، مما يسهم في تشخيص الأمراض بدقة أكبر وتوفير رعاية صحية أفضل للمرضى.

كما يمكننا الإشارة إلى استخدام تقنيات توليد الصور الحاسوبية العميقة في إنتاج صور فنية وجمالية، حيث يمكن للأنظمة الذكية إنتاج صور فنية فريدة ومثيرة للإعجاب بناءً على الأنماط والأساليب المعروفة في التاريخ الفني.

وفيما يتعلق بالصور المتحركة، فقد شهدنا تقدمًا هائلًا في إنتاج الرسوم المتحركة والفيديوهات باستخدام الذكاء الاصطناعي. فمن خلال تطبيق تقنيات التعلم العميق، يمكن للأنظمة الذكية إنتاج مقاطع فيديو واقعية ومبهرة تتنوع بين الأفلام الكرتونية والمؤثرات الخاصة في الأفلام السينمائية.

بهذه الطريقة، يمكن القول إن تقدم إنتاج الصور بالذكاء الاصطناعي قد وسع آفاق الإبداع والابتكار في مجال الصور والفنون البصرية بشكل عام، ويبدو أن هذا الاتجاه لا يزال في تطور مستمر، مما يعد بمزيد من الابتكارات والإنجازات في المستقبل.