Spis treści:
Wstęp do generowania grafiki poprzez AI
Rodzaje oświetlenia w grafice
– Złoty podział w generowanej grafice
– Zastosowanie kolorów i kontrastu

Wstęp do generowania grafiki poprzez AI

W tym artykule zapoznam Cię, Czytelniku, z fascynującym światem generowania grafik przy użyciu sztucznej inteligencji. Przeanalizuję, jak sztuczna inteligencja przekształca słowa w obrazy – od prostych kompozycji do zaawansowanych wizualizacji. Wyjaśnię, jak AI uczy się tworzyć obrazy i przedstawię kluczowe pojęcia, takie jak sieci neuronowe, uczenie maszynowe i głębokie uczenie. Mam nadzieję, że skutecznie przybliżę Ci ten intrygujący temat na podstawie mojego doświadczenia w DTP i programowaniu.

Era sztucznej inteligencji w grafice komputerowej

Fascynujący świat grafiki AI, gdzie zaawansowane technologie, takie jak sieci neuronowe i algorytmy uczenia maszynowego, rewolucjonizują sposób, w jaki tworzymy i doświadczamy wizualizacji. AI pozwala na tworzenie od realistycznych obrazów po abstrakcyjne dzieła i artystyczne kreacje, otwierając nowe horyzonty w dziedzinie grafiki.

Podróż technologiczna

Wszystko zaczęło się od prostych algorytmów, które rozpoznawały wzorce, dokonywały klasyfikacji lub podejmowały decyzję. Teraz, dzięki rozwojowi głębokich sieci neuronowych, możemy tworzyć całkowicie nowe wizje – od portretów, które wydają się namalowane przez mistrzów pędzla, po surrealistyczne krajobrazy rodem z snów. Można też przy pomocy algorytmów bazujących na wielkich modelach językowych generować listy, teksty, poezję a nawet programować.

Jak AI uczy się tworzyć?

W świecie danych i wzorców

Gdy mówimy o AI uczącej się tworzyć grafiki, wyobraź sobie ogromne galerie sztuki, gdzie każdy obraz, każda rzeźba dostarcza wiedzy. W tym świecie, trenowany model to uczeń, który przegląda i analizuje miliony obrazów. Każdy obraz to lekcja – uczy AI, jakie kolory pasują do siebie, jak światło pada na różne powierzchnie, jakie wzorce powtarzają się na poszczególnych obrazach i jak są opisane.

Trenowanie modeli

Proces ten zaczyna się od “trenowania” modeli. Trenowanie polega na podaniu AI dużej ilości danych (obrazów), gdzie sieć neuronowa analizuje i uczy się z każdego przykładu. Na przykład, pokazując AI tysiące obrazów pejzaży, umożliwiamy jej nauczenie się, jak tworzyć własne, unikalne krajobrazy.

Od naśladowania do innowacji

Początkowo, generowanie grafiki przy pomocy sztucznych sieci neuronowych opierało się na transferze stylu, gdzie AI przenosiło styl i elementy widziane w trenowanych danych na inną grafikę. Ale w miarę rozwoju i nauki, sztuczna sieć zaczyna eksperymentować, łącząc różne style, tworząc nowe, niepowtarzalne dzieła, które mogą przekraczać granice tradycyjnej sztuki.

Kluczowe pojęcia

Sieci neuronowe: Sieć podobna architektura jak mózg

Wyobraź sobie sieci neuronowe jako strukturę mózgu. Podobnie jak neurony w ludzkim mózgu, które przetwarzają i przekazują informacje, sieci neuronowe uczą się rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje. Na przykład, sieć neuronowa w może nauczyć się rozróżniać między stylem impresjonistycznym a surrealistycznym, pomiędzy jednym rodzajem orchidei a innym.

Uczenie maszynowe: Sztuczne sieci neuronowa jako student

Uczenie maszynowe to jak szkolne zajęcia dla sieci. Zamiast czytać książki, sieć analizuje dane (np. obrazy, teksty, muzykę, dźwięk, itd.). Przez tę analizę, AI “uczy się” wykonywać określone zadania, takie jak tworzenie grafik, jak tworzyć tekst, muzykę, wideo, jak rozpoznawać ludzkie emocje. Im więcej danych, tym lepsze rezultaty – to trochę jak uczeń, który uczy się lepiej z większą ilością materiałów do nauki.

Głębokie uczenie: Specjalizacja

Głębokie uczenie to bardziej zaawansowana forma uczenia maszynowego. Używa skomplikowanych sieci neuronowych, które mogą analizować dane na głębszym poziomie. Wyobraź sobie to jako specjalizację w sztuce – sztuczna sieć neuronowa nie tylko uczy się tworzyć obrazy, ale też rozumieć głębsze niuanse stylów artystycznych, tak jak specjalista sztuki rozumie głębokie znaczenie i techniki stosowane przez różnych artystów. Uczy się również kontekstu danego zdania, wyrazu analizować ludzką mowę, semantykę języka.

Ale czy to idealne?

AI ma swoje ograniczenia. Jakość generowanych obrazów zależy od różnorodności i jakości danych, na których algorytm się uczy. Sieć nie jest też idealna, mieć też trudności z zrozumieniem subtelności i kontekstu, które są naturalne dla ludzkiego twórcy.

Przykłady promptów

Oto kilka przykładów promptów, które możesz użyć w narzędziach AI:

aby stworzyć różnorodne grafiki:


a sunset over the ocean in impressionist style


futuristic city at night with neon lights


portrait of a woman in renaissance style


surrealistic landscape with floating islands


abstract geometric compositions in vivid colors


fancy forest with magical creatures


minimalist portrait in monochromatic palette


dynamic image of a street in motion in the style of expressionism


tranquil rural scenery in pastel shades


cyberpunk street scene with robots and holograms

Eksperymentowanie z różnymi słowami kluczowymi pozwala na odkrywanie nieograniczonych możliwości twórczych, otwierając drzwi do zupełnie nowego świata grafiki.