A integração da IA na criação de imagens é uma área em constante crescimento que revoluciona a forma como geramos, editamos e exploramos o mundo visual. Esses modelos de IA aprendem conceitos a partir de imagens. Cada vez que você inserir um prompt, ele criará imagens exclusivas com base em seu conhecimento atual e tentará combinar os conceitos do seu prompt de forma criativa.

Redes Neurais Generativas (GANs)

GANs são sistemas de IA compostos por duas redes neurais: o gerador e o discriminador. O gerador cria imagens a partir do zero, enquanto o discriminador tenta determinar qual imagem é real e qual foi criada pelo gerador. Essas duas redes competem e colaboram entre si para melhorar continuamente a qualidade das imagens geradas.

As GANs são amplamente usadas para:

  • Geração de arte e design: Artistas e designers utilizam GANs para criar obras de arte, ilustrações e designs únicos. A IA pode gerar estilos artísticos variados e inspiradores.

  • Aprimoramento de fotos: GANs podem ser usadas para melhorar fotos, restaurar imagens antigas ou até mesmo colorir fotos em preto e branco.

  • Criação de personagens e ambientes: Em jogos de vídeo, filmes de animação e realidade virtual, a IA pode gerar personagens, cenários e objetos detalhados.

IAs com GANs

Artistas e designers aproveitam as GANs para explorar novos estilos e criar obras de arte únicas. Em campos como jogos de vídeo e animações, as GANs dão vida a personagens e ambientes detalhados.

A seguir, veremos sistemas de IA geradores de imagens, todos com uma característica em comum: para gerar uma imagem, insira as características que você deseja e obtenha o resultado.

Dream by Wombo

Dream

A Wombo, uma empresa canadense que ganhou notoriedade pela primeira vez por seu aplicativo de vídeo de sincronização labial habilitado para IA com o mesmo nome, lançou o Dream by Wombo. Wombo.ai é livre, a menos que você deseja comprar uma cópia de seus projetos.

Wombo

Treinamento do Dream

O algoritmo Dream utiliza o conhecimento e as capacidades aprendidas pela rede CLIP. A equipe de pesquisa da OpenAI desenvolveu o CLIP, uma rede neural de código aberto. Após aprender com muitas legendas de fotos da internet, a rede consegue dizer o quão bem as legendas que você coloca combinam com as imagens.

Como usar Wombo Dream?

Dream é acessível através da web, iOS e Android.

Siga as instruções para aprender a usar o aplicativo Wombo Dream:

  • Crie uma nova conta ou comece sem uma.

  • Escreva um prompt.

  • Selecione um estilo de arte.

Gerando imagem com Dream

  • Caso queira, faça upload de uma imagem para auxiliar o Dream na geração da arte.

Configurando a arte no Dream

  • Salve, compartilhe ou compre.

Craiyon

Craiyon e ChatGPT trabalham em conjunto para trazer a você os melhores prompts de desenho de IA

Certifique-se de usar a opção “Upscale” quando houver uma imagem que você deseja obter uma resolução mais alta.

Na seção “Palavra negativa”, simplesmente digite os conceitos que você gostaria que o Craiyon evitasse, como “chapéu” ou “crocodilos”. Você também pode influenciar a cor e a luz de suas imagens de IA adicionando as palavras que você não deseja às palavras negativas.

Configurando a arte no Craiyon

Hugging Face

A Hugging Face, uma plataforma de gestão de código para software de código aberto, é amplamente conhecida por seu compromisso com a inteligência artificial de código aberto.

Área do site Hugging Face

Spaces

Área da página Spaces

A Hugging Face é uma plataforma de repositório responsável por hospedar modelos de IA populares para softwares abertos, como o Stable Diffusion da Stability AI e LIama da Meta, juntamente com suas variantes.

Dentre os diversos modelos de IA disponíveis neste repositório, listamos o passo a passo para praticarmos, porém a recomendação é que você dedique um tempo para conhecer outros modelos.

Latent Diffusion

  1. Abra o Latent Diffusion.

  2. Insira as características da sua imagem.

  3. É possível aumentar a qualidade da imagem.

  4. Redimensione sua imagem.

  5. Escolha a quantidade de imagens você deseja gerar.

  6. Defina o nível de diferença entre as imagens que serão geradas.

Gerando imagens com Latent Diffusion

Wuerstchen

  1. Abra o Würstchen.

  2. Insira as características da sua imagem.

  3. Ajuste as configurações conforme houver necessidade.

Gerando imagens com wurstchen

Illusion Diffusion

  1. Abra o Illusion Diffusion.

  2. Faça upload de uma imagem para ajudar a IA gerar uma.

  3. Insira as características da sua imagem.

  4. Ajuste as configurações conforme houver necessidade.

Gerando imagens com Illusion Diffusion

Outras IAs

Atividades

  1. Utilize um documento do Google para responder as perguntas abaixo:

    1. Quais são as principais funções do gerador e do discriminador em uma GAN?

    2. O que é o Wombo Dream e qual é sua principal funcionalidade?

    3. O que é o CLIP e quem o desenvolveu?

    4. Qual é a principal função da rede CLIP mencionada no texto?

Altere o nome do arquivo para "Imagem com IA" e compartilhe com o professor.

  1. Imagine que você está gerando uma imagem com o Craiyon e deseja evitar que qualquer referência a "flores" apareça na arte. Use as palavras negativas para influenciar a geração da imagem e descreva como isso afeta o resultado.

  2. Acesse o site da Hugging Face e explore outros modelos de IA além dos mencionados no texto. Escolha um modelo e descreva suas funcionalidades e casos de uso.

  3. Siga os passos descritos para usar o Latent Diffusion e gerar uma série de imagens. Experimente diferentes configurações, como qualidade da imagem e quantidade de imagens geradas.

  4. Utilize o Würstchen para gerar uma imagem com base em características específicas que você escolher. Ajuste as configurações conforme necessário para obter o resultado desejado.

  5. Faça upload de uma imagem no Illusion Diffusion para ajudar a IA a gerar outra imagem. Insira características específicas e ajuste as configurações para ver como isso afeta a geração da arte.

Crie uma pasta no Drive com o nome "Imagem com IA", salve as artes nela e compartilhe com o professor.