A Inteligência Artificial (IA) tem revolucionado diversas áreas do conhecimento humano, e a geração de imagens não é exceção. Com avanços significativos em algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais, agora é possível criar imagens realistas e de alta qualidade com a ajuda da IA.

Neste artigo, vamos explorar o que é a geração de imagens com IA, como esse processo funciona e quais são os passos para gerar imagens usando essa tecnologia.

O que é geração de imagens com IA?

A geração de imagens com Inteligência Artificial se refere à criação de imagens sintéticas por meio de algoritmos e técnicas de Aprendizado de Máquina (Machine Learning). Ao alimentar um modelo de IA com um conjunto de dados, como imagens reais, o modelo aprende os padrões e características presentes nelas e pode gerar novas imagens com base nesse conhecimento adquirido.

Em termos simples, em vez de um artista ou designer humano criar manualmente uma imagem, o computador é capaz de gerar uma imagem por conta própria, baseada em exemplos e padrões que foram apresentados a ele durante o treinamento.

Para isso, a IA utiliza redes neurais artificiais, que são estruturas de software que imitam o funcionamento do cérebro humano. Tais redes são alimentadas com um grande conjunto de dados, como fotografias ou ilustrações, para aprender a reconhecer padrões e características nas imagens.

Uma vez treinada, a rede neural pode ser usada para gerar novas imagens que nunca foram vistas antes. Por exemplo, se for alimentada com uma descrição textual de um cenário, a rede neural pode criar uma imagem que corresponda a essa descrição. Ela pode até mesmo aprender a combinar características de diferentes imagens para criar algo completamente novo.

Como funciona a geração de imagens com IA?

Existem várias abordagens para a geração de imagens com IA, mas uma das mais populares é o uso de Redes Generativas Adversariais (GANs). As GANs consistem em dois componentes principais: o gerador e o discriminador.

O gerador é responsável por criar as imagens artificiais. Ele recebe um vetor de entrada aleatório e o transforma em uma imagem. Inicialmente, as imagens geradas podem não ter qualidade ou semelhança com as imagens reais desejadas. Contudo, à medida que o modelo é treinado, ele aprende a gerar imagens cada vez mais realistas e coerentes.

Já o discriminador, por sua vez, é um modelo treinado para distinguir entre imagens reais e sintéticas. Ele recebe tanto imagens reais quanto imagens geradas pelo gerador e atribui uma probabilidade de cada imagem ser real.

O objetivo do gerador é enganar o discriminador, criando imagens tão convincentes que o discriminador não seja capaz de distingui-las das imagens reais. Durante o treinamento, o gerador e o discriminador são aprimorados em um processo de competição.

Ou seja, o gerador busca aprimorar suas habilidades de criação de imagens para “enganar” o discriminador, enquanto esse último busca aprimorar suas habilidades de distinção entre imagens reais e sintéticas. Com o tempo, esse processo iterativo resulta na geração de imagens de alta qualidade.

Quais são suas aplicações práticas?

A geração de imagens com IA tem aplicações práticas em diferentes áreas, entre elas design gráfico, desenvolvimento de games, efeitos visuais, criação de personagens digitais e muito mais. Essa tecnologia tem sido uma aliada até mesmo em áreas como medicina, onde possibilita a geração de imagens médicas de alta qualidade e na simulação de procedimentos cirúrgicos.

Também usada para fins criativos e artísticos, artistas e designers podem usar a IA como ferramenta criativa para experimentarem novos estilos, combinações de cores e formas.

Confira algumas outras aplicações comuns:

• Realidade aumentada: A geração de imagens com IA pode ser usada para sobrepor elementos virtuais em imagens do mundo real, permitindo a criação de experiências imersivas em aplicações de realidade aumentada.

• Síntese de imagens: criação de imagens sintéticas realistas, como paisagens, rostos humanos ou objetos, que podem ser usadas em jogos, filmes ou simulações.

• Animação de personagens: A IA pode ser usada para gerar animações de personagens virtuais, tornando-os mais realistas e expressivos. Isso é especialmente útil na indústria de entretenimento e jogos.

• Criação automática de arte: geração de obras de arte originais, combinando estilos e elementos de diferentes imagens para produzir resultados únicos.

• Geração de avatares personalizados: A IA pode gerar avatares personalizados a partir de uma foto ou descrição, permitindo que os usuários criem representações digitais de si mesmos para jogos, mídias sociais ou aplicativos de mensagens.

• Restauração de imagens antigas: algoritmos de geração de imagens também podem ser usados para restaurar e colorir imagens antigas ou danificadas.

Como gerar imagens com a inteligência artificial Midjourney

O Midjourney é uma das ferramentas mais populares quando se trata de gerar imagens usando IA. Confira a seguir um passo a passo simples e aprenda como usá-lo:

Passo 1. Cadastro e login

Para começar a usar o Midjourney, você precisa primeiro se cadastrar na plataforma Discord. Em seguida, basta acessar midjourney.com/account com as mesmas informações de login e selecionar o plano da sua preferência. Há também uma opção gratuita limitada para teste.

Passo 2.  Configurando o servidor

Vá para Discord e adicione o Midjourney Server. Para ingressar ou criar um servidor, pressione na + na parte inferior da lista de servidores na barra lateral esquerda. Por fim, clique em Join a Server e cole ou digite http://discord.gg/midjourney (vide imagem abaixo).

Passo 3.  Selecione um canal

No Midjourney Official Server, selecione qualquer canal #general ou #newbie visível na barra lateral esquerda.

Passo 4. Comece a gerar imagens

É por meio de comandos ou prompts que você irá criar imagens no Midjourney.

Nele, o recurso /imagine prompt gera uma imagem a partir de uma breve descrição de texto.

Para bons resultados, tente usar frases simples e curtas que descrevem o que você deseja ver.

Dicas de prompts

Listamos abaixo algumas ideias de prompts de texto para você começar a gerar imagens no Midjourney:

• "Criar uma floresta encantada à luz do luar, com árvores altas, folhagens brilhantes e criaturas mágicas ocultas entre os troncos. Adicione uma cachoeira cintilante e flores luminosas ao cenário."

• "Desenhe um castelo gótico em ruínas, envolto em névoa e sombras. Inclua detalhes arquitetônicos, janelas góticas, uma lua cheia no céu e corvos sobrevoando os arredores."

• "Crie uma cidade subaquática futurista com edifícios de vidro e criaturas marinhas exóticas nadando ao redor. Adicione feixes de luzes subaquáticas.."

• "Ilustre um deserto vasto com dunas de areia dourada se estendendo até onde a vista alcança. Inclua um pôr do sol, com céu alaranjado e vermelho, e adicione ruínas misteriosas emergindo da areia."

• "Crie uma paisagem alienígena com montanhas flutuantes, plantas bioluminescentes, céu roxo e múltiplas luas. Inclua criaturas estranhas e coloridas em formas únicas, adicionando um toque surreal ao cenário."

Como funcionam as inteligências artificiais que geram imagens?

O processo de geração de imagens com inteligência artificial envolve várias etapas. Você confere a seguir um breve passo a passo com os principais conceitos e técnicas envolvidos.

Vale ressaltar que as abordagens podem variar dependendo do método utilizado. Aqui está uma visão geral do processo:

Etapa 1: Coleta e preparação dos dados

O primeiro passo é coletar um conjunto de dados de treinamento contendo imagens reais que servirão de referência para a geração das imagens artificiais. Lembrando que essas imagens devem ser representativas do tipo de imagem que você deseja gerar.

Via de regra, a etapa de preparação pode envolver redimensionamento, normalização, correção de iluminação, entre outros processos.

Etapa 2: Escolha do modelo de IA

Existem diferentes modelos e arquiteturas de IA que podem ser usados para a geração de imagens, como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Redes Generativas Adversariais (GANs).

A escolha do modelo dependerá das características e objetivos específicos do projeto. Considerando que as GANs são amplamente utilizadas e podem fornecer resultados realistas, vamos nos concentrar nelas.

Etapa 3: Treinamento do modelo

Nesta etapa, o modelo de IA é treinado utilizando o conjunto de dados de imagens reais preparado anteriormente.

No caso de uma GAN, o treinamento envolve a competição entre o gerador e o discriminador. O gerador cria imagens a partir de ruído aleatório, enquanto o discriminador tenta distinguir entre imagens reais e sintéticas. Esse processo é iterativo, com o modelo sendo ajustado a cada iteração para melhorar a qualidade das imagens geradas.

Etapa 4: Ajuste e refinamento

Durante o treinamento, é importante monitorar o desempenho do modelo e realizar ajustes quando necessário. Isso pode envolver a otimização de hiperparâmetros, ajustes na arquitetura do modelo e até mesmo a introdução de técnicas adicionais, como regularização ou aumento de dados. O objetivo aqui é melhorar a qualidade e a coerência das imagens geradas.

Etapa 5: Geração de imagens

Depois de treinado, seu modelo está pronto para gerar imagens. Isso pode ser feito fornecendo ao gerador um vetor de entrada aleatório, o que permite que ele transforme esse vetor em uma imagem.

Dependendo do modelo, pode ser necessário realizar um pós-processamento nas imagens geradas para melhorar a qualidade ou ajustar as características desejadas.

Etapa 6: Avaliação e refinamento

Após a geração das imagens, é importante realizar uma avaliação e análise crítica dos resultados. Isso envolve verificar se as imagens geradas atendem aos critérios desejados em termos de qualidade, realismo e coerência. Se necessário, o modelo pode ser refinado ou o processo de treinamento repetido com ajustes adicionais.

Ferramentas gratuitas para gerar imagens com IA

Aqui estão mais seis sugestões de geradores de imagens IA que você pode explorar:

Bing Image Creator

O Image Creator é uma plataforma de IA gratuita associada ao Bing, da Microsoft. Essa ferramenta permite criar imagens a partir de descrições textuais. É possível digitar qualquer coisa que a plataforma irá gerar uma imagem correspondente em segundos.

RunwayML

O RunwayML é uma plataforma de aprendizado de máquina que oferece uma ampla gama de modelos pré-treinados para geração de imagens.

Você pode experimentar diferentes modelos, como geração de faces, paisagens, arte abstrata, entre outros. Também é possível treinar seus próprios modelos. A ferramenta oferece uma versão gratuita com recursos limitados.

DeepArt.io

DeepArt.io permite transformar suas fotos em obras de arte inspiradas em estilos famosos. A ferramenta utiliza redes neurais convolucionais para aplicar estilos artísticos a imagens de entrada.

Você pode escolher entre vários estilos pré-definidos ou até mesmo carregar suas próprias referências artísticas. O serviço oferece uma versão gratuita com algumas restrições.

Artbreeder

O Artbreeder é uma plataforma online que combina técnicas de IA para permitir que os usuários criem novas imagens misturando e evoluindo características visuais.

Você pode começar com uma imagem existente e, em seguida, fazer variações e combinações para gerar algo único. O Artbreeder oferece uma opção gratuita, mas também possui uma versão premium com recursos adicionais.

DALL·E

Desenvolvido pela OpenAI, mesma criadora do ChatGPT, o DALL·E é um modelo de IA que gera imagens a partir de descrições textuais. Ele é capaz de interpretar e traduzir palavras e frases em imagens correspondentes.

Embora não seja uma ferramenta interativa disponível publicamente, você pode encontrar demonstrações online ou explorar projetos e implementações baseadas no DALL·E que foram disponibilizados gratuitamente.

GANPaint Studio

O GANPaint Studio é uma ferramenta que utiliza redes generativas adversárias (GANs) para permitir a edição e criação de imagens. Com ela, você pode modificar e manipular partes específicas de uma imagem, como adicionar ou remover objetos, alterar cores e texturas, entre outras manipulações.

Desenvolvido pelo MIT-IBM Watson AI Lab, GANPaint Studio é gratuito para uso.

Principais cuidados ao gerar imagens com IA

Listamos alguns cuidados que você deve tomar ao usar ferramentas de geração de imagens com IA. É importante ficar atento a questões éticas e de segurança no uso dessas tecnologias. Por isso, vale se atentar aos pontos a seguir:

Verifique a licença e os termos de uso

Antes de utilizar uma ferramenta de geração de imagens com IA, verifique os termos de uso e a licença associada. Algumas ferramentas podem ter restrições sobre o uso comercial, a propriedade dos dados gerados ou outros aspectos importantes que você precisa conhecer e respeitar.

Questões de privacidade

Alguns serviços podem exigir o envio de dados, como imagens ou descrições, para seus servidores. Certifique-se de entender como esses dados serão tratados e se eles serão armazenados ou compartilhados. Considere também se você está confortável em fornecer esses dados e se eles podem conter informações pessoais sensíveis.

Cuidado com direitos autorais e propriedade intelectual

Ao usar imagens geradas com IA, especialmente se você pretende usá-las comercialmente, é importante considerar questões de direitos autorais e propriedade intelectual. Verifique se a imagem gerada pode infringir direitos de terceiros ou se é permitido o uso comercial das imagens geradas pela ferramenta.

Vieses e preconceitos

As redes neurais utilizadas nas ferramentas de geração de imagens com IA podem ser influenciadas por tendências e preconceitos presentes nos conjuntos de dados utilizados para treiná-las. Isso pode resultar em imagens geradas que refletem esses vieses. Esteja atento a qualquer viés indesejado que possa surgir nas imagens geradas e avalie cuidadosamente seu uso em contextos sensíveis.

Verifique a autenticidade das imagens

Com o avanço das tecnologias de geração de imagens com IA, é importante estar ciente da possibilidade de manipulação e falsificação de imagens.

Imagens geradas com IA podem ser convincentes, mas isso também significa que elas podem ser usadas para criar ou espalhar desinformação. Esteja atento à autenticidade das imagens geradas e, se necessário, utilize ferramentas de verificação de autenticidade para garantir a integridade das imagens.

Treine seu próprio modelo de IA

Conheça a ferramenta EZ-AI e treine seus próprios modelos de Inteligência Artificial usando uma variedade de formatos de entrada, incluindo imagens, vídeos, dados CSV, PDFs, links, entre outros.