Huomiolisäys 1/2024: Generatiivisten tekoälysovellusten kehityksen tahti on ollut äärimmäisen nopeaa viimeisien vuosien aikana, joten huomioittehan tämän artikkelin julkaisupäivän. Artikkeli saattaa sisältää hyvinkin vanhentunutta tietoa.
Tässä on lyhyet ohjeet erilaisten tekoälytaidepalveluiden käyttöön. Internet alkaa olla vastaavia pullollaan, mutta olen pyrkinyt valitsemaan tähän omasta mielestäni parhaimmat tutustumisen arvoiset. Ohjeet ovat aika suurpiirteiset, mutta näillä pääset varmasti alkuun. Lisää ohjeita löytyy palveluiden sivuilta englanniksi. Tarvittaessa Verke voi järjestää koulutusta tekoälytaiteen hyödyntämisestä taidekasvatuksessa.
Mihin homma perustuu?
Hyvin yksinkertaistettuna tekoälytaidegeneraattorit toimivat käänteisenä konenäkönä. Konenäkö on heikkotekoäly, joka pystyy tunnistamaan kuvasta siinä esiintyviä asioita. Jokaista erillistä tunnistettavaa asiaa varten tekoälylle pitää syöttää satoja tai tuhansia kuvia, joista rakentuu malli auttamaan tekoälyä tunnistamaan, esiintyykö kuvassa jokin asia vai ei. Tekstistä kuvaksi -generaattoreissa asia onkin käännetty ympäri.
Tekoälylle annetaan usein kuva kohinasta sekä tekstisyöte mitä kuvassa pitäisi näkyä. Tähän kuvaan alkaa sen jälkeen toimimaan kaksi erilaista mallia. Toinen malli on generoiva malli, joka lisää kuvaan kerros kerrokselta vahvemmin näkyviä piirteitä. Toinen malli tarkistaa kuvan ja kertoo toiselle, onko se onnistunut luomaan tunnistettavan asian. Palautteen avulla toinen malli yrittää parantaa edelliskerralla tekemäänsä jälkeä. Yksi tällainen generointi-tarkistuskierros on nimeltään iteraatio. Mitä useampia iteraatioita kuvalle tehdään, sitä tarkempaan kuvaan tekoäly pystyy. Nyt näitä malleja on onnistuttu kehittämään niin pitkälle, että kuvan generointi alkaa onnistumaan jo tehokkaalla kotitietokoneella ja kuvissa aletaan paikoitellen lähestymään valokuvan tasoa.
Useissa tekoälyissä on mahdollista syöttää kohinakuvan tilalle valmis valokuva, johon tekoäly alkaa tekemään muutoksia päälle. Syötekuvan painoarvoa voidaan muuttaa, jolloin siitä saadaan vaikka tarkka valokuva, johon on lisätty pieniä yksityiskohtia, tai vaihtoehtoisesti jää jäljelle pelkät samankaltaiset värisävyt.
Kohinakuvasta käytetään myös termiä “seed” eli siemen. Jokaiselle kohinakuvalle on olemassa oma tunniste, jolla se on generoitu. Jos jossain kuvassa onnistuu erittäin hyvin esim. kasvot, kannattaa kuvan “seed” ottaa talteen, sillä sitä voi käyttää myöhemmin uudelleen kasvokuvan generointiin.