Почему ваши изображения ИИ содержат ошибки и как их исправить

Модели генерации текста в изображение на основе искусственного интеллекта произвели революцию в области цифрового искусства и создания контента, позволив любому пользователю, независимо от его опыта, создавать высококачественные, настраиваемые визуальные материалы с помощью всего нескольких слов и за гораздо меньшее время, чем это потребовалось бы профессионалу, использующему классические инструменты для дизайна или обработки фотографий. 

Благодаря мощным технологическим достижениям креативность с использованием ИИ становится все более неотъемлемой частью рабочих процессов в различных отраслях. Однако создание готового к продаже продукта с помощью ИИ не сводится к нажатию волшебной кнопки, поскольку его эффект «вуаля» не всегда дает пригодные для использования результаты, особенно для тех, кто полагается на него для соответствия профессиональным стандартам искусства и дизайна. 

В действительности, хотя овладение навыками быстрого письма — языком, который понимает ИИ — является основным условием для достижения результата, соответствующего творческому видению, сгенерированные ИИ изображения все еще могут иметь некоторые общие досадные недостатки, влияющие не только на новичков, но и на опытных творцов. Преодоление этих проблем часто требует дополнительных знаний и навыков как от пользователей, так и от разработчиков.

Ниже я опишу наиболее распространенные проблемы при создании изображений с помощью ИИ и поделюсь практическими решениями для их решения.  

Оперативная инженерная сложность 

Основная привлекательность Генерация изображений ИИ превращает идеи в визуальные образы почти мгновенно, используя только слова. Однако сложность быстрый инжиниринг является одним из самых существенных препятствий для создания осмысленных изображений. Даже небольшие изменения в формулировках могут привести к кардинально разным результатам. Структуры подсказок также могут различаться в разных моделях, поэтому то, что хорошо работает в одной, может давать плохие результаты в другой. Этот недостаток стандартизации в языке подсказок часто заставляет пользователей идти путем проб и ошибок. 

Библиотеки и базы данных подсказок помогают сократить догадки, предоставляя предварительно протестированные подсказки, на которые пользователи могут ссылаться или изменять по мере необходимости. Визуальные конструкторы подсказок позволяют пользователям вводить ключевые слова структурированным образом, выбирать атрибуты, настраивать ползунки и многое другое, делая процесс создания эффективной подсказки более интуитивным. Обучение на успешных подсказках, которыми поделилось сообщество, также ценно, поскольку эти реальные примеры демонстрируют, что работает.  

Для повышения согласованности руководства по стандартизированному синтаксису подсказок предлагают лучшие практики для структурирования ввода ключевых слов в различных моделях. Использование шаблонов подсказок способствует более предсказуемым результатам, помогая пользователям генерировать несколько изображений с единообразным стилем. Новые модели, такие как FLUX, в целом более удобны для пользователя, поскольку они разработаны так, чтобы быть менее чувствительными к сложности подсказок, позволяя пользователям создавать связные, сложные сцены из более простых инструкций.  

Анатомическая неточность 

Из-за того, как нейронные сети обучаются на основе наборов данных, диффузионные модели на самом деле не понимают анатомию — они генерируют изображения на основе распознавания образов, а не структурированной биологической структуры. Например, ИИ не рассматривает руку как композицию из пяти отдельных пальцев, которые могут по-разному артикулироваться. Вместо этого он смешивает статистические средние значения, полученные на обучающих изображениях. В результате отклонения от ожидаемых поз или углов могут вызывать искажения. Хотя современные модели значительно улучшились, такие аномалии, как дополнительные пальцы, неестественные пропорции лица и тела, нереалистичные соединения конечностей и размещение суставов или асимметричные и смещенные глаза, остаются распространенными. 

Тонкая настройка моделей с LoRas (технология адаптации низкого ранга) Явная ориентация на анатомические наборы данных помогает им развивать более полное понимание структуры человека. ControlNets, особенно те, которые используют оценку позы или обнаружение краев (например, фильтры Canny), позволяют ИИ придерживаться анатомических рекомендаций. 

Подсказки, которые специально ссылаются на реалистичные детали тела, также могут улучшить анатомическую точность сгенерированных фигур. Постобработка с инструментами коррекции, учитывающими анатомию, позволяет пользователям исправлять дефектные области без повторной генерации всего изображения. 

Несоответствие идентичности у разных поколений 

Поскольку ИИ рассматривает каждое поколение как независимый процесс, поддержание единообразного внешнего вида персонажа на нескольких изображениях остается проблемой, особенно проблематичной для повествования или художественных работ на основе серий, где непрерывность персонажей имеет решающее значение. Даже при использовании одного и того же подсказки между рендерами могут появляться незначительные изменения в чертах лица, одежде или стиле. Проблема может стать еще более выраженной в пакетных генерациях, где качество и визуальные характеристики непредсказуемо колеблются.  

Обучение LoRA на наборе изображений конкретного человека или объекта и использование эталонного изображения в качестве входных данных может улучшить обусловленность идентичности, согласованность и единообразие. Методы внедрения и адаптеры (такие как PuLID, IPAdapter, InstantID и EcomID) помогают сохранять черты характера на протяжении поколений. Когда точность лица имеет решающее значение, модели замены лица или постобработка предлагают более индивидуальное уточнение, гарантируя, что ключевые черты остаются идентичными из поколения в поколение. 

Непоследовательность фона 

Фоны, созданные ИИ, склонны к нереалистичному, структурно и контекстно непоследовательному дизайну, из-за чего изображения выглядят менее правдоподобными. Например, перспектива может казаться неправильной, или освещение и тени могут не соответствовать объекту. Это происходит из-за того, что модели диффузии воспринимают фон как вторичный элемент, а не как неотъемлемую часть сцены, что приводит к проблемам с восприятием глубины, корреляцией объектов и контекстом окружающей среды.  

Картографирование глубины помогает моделям точнее интерпретировать пространственные отношения, способствуя более реалистичной интеграции между передним планом и фоном. Перспективные направляющие обеспечивают геометрическое выравнивание, помогая сохранять архитектурные структуры и точки схода согласованными. Сфокусированное повторное освещение LoRas может научиться генерировать освещение и тени вместе с фоном, гарантируя естественное поведение отражений по всей сцене. 

Тонкая настройка моделей на наборах данных с определенными настройками (например, городские пейзажи, природные сцены или внутренние пространства) может улучшить общую реалистичность фона. Референтные фоновые изображения также помогут привязать генерацию к реальным композициям.

Проблемы с отображением текста 

Обученный в первую очередь визуальным данным, а не структурированному языку, ИИ испытывает трудности с генерацией читаемых слов и фраз на изображении. Текст может выглядеть неполным, бессвязным, перепутанным или бессмысленным, с нерегулярными шрифтами или неровным размещением. Когда он читаем, он все равно может выглядеть стилистически неуклюжим или неловко сливающимся с фоном. 

В отличие от людей, большинство моделей ИИ не распознают текст как нечто отличное от окружающих элементов, поэтому они не обрабатывают его как отдельную сущность. Вместо этого они рассматривают последовательности символов как еще один визуальный шаблон, содержащий абстрактные формы, а не значимые семантические символы. 

Для улучшения качества рендеринга текста исследователи обучают модели на специализированных текстовых наборах данных, содержащих правильно помеченные примеры типографики, которые помогают ИИ лучше понимать формирование букв, выравнивание и интервалы. Маскирование с учетом текста — еще один эффективный метод, когда пустые области резервируются для текста во время генерации изображения, что позволяет более четко интегрировать их во время постобработки. 

Отсутствие контроля над выпуском продукции 

Хотя результаты могут быть визуально впечатляющими, существенное ограничение генерации изображений ИИ проистекает из отсутствия точного контроля над конечным результатом. Пользователи могут испытывать трудности с настройкой модели в соответствии с определенными стилями, обеспечением реализма или настройкой мелких деталей. Другие распространенные ошибки включают неожиданные элементы в сцене, цвета, нарушающие атмосферу, и непоследовательность макета. В отличие от художников-людей, которые подстраиваются намеренно, ИИ действует вероятностно, иногда давая неожиданные или нежелательные результаты. 

Механизмы управления, такие как ControlNets и LoRas, позволяют пользователям обуславливать структуру посредством позы, глубины или руководства по краям. Для более точного эстетического управления пользовательские модели, обученные на определенных стилях, могут значительно улучшить согласованность в художественном направлении. Кроме того, ссылка на определенное изображение посредством генерации изображения в изображение помогает поддерживать релевантность вывода.

Инструменты маскирования и инрисовки позволяют редактировать определенные части изображения, не затрагивая остальные. Инструменты постобработки, такие как масштабировщики и усилители, могут добавить окончательный лоск к выводам ИИ, повышая разрешение и четкость. 

В целом, ИИ еще предстоит разработать более сложную и тонкую интерпретацию подсказок — проблема, которая остается одной из центральных для сохранения контроля. Многие модели склонны переинтерпретировать инструкции, пытаясь извлечь глубокие или многослойные значения там, где они не подразумевались. Хотя это звучит разумно, даже подробная подсказка может привести к непредсказуемым результатам. Например, ИИ может подчеркивать или изобретать неожиданные элементы на основе ассоциаций, которым он научился. Это увеличивает сложность создания подсказок, требуя от пользователей адаптироваться к тому, как «думает» модель (что не всегда интуитивно), и тратить больше времени на эксперименты с формулировками для достижения желаемого результата. 

Заключение 

Понимание того, как ИИ интерпретирует визуальные данные, и распознавание того, где он, как правило, не справляется, позволяет делать более разумный выбор при быстром написании, использовать эффективные стратегии решения проблем и выбирать правильные инструменты для обхода возникающих ошибок генерации. В конечном счете, это позволяет пользователям работать с ИИ как с творческим партнером, а не полагаться на удачу или рассматривать его технические ограничения как решающие факторы при создании пригодного к использованию контента, который точно отражает видение создателя.