IA generativa
Sistemas de inteligência artificial que criam novos conteúdos – imagens, texto, áudio ou vídeo – em vez de simplesmente analisar dados existentes.
Os modelos generativos de IA aprendem padrões e estruturas a partir de dados de treinamento e produzem novos conteúdos que seguem esses padrões aprendidos, ao mesmo tempo que são genuinamente novos. No domínio da imagem, a IA generativa pode criar imagens fotorrealistas a partir de descrições de texto, estender fotos existentes além de seus limites, preencher áreas removidas com conteúdo apropriado, aprimorar imagens de baixa resolução com detalhes realistas e transformar fotos entre estilos. A tecnologia avançou rapidamente desde 2022, com cada geração de modelo produzindo resultados mais realistas e controláveis.\n\nProprietários de pequenas empresas usam IA generativa para produzir recursos visuais de marketing que antes exigiam fotógrafos profissionais ou assinaturas de fotos de banco de imagens. O proprietário de uma padaria gera imagens personalizadas de seus produtos em ambientes de estilo de vida, em fundos sazonais ou em composições específicas para postagens em mídias sociais. A IA cria imagens em segundos, por uma fração do custo de organizar e fotografar cada cena.\n\nA IA generativa na edição de fotos é diferente da geração de texto para imagem. Enquanto a conversão de texto em imagem cria imagens inteiramente novas a partir de prompts, a IA generativa de edição de fotos funciona e aumenta as fotografias existentes. Ele remove elementos indesejados e gera substituições, amplia imagens para novas dimensões, aprimora detalhes e aplica modificações direcionadas. O usuário começa com uma foto real e a IA a melhora ou modifica, mantendo o realismo fotográfico.\n\nMagic EraserMagic EraserIA generativa em todo o seu conjunto de produtos. A ferramenta Magic Eraser Magic Eraserive AI para reconstruir fundos após remover objetos. A ferramenta AI Fill cria newAI Fillt em regiões selecionadas. A ferramenta AI Enhance gera upscaling finoAI Enhancering. Cada recurso aplica IA generativa para resolver um desafio específico de edição de fotos, tornando os recursos avançados de IA acessíveis por meio de interações simples com um clique. Os modelos generativos subjacentes são continuamente refinados para melhorar a qualidade da saída, lidar com uma gama mais ampla de cenários fotográficos e reduzir os artefatos ocasionais que podem ocorrer ao gerar conteúdo complexo, como rostos, texto ou padrões geométricos finos em áreas reconstruídas.
Termos relacionados
Modelo de Difusão
Um tipo de IA generativa que cria imagens removendo gradualmente o ruído de um ponto inicial aleatório, guiado por padrões aprendidos.
Aprendizado profundo
Um subconjunto de aprendizado de máquina que usa redes neurais com muitas camadas para aprender padrões complexos a partir de grandes conjuntos de dados.
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