Generasi gambar oleh Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI) melibatkan beberapa konsep dan teknologi canggih. AI menggunakan struktur yang terinspirasi dari otak manusia, disebut Jaringan Saraf Tiruan, untuk memproses informasi. Jaringan ini terdiri dari lapisan yang saling terhubung, dan setiap lapisa memproses sebagian informasi untuk menghasilkan output yang diinginkan.
Salah satu metode populer untuk generasi gambar adalah Generative Adversarial Networks (GAN). GAN terdiri dari dua jaringan saraf: Generator dan Discriminator. Generator bertanggung jawab untuk menghasilkan gambar baru berdasarkan input acak, sementara Discriminator dilatih untuk membedakan antara gambar asli dan gambar yang dihasilkan oleh Generator. Proses ini berlanjut sampai Generator menjadi lebih baik dalam menghasilkan gambar yang realistis.
Proses generasi gambar dimulai melalui beberapa tahap. Pertama, data gambar yang besar dan beragam digunakan untuk melatih model AI. Setelah itu, model dilatih melalui tahap pelatihan. Dengan GAN, Generator dan Discriminator dilatih secara bersamaan, sementara dengan Variational Autoencoder (VAE), model dilatih untuk mengencode dan mengdecode gambar dengan akurasi tinggi. Setelah dilatih, model dapat menghasilkan gambar baru dengan memanipulasi vektor pada ruang laten.
Kualitas gambar yang dihasilkan oleh AI terus meningkat seiring perkembangan teknologi. Saat ini, beberapa model AI dapat menghasilkan gambar yang sangat realistis, sehingga sulit dibedakan dari gambar asli. Generasi gambar AI memiliki berbagai aplikasi, termasuk di bidang seni, desain, pengembangan game, film, serta penelitian ilmiah, seperti dalam pengembangan obat dengan simulasi molekul.
Untuk memvisualisasikan proses generasi gambar, bayangkan sebutkan ini: Input berupa vektor noise acak, proses melalui Generator (dalam GAN) atau proses encode-decode (dalam VAE), dan output berupa gambar yang dihasilkan, bisa berupa wajah, lanskap, objek, atau apa pun yang sesuai dengan dataset pelatihan. Meskipun penjelasan di atas disederhanakan, melatih model AI untuk menghasilkan gambar yang realistis memerlukan pengetahuan teknis yang mendalam, sumber daya komputasi yang besar, dan dataset yang luas.