المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) والشبكات العدائية التوليدية (GANs) هما تقنيتان قويتان للتعلم الآلي اكتسبتا شعبية واسعة في السنوات الأخيرة. بينما يتم استخدام GPT بشكل أساسي لمعالجة اللغة الطبيعية ، يتم استخدام شبكات GAN لتوليد الصور والفيديو. ومع ذلك ، يمكن أيضًا استخدام GPT في شبكات GAN لتحسين جودة وتنوع الصور ومقاطع الفيديو التي تم إنشاؤها. في هذه المقالة ، سوف نستكشف تطبيقات GPT في شبكات GAN لتوليد الصور والفيديو.
ما هي تطبيقات GPT في شبكات GAN
- يعد إنشاء صور واقعية أحد التطبيقات الأساسية لـ GPT في شبكات GAN. يمكن استخدام GPT لتوفير سياق أو معلومات إضافية لشبكة المولد ، والتي يمكن أن تساعد في إنشاء صور أكثر تنوعًا وعالية الجودة. تُعرف هذه العملية بتكييف المولد ، حيث يتم استخدام GPT لتوفير مدخلات لشبكة المولد. يمكن استخدام GPT لإنشاء تسميات توضيحية أو كلمات رئيسية أو بيانات وصفية أخرى يمكن استخدامها لإنشاء صور أكثر واقعية ومحددة.
- يمكن أيضًا استخدام GPT لإنشاء مقاطع فيديو واقعية. في هذه الحالة ، يمكن استخدام GPT لإنشاء أوصاف فيديو أو تعليمات نصية تُستخدم لإنشاء إطارات الفيديو. على سبيل المثال ، يمكن لنموذج GPT إنشاء وصف لمشهد ما ، وستستخدم GAN هذا الوصف لإنشاء تسلسل فيديو يطابق الوصف. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص في تطبيقات مثل الواقع الافتراضي ، حيث يلزم محتوى فيديو واقعي.
- تطبيق آخر لـ GPT في شبكات GAN هو توليد صور عالية الدقة. يمكن أن تعاني شبكات GAN من مشكلات مثل انهيار الوضع أو الإخراج منخفض الدقة. يمكن أن تساعد GPT في معالجة هذه المشكلات من خلال توفير مدخلات إضافية لشبكة المولد ، والتي يمكن أن تحسن جودة الصور التي تم إنشاؤها. على سبيل المثال ، يمكن استخدام GPT لإنشاء أوصاف للصور أو تسميات توضيحية توفر سياقًا وتفاصيل إضافية لشبكة المولد ، مما ينتج عنه صور أكثر واقعية ودقة أعلى.
