Důvody obtížnosti:
* složitost a variabilita:
* vysoká artikulace: Ruce jsou neuvěřitelně složité. Mají mnoho kostí, kloubů, svalů a šlach. Představující jemné pohyby a pozice je náročné.
* široká škála pozic: Lidská ruka může předpokládat téměř neomezený počet pozic. Modely AI musí vidět a porozumět všem těmto možnostem.
* perspektiva: Změny v perspektivě významně ovlivňují to, jak se objevují ruce. Ruka při pohledu ze strany vypadá dramaticky odlišně od jednoho sledovaného dlaně.
* Omezení dat školení:
* Nerovnováha dat: Zatímco modely AI jsou vyškoleny na masivních datových souborech obrázků, samotné ruce často nejsou primárním zaměřením těchto obrázků. Fotografie člověka, který drží šálek kávy, může mít obličej v perfektním detailu, ale méně detailní ruku. To vede k méně datům tréninku konkrétně na rukou.
* Výzvy označování: Přesně označování údajů o školení s přesnými pozicemi a artikulacemi rukou je pracné a drahé.
* algoritmické zkreslení:
* implicitní zkreslení: Modely AI mohou zdědit zkreslení z dat, na nichž jsou vyškoleny. Pokud tréninková data nedostane určitá gesta rukou, velikosti rukou nebo ruční tvary, bude model méně pravděpodobné, že je vygeneruje přesně.
* Příroda černé skříňky AI:
* těžko ladit: Pochopení přesně * Proč * model AI produkuje konkrétní výstup často obtížný. Není to jako by programátor mohl snadno vysledovat kroky a najít logickou chybu. Díky tomu je výroba ladění ruky obzvláště náročné.
* výpočetní zdroje:
* Detail vyžaduje napájení: Generování realistických rukou s jemnými detaily vyžaduje významný výpočetní výkon. Modely raných AI by mohly upřednostňovat další aspekty obrazu kvůli omezením zdrojů.
Proč se to zlepšuje (a stále nedokonalý):
* Vylepšená data školení:
* větší a soustředěnější datové sady: Vědci aktivně vytvářejí větší datové sady specificky zaměřené na ruce, často s podrobnými anotacemi.
* Syntetická data: Počítačem generované ruce (syntetická data) se používají k rozšíření datových sad v reálném světě a poskytují kontrolovanější a rozmanitější příklady školení.
* Pokroky v architektuře a algoritmech AI:
* difúzní modely: Difúzní modely, které jsou základem pro mnoho současných generátorů obrazu AI, jsou ze své podstaty lepší při vytváření detailů a manipulaci s komplexními strukturami, jako jsou ruce ve srovnání se staršími generativními kontradiktorními sítími (GAN).
* mechanismy pozornosti: Mechanismy pozornosti umožňují AI zaměřit se konkrétně na oblast rukou během generace a zlepšit přesnost.
* Pózu odhadu a kontrola: Integrace technik odhadu pozice umožňuje uživatelům mít větší kontrolu nad pozicí ruky, což vede AI k dosažení přesnějších výsledků.
* Techniky zdokonalení:
* Inpaingting and Upscaling: Techniky, jako je vstupní a upscaling, lze použít k upřesnění generovaných obrázků, zejména se zaměřením na opravu chyb při vykreslování rukou.
* lidská zpětná vazba a iterace: Vývojáři AI aktivně shromažďují zpětnou vazbu od uživatelů, aby identifikovali a řešili běžné ruční problémy. Iterativní vylepšení na základě této zpětné vazby jsou hnací postupem.
* Zvýšený výpočetní výkon:
* více zdrojů pro podrobnosti: Vzhledem k tomu, že výpočetní výkon se stává dostupnějším, mohou modely AI věnovat více zdrojů generování jemných detailů, včetně těch v rukou.
Na závěr:
Obtížnost při vytváření realistických rukou pramení z jejich komplexní anatomie, omezení tréninkových dat, algoritmických zkreslení a výpočetních výzev při vykreslování složitých detailů. Přestože došlo k významnému pokroku v důsledku zlepšení dat školení, architektur AI a výpočetní síly, generování dokonalých rukou zůstává trvalou výzvou. Můžeme očekávat další zlepšení, protože technologie AI pokračuje v postupu. Nebuďte překvapeni, pokud stále vidíte občasný extra prst nebo podivně ohnuté číslice!