Seed in AI-kunst

Wat is een Seed in AI-kunst?

Een seed in AI-kunst is een startpunt voor de willekeurige getallengenerator die de beginvoorwaarden van het beeldgeneratieproces bepaalt. Zie het als een fundamentele numerieke code die de basis legt voor het AI-algoritme om een beeld te creëren. De seed beïnvloedt verschillende aspecten van het beeld, zoals compositie, kleur, textuur en de algehele stijl. Door een seed op te geven, kunnen gebruikers de willekeur in beeldgeneratie sturen, wat leidt tot consistente of gevarieerde resultaten afhankelijk van hun voorkeuren.

Hoe wordt de Seed gebruikt in AI-beeldgeneratie?

Initialiseren van willekeur

AI-kunstmodellen, zoals die gebruikt worden op platforms als Midjourney, gebruiken seeds om willekeur in het beeldcreatieproces te introduceren. De seedwaarde initialiseert de willekeurige getallengenerator, wat weer beïnvloedt hoe de AI prompts interpreteert en visuele ruis genereert—een veld van willekeurige pixels vergelijkbaar met televisie-ruis. Deze ruis dient als canvas waarop de AI begint met het opbouwen van het beeld.

Consistentie en variatie

• Consistentie: Door dezelfde seed en prompt te gebruiken, zal de AI vergelijkbare beelden produceren bij verschillende iteraties. Dit is vooral handig wanneer een kunstenaar een consistent karakter of stijl in een reeks beelden wil behouden.
• Variatie: Door de seedwaarde te veranderen, terwijl de prompt gelijk blijft, ontstaat variatie in de gegenereerde beelden. Dit maakt het mogelijk om verschillende interpretaties en esthetische mogelijkheden te verkennen die uit hetzelfde concept voortkomen.

Voorbeelden van Seed-gebruik in AI-kunst

Voorbeeld 1: Consistentie behouden in karakterontwerp

Een kunstenaar wil meerdere afbeeldingen van een karakter in verschillende omgevingen maken terwijl het uiterlijk van het karakter behouden blijft.

1. Eerste beeld creëren: De kunstenaar genereert een afbeelding van het karakter met een specifieke prompt en noteert de gebruikte seed.
2. Seed hergebruiken: Voor volgende beelden voegt de kunstenaar dezelfde seedwaarde toe aan de prompt. Dit zorgt ervoor dat de kenmerken van het karakter consistent blijven in alle afbeeldingen.
3. De scène aanpassen: Terwijl de seed gelijk blijft, verandert de kunstenaar andere elementen in de prompt om het karakter in nieuwe omgevingen of situaties te plaatsen.

Voorbeeld 2: Variaties op een concept verkennen

Een ontwerper wil verschillende artistieke interpretaties van één concept onderzoeken.

1. Vaste prompt: De ontwerper houdt de prompt hetzelfde om zich op één idee te richten.
2. Verschillende seeds: Door de seedwaarde bij elke generatie te veranderen, produceert de AI verschillende versies van het concept, wat een verscheidenheid aan stijlen en composities oplevert.

Praktische toepassingen van Seeds in AI-kunst

Reeksen beelden maken

Seeds zijn essentieel bij het genereren van reeksen beelden waarbij consistentie belangrijk is. Voor storytelling, animatie of branding is het cruciaal om een consistente uitstraling te behouden. Door steeds dezelfde seed te gebruiken, kunnen kunstenaars ervoor zorgen dat elementen zoals karakters, kleurenschema’s en stijlen uniform blijven door hun werk heen.

Experimenteren en iteratief ontwerpen

Kunstenaars en makers kunnen seeds gebruiken om met verschillende uitkomsten te experimenteren. Door seedwaarden aan te passen, kunnen ze nieuwe artistieke richtingen verkennen zonder de oorspronkelijke prompt ingrijpend te wijzigen. Dit iteratieve proces is waardevol voor het verfijnen van ontwerpen en het ontdekken van onverwachte creatieve paden.

Invloed op esthetiek en stijl

Seeds beïnvloeden de fijne details van een beeld, zoals korrel, belichting en textuur. Bij het nabootsen van filmesthetiek kunnen seeds bijvoorbeeld de AI aansturen om de korreligheid van traditionele film of het spel van licht en schaduw kenmerkend voor bepaalde filmrollen te reproduceren.

Hoe gebruik je Seeds op AI-beeldgeneratieplatformen

Midjourney Voorbeeld

Midjourney is een populair AI-beeldgeneratieplatform waar gebruikers seeds kunnen opgeven in hun prompts.

Het seednummer van een afbeelding vinden

1. Genereer een afbeelding: Maak een afbeelding met een prompt.
2. Ga naar het reactiemenu: Klik op het smiley-icoon om het emoji-reactiemenu te openen.
3. Voeg envelop-emoji toe: Zoek en selecteer de envelop-emoji.
4. Bekijk seednummer: De bot onthult het seednummer van de afbeelding in het vervolgbericht.

Een seed opgeven in prompts

• Syntax: Om een specifieke seed te gebruiken in Midjourney, voeg je de parameter --seed gevolgd door het seednummer toe aan je prompt.
• Voorbeeld: Een sereen landschap bij zonsondergang --seed 123456789

Door de seedparameter toe te voegen, gebruikt de AI de opgegeven seed om het beeldgeneratieproces te initialiseren.

Seed-afbeelding functie van Boords

Boords biedt een functie waarbij gebruikers een gegenereerde afbeelding als seed kunnen gebruiken voor het maken van variaties.

1. Genereer een AI-afbeelding: Maak een eerste afbeelding met AI.
2. Gebruik als seed: Optie om de gegenereerde afbeelding als seed te gebruiken voor het volgende beeld.
3. Pas de prompt aan: Verfijn de prompt om het beeld aan te passen terwijl de kernstijl, beïnvloed door de seed, behouden blijft.
4. Resultaat: De AI genereert een nieuw beeld dat een variatie is op de seed-afbeelding, waardoor subtiele aanpassingen mogelijk zijn zonder helemaal opnieuw te beginnen.

Technische achtergrond van Seeds

Willekeurige getallengeneratoren (RNG’s)

Seeds zijn essentieel voor willekeurige getallengeneratoren, die wiskundige constructies zijn om een reeks van ogenschijnlijk willekeurige getallen te produceren. In AI-kunstgeneratie brengen RNG’s variatie en uniciteit in beelden.

• Deterministische aard: Met dezelfde seed zal een RNG dezelfde getallenreeks leveren. Deze eigenschap maakt reproduceerbaarheid in AI-beeldgeneratie mogelijk.
• Invloed op ruispatronen: De reeks van willekeurige getallen bepaalt het initiële ruispatroon dat de AI gebruikt om het beeld op te bouwen.

Rol in neurale netwerken

In AI-modellen, vooral die met neurale netwerken, kunnen seeds de initiatie van gewichten en biases beïnvloeden.

• Invloed op training: Tijdens het trainen van modellen kunnen verschillende seeds leiden tot verschillende convergentiepaden, wat mogelijk invloed heeft op de prestaties van het model.
• Voor voorgetrainde modellen: In de context van AI-kunstplatformen die voorgetrainde modellen gebruiken, beïnvloeden seeds voornamelijk de stochastische elementen van beeldgeneratie, niet het trainingsproces zelf.

Toepassingen van Seeds in AI-kunst

Branding en marketing

Bedrijven kunnen seeds gebruiken om een consistente visuele identiteit te waarborgen in diverse marketingmaterialen. Door seeds te hergebruiken, zorgen ze ervoor dat AI-gegenereerde beelden aansluiten bij hun merkaesthetiek.

Film en animatie

Filmmakers en animatoren kunnen consistente karakters of scènes creëren door seeds te gebruiken. Dit is vooral handig voor storyboards of het maken van samenhangende visuele verhalen.

Educatieve tools

Docenten kunnen de effecten van willekeur en controle in AI-kunst demonstreren door te experimenteren met seeds. Dit dient als praktijkvoorbeeld in cursussen over AI, informatica of digitale kunst.

Gepersonaliseerde kunstcreatie

Kunstenaars kunnen gepersonaliseerde kunstwerken aanbieden door seeds te manipuleren. Door de seed te sturen kunnen ze unieke stukken creëren die zijn afgestemd op individuele klanten, terwijl een consistente stijl behouden blijft.

Tips voor effectief gebruik van Seeds

Documenteer je seeds

Houd een overzicht bij van de seeds die je voor specifieke beelden hebt gebruikt. Dit maakt het mogelijk om beelden later te reproduceren of aan te passen.

Experimenteer met seedwaarden

• Kleine wijzigingen: Kleine aanpassingen aan de seedwaarde kunnen merkbare verschillen opleveren. Experimenteren helpt bij het vinden van het gewenste resultaat.
• Willekeurige seeds: Gebruik willekeurige seeds wanneer je op zoek bent naar nieuwe en onverwachte resultaten.

Combineer seeds met andere parameters

Gebruik seeds samen met andere parameters zoals stijlprompts, beeldverhoudingen en karakterreferenties om de gegenereerde beelden verder te verfijnen.

Veelvoorkomende misvattingen over Seeds in AI-kunst

Seeds slaan geen beelden op

Een seed bevat geen beelddata. Het beïnvloedt de willekeurige getallengenerator die het beeldgeneratieproces aanstuurt.

Zelfde seed, zelfde prompt betekent niet altijd identieke beelden

Hoewel dezelfde seed en prompt de gelijkenis tussen beelden vergroten, kunnen er nog steeds variaties optreden door andere stochastische processen binnen het AI-model.

Seeds zijn niet universeel tussen platformen

Verschillende AI-platformen gaan anders om met seeds. Een seedwaarde die op het ene platform wordt gebruikt, levert mogelijk een ander resultaat op een ander platform op door verschillen in algoritmes en implementaties.

Onderzoek naar het concept “seed” in AI-kunst, met name in de context van generatieve modellen, onthult interessante inzichten in hoe beginparameters de creatieve output van AI-systemen beïnvloeden. De term “seed” verwijst doorgaans naar de initiële set voorwaarden of data die een generatief model gebruikt om zijn creatieve proces te starten. Deze seeds kunnen aanzienlijk van invloed zijn op de variatie en nieuwheid van de gegenereerde kunst en zijn daarmee een cruciaal onderdeel in het ontwerp en de uitvoering van AI-kunstsystemen.

1. Enhanced Fairness Testing via Generating Effective Initial Individual Discriminatory Instances:
   Dit artikel bespreekt een aanpak voor het selecteren van initiële seeds om individuele discriminerende gevallen (IDIs) te genereren voor eerlijkheidstests in AI-modellen. De auteurs stellen een methode genaamd I&D voor, die diverse IDIs genereert om de prestaties van eerlijkheidstests te verbeteren. Hun empirische studie toont aan dat I&D meer IDIs produceert dan andere methoden, wat de eerlijkheid van het model verhoogt door discriminerende gevallen te verminderen. Lees meer.

2. SophiaPop: Experiments in Human-AI Collaboration on Popular Music:
   In dit artikel beschrijven de auteurs een samenwerking tussen mensen en AI om muziek voor SophiaPop te creëren. Het team gebruikte neurale netwerken en robotica om popsongs en melodieën te genereren, met seeds afkomstig uit de persoonlijkheidsinhoud van AI-karakters en popmuziekvormen. Dit project benadrukt de rol van seeds in creatieve AI-processen en laat zien hoe beginvoorwaarden de output en samenwerking tussen mens en machine kunnen beïnvloeden. Lees meer.

3. Search-based Crash Reproduction using Behavioral Model Seeding:
   Dit artikel onderzoekt het gebruik van gedragsmodel-seeding in zoekgebaseerde crashreproductiemethoden om softwaredebugging te ondersteunen. De auteurs bespreken hoe seeds gebruikt kunnen worden om softwarecrashes te reproduceren en benadrukken het belang van beginvoorwaarden bij het genereren van zinvolle testgevallen. Deze studie illustreert de bredere toepasbaarheid van seeds buiten artistieke domeinen en toont hun belang aan in software engineering. Lees meer.