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EXPLORANDO O PODER DA GENERATIVE AI: UMA JORNADA PELOS CONCEITOS E APLICAÇÕES

Açucena Soares e Laís Van Vossen

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2 - Aplicações de Generative AI

    • Quais os principais usos dessa tecnologia?

1 - Contextualizando Generative AI

    • O que é Generative AI
    • Onde ela se encaixa no contexto da IA
    • Quais são os principais algoritmos
    • Quais são os principais problemas

Sumário

Tópicos de apresentação

4 - Prática

    • Colocando a mão na massa

3 - Sobre o ColaGen

    • Explorando a Generative AI para a criação de imagens

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O que é

Generative AI

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O que é Generative AI

O que é?

São um tipo de inteligência artificial capaz de gerar textos, imagens e outros tipos de dados. Eles podem aprender estruturas e padrões dos dados para gerar novos com características similares.

Exemplos

ChatGPT da OpenAI, Bard da Google, Stable Diffusion, DALL-E, Copilot X, etc.

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IA Generativa

    • Text to Image
    • Texto to Text
    • Image to Text
    • Melhoria de resolução de imagens
    • Geração de dados sintéticos

Onde ela se encaixa no contexto da IA?

IA Discriminativa

    • Classificação
    • Regressão
    • Clusterização
    • Redução de dimensionalidade

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Quais são os principais algoritmos?

Autoencoders

  • Encoder: compacta a entrada
  • Decoder: reconstrói a entrada no formato original

Diffusion Models

Gradualmente adiciona ruído e reverte a operação, aprendendo no processo como chegar na imagem através da remoção do ruído

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Quais são os principais algoritmos?

GAN - Generative Adversarial Networks

Competição entre discriminador e gerador para produzir dados cada vez mais parecidos com os reais

Decoder

PE

PE

Encoder

X

X

X’

Feed Foward Neural Network

Self Attention

Feed Foward Neural Network

Encoder-Decoder Attention

Masked Self Attention

Transformers

As redes transformers são modelos que entendem o contexto de uma frase e tentam prever as próximas palavras para aquele contexto.

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Quais são os principais problemas?

Mode Collapse

Acontece quando em GANs quando o gerador produz um dado tão realista que sempre engana o discriminador, porém ele só gera esse mesmo dado ou algo muito semelhante.

Problemas Éticos

    • LGPD
    • Alucinação
    • Vieses discriminatórios

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Aplicações do

Generative AI

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Sobre o

ColaGen

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O que é?

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Treinamento dos Embeddings

Identificação de principais telas

    • Login
    • Home
    • Blog
    • Contatos
    • Sobre

Coleta de dados

Uso de prints de designs gratuitos de telas, criando datasets com entre 30 a 50 imagens

Treinamento dos embeddings

    • Configuração de parâmetros
    • Testes dos embeddings para determinar o melhor de cada treinamento

Preparação do ambiente de testes

Criação do site do ColaGen para teste simplificado da ferramenta

Preparação da base para treinamento

    • Redução de tamanho para 512x512
    • Geração das descrições

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FERRAMENTAS UTILIZADAS

O modelo

O modelo utilizado é o Protogen x3.4, baseado em Stable Diffusion v1-5

A ferramenta

foi utilizado a ferramenta Open Source - Stable Diffusion web UI do usuáro AUTOMATIC1111 no GitHub

Processamento

Para treinar o modelo, utilizamos uma instância g4ad.4xlarge na AWS

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1.png

1.txt

512x512

Configurações e procedimentos para o treinamento

Base de dados: 20 - 50 images

plano de fundo verde, retângulo no meio em tons de verde, círculo verde com ícone de pessoa em branco dentro

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RESULTADOS OBTIDOS

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Tela de Login: Página de login para um petshop online, com cães e gatos desenhados e cores pastéis

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Tela de Home: Homepage para uma loja de supercarros com cores escuras e neon

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Tela de Blog: Página de blog de uma loja de instrumentos musicais nas cores laranja, preto e branco, com guitarras e músicos

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Página de Login: Tela de Login da Viúva Negra

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Artigo do Medium do ColaGen

Se quiserem conhecer um pouco melhor do processo e ver nossos resultados, acesse o nosso post no Medium sobre!

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Vamos botar a mão na massa!

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Acesse o QrCode para acompanhar!

No QrCode você terá acesso ao notebook utilizado nesse Hands-on!

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Sobre nós

Laís Van Vossen

Pesquisadora | Cientista de Dados na Senior

Açucena Soares

Pesquisadora | Cientista de Dados na Senior