Van prompt tot pixels: de technische kant van AI-beeldgeneratie

Het geheim achter geslaagde AI-beelden? Technisch inzicht!

Een AI-beeld lijkt misschien uit het niets te ontstaan, maar niets is minder waar. Achter elke gegenereerde afbeelding zit een complexe combinatie van modelarchitectuur, workflows, custom parameters en menselijke beslissingen. Wie écht creatieve vrijheid wil, moet onder de motorkap durven kijken.

ComfyUI: beeldgeneratie als modulair bouwpakket

ComfyUI is dé interface voor makers die AI willen gebruiken als LEGO. Je bouwt een flow op met nodes. Elke node is een actie: een prompt, een model, een filter, een bewerking, enzovoort. Deze manier van werken is extreem flexibel en laat toe om elke stap van het proces te begrijpen en bij te sturen. Het resultaat hangt sterk af van de modellen die je gebruikt, zoals Stable Diffusion-modellen of FLUX. Online zijn er diverse modellen beschikbaar die gespecialiseerd zijn in specifieke niches. Zo kan het ene model zich richten op hyperrealisme, terwijl een ander model afbeeldingen kan transformeren in bijvoorbeeld chocoladesculpturen.

Of je nu een portret genereert, een stijl overdraagt of een beeld animeert: ComfyUI laat je het proces visueel controleren. Geen ‘black box’, maar een transparante pipeline die je zélf bouwt.

LORA’s: jezelf integreren in een AI-model

Een toegankelijkere methode om een model te beïnvloeden, is het gebruik van een LORA (Low Rank Adaptation). LORA’s zijn visuele add-ons die je kunt toevoegen aan een bestaand model. Als je bijvoorbeeld jezelf in een model wilt verwerken, kun je een dataset samenstellen met afbeeldingen van je gezicht en hiermee een LORA trainen. Na enkele uren heb je dan een add-on die je aan het model koppelt. Door specifieke trefwoorden te gebruiken, kun je beelden genereren waarin jouw gezicht wordt verwerkt. Deze methode is efficiënt omdat het gebruik maakt van de bestaande dataset van het model, aangevuld met jouw specifieke input.

ControlNets: schetsen worden realistische beelden

Een andere methode om AI-generaties te beïnvloeden, is het gebruik van Controlnets. Hier geef je bijvoorbeeld een schets als input in een AI-workflow, zodat de AI een duidelijke indicatie krijgt van de gewenste richting. Een eenvoudige tekening van een hond kan op deze manier worden omgezet in een realistisch beeld. Controlnets gaat de beelden analyseren op basis van specifieke factoren zoals diepte, lijnen, kleuren, poses, gezichten en handen.

Segmentatie en stijltransfer

AI biedt veel meer mogelijkheden dan alleen beeldgeneratie. Het is ook zeer capabel in het ontleden, aanpassen en verfijnen van beelden, waardoor het mogelijk wordt om hele workflows te automatiseren. Zo kun je een afbeelding laten genereren, deze automatisch laten analyseren en segmenteren, en vervolgens een specifieke stijl toepassen op bepaalde elementen binnen de afbeelding.

Met tools zoals het Florence 2-model of het Segment Anything Model (SAM) van Meta kun je afbeeldingen intelligent verdelen. Segmentatie kan op twee manieren: door de software automatisch opmerkelijke elementen in de afbeelding te laten detecteren, of door handmatig aan te geven welke elementen je wilt isoleren. Deze technologie is vergelijkbaar met systemen in zelfrijdende auto’s, die onderweg objecten en situaties moeten detecteren voor rijassistentie. De segmentatiemodellen produceren uiteindelijk een masker. Binnen elk masker kun je bepalen wat je ermee wilt doen. Wil je een deel van de afbeelding verwijderen of vervangen door iets nieuws? Dat is mogelijk. Wil je Controlnets toepassen op een specifiek onderdeel van de afbeelding? Ook dat kan. Op deze manier kun je de originele input op een geheel nieuwe manier verdelen of herstructureren.

Daarnaast kun je AI gebruiken om een kenmerkende stijl in afbeeldingen te integreren. Met een IPAdapter kan AI visuele elementen uit één enkele afbeelding detecteren en toepassen op een andere afbeelding. Dit kan variëren van een specifieke illustratieve stijl tot een uniek kleurenpalet.

Conclusie

AI-beeldgeneratie is een techniek die je moet leren beheersen, niet zomaar gebruiken. Maar wie zich verdiept in tools als ComfyUI, ControlNets en IPAdapter, zal merken dat AI niet de creativiteit overneemt, het breidt ze uit.

Artikel door Victor Borgions

Victor is een digitale artiest met een passie voor de samensmelting van technologie en kunst. Dankzij zijn uitgebreide academische achtergrond heeft hij diepgaande kennis van creatieve processen in uiteenlopende media, variërend van illustratie tot games. Tegenwoordig richt hij zich op het innoveren met de nieuwste AI-technologieën, waarbij hij streeft naar ethische en vernieuwende vormen van creatie.