[моё] Digital Цифровой рисунок Нейронные сети Арты нейросетей Супрематизм Авангард Философия Искусство Искусственный интеллект Текст Казимир Малевич Midjourney. Теперь нейросеть, подобно опытному фокуснику, формирует промежуточное представление картинки в виде латентного кода — своеобразной «шпаргалки», содержащей квинтэссенцию. Мы попросили нейросеть придумать «Ниву» будущего и самую красивую машину XX века.
Малевич GPT нейросеть для beauty мастеров красоты. Создание изображений и логотипов
Метод распознавания рака легких, который применяют студенты ВоГУ — это традиционная обработка изображений нейросетью. Они собрали базу данных из 22 тысяч изображений. Из них 17 тысяч снимков использовались для обучения нейросети, а 5 тысяч — для тестирования. По словам Сергея Смекалова, в результате нейронная сеть сможет распознать разные виды злокачественных новообразований и отличать здоровые легкие от пораженных заболеванием.
Раздел для тех, кто новичок в теме изображений, создаваемых искусственных интеллектом Для тех, для кого эта тема совсем новая, я поясню, как это работает.
Вы пишете текстовый запрос промпт и искусственный интеллект генерирует изображение, подходящее под ваше описание. Кроме того, вы можете кроме описания нужной вам картинки прибавить фразу «in a style of» или «by someone » — и ИИ выдаст вам картинку, которая более-менее успешно будет стилизована в манере этого художника, фотографа, дизайнера и т. Впервые познакомившись с этой технологией прошлым летом, я сам, мои знакомые художники, искусствоведы, медиаведы — все сошли с ума, соцсети оказались переполнены их картинками. И то, что компьютер способен делать такие вещи, мне представляется невероятной революцией.
Правда даже если вы опишете желаемое изображение очень подробно, не факт, что вы получите то, что ждёте. ИИ часто ошибается, но для меня, как для художника, в этом и есть главная прелесть нашего взаимодействия. Потому что любое медиа, будь то холст, гравюра или экспериментальное кино, неизбежно вносит свои поправки в замысел художника. Также и ИИ хотя не всегда правильно вас понимает, но при этом может выдать что-то интересное.
Но, конечно, для индустрии массовых коммуникаций эти ошибки — проблема, которую предстоит решить. Лев Манович и Екатерина Маслова. Вы используете его пока что не напрямую, а через специальную социальную сеть, которая называется Discord. Дело в том, что его разработчики, которые называют себя не компанией, а лабораторией, создали этот инструмент, чтобы люди учились друг у друга.
Поэтому процесс работы с этим инструментом происходит публично: ты листаешь страницы разных пользователей, смотришь, что они пишут и поначалу просто копируешь их запросы. Я также начинал учиться, воспроизводил их промпты и потихоньку начинал в них что-то менять. Вспомним, что основой художественного образования всегда было копирование: вы приходите в мастерскую и обязательно начинаете с того, что воспроизводите чужие образцы и лишь потом начинаете делать что-то своё. Процесс обучения занимает от нескольких часов до нескольких лет.
В ответ на ваш запрос ИИ выдает вам сразу несколько картинок, и вы можете выбрать ту, что вам нравится больше и дальше её трансформировать. Какие-то юзеры создают что-то в эстетике гравюры, другие много времени тратят, чтобы получить фотореалистичное изображение. Однако можно заметить — что это медиа в гораздо большей степени, чем фотоаппарат или перо, додумывает вашу идею. Иногда он вас не понимает, поэтому придумывает что-то, о чем вы его не просили.
Кроме того, если посмотреть на детали изображения, которые вы не прописывали в своём описании, ИИ создаёт их сам. Вы даёте ему намёк, а он развивает идею, привносит больше информации — иногда это хорошо, иногда плохо, поскольку изображение создаётся статистическим способом на основе миллионов существующих изображений, и результат отражает более-менее массовые вкусы. Тем не менее, это хорошая возможность наблюдать вкусы различных культурных и социальных групп. Статистическое изображение как форма медиаискусства Midjourney, Stable Diffusion, RunwayML, Adobe Firefly, а также другие инструменты могли появиться только после того, как достаточное число изображений, произведений искусства, иллюстраций, концепт-артов, кадров из фильмов и видеоигр стали доступны в интернете.
То есть появилась база, на основе которой стало возможно обучить нейросеть. То есть мы можем назвать первой стадией появление самой цифровой культуры. Кроме того, еще одной важной стадией стало развитие социальных сетей, где люди привыкли делиться своими картинками и текстами. В этом смысле генеративные медиа — это еще один пример революционной парадигмы, которая стоит на плечах цифровой вселенной, создававшейся последние пятнадцать лет.
Еще пятнадцать лет назад эти инструменты попросту не могли возникнуть, потому что в интернете не было достаточно материала для обучения нейросети. Но это еще не всё: почему я говорю, что ИИ — это не просто еще одно медиа, подходящее для создания искусства. Потому что с самого начала ИИ умел более или менее успешно имитировать сотни разных медиа, то есть это постмедиа, метамедиа, которое включает в себя все предыдущие медиа. Мы можем имитировать различные типы съемки, ломографию, поларойд, любые разновидности рисунков, стиль такой-то иллюстрации в таком-то журнале.
Мы увидим, что Midjourney может отделить стиль от содержания в произведениях указанного вами художника, а потом накладывать этот стиль на любое содержание. Из серии «Meta abstractions 004», май 2023 Изображение, созданное нейросетью Midjourney v 5. Отсюда я делаю вывод, что генерация изображений искусственным интеллектом — это форма медиаискусства, поскольку большинство пользователей используют именно эстетику медиа в качестве основного содержания: Unreal 5, трассировка лучей. Компьютер и сам по себе является мета-средой, поскольку там можно формировать различные медиа, но теперь вам не нужно как в Фотошопе самому все отрисовывать, менять кисточки и тратить сотни часов — компьютер способен сгенерировать тысячу различных стилей и создать эффекты, которых раньше просто не существовало.
Для меня же как для теоретика и историка важно, что когда появляются новые способы коммуникаций, запоминания или воспоминания, они заставляют нас по новому взглянуть на наши самые базовые концепции и понятия, поэтому мне бы хотелось посмотреть на изображения, создаваемые ИИ в контексте истории искусства. ИИ в контексте истории искусства Давайте подумаем о роли копий и оригинала в нашей культуре, и как это работает в эпоху нейросетей.
Результатом являются работы, которые иногда объединяют термином « ганизм » GANism. Иногда такие работы вызывают восхищение, иногда — эффект «зловещей долины» когда объект, который выглядит и действует почти как человек, но с некоторыми отклонениями от нормы, вызывает неприязнь и отвращение у людей-наблюдателей. Как например изображения в стиле ню , полученные Робби Барратом и его алгоритмом, изучившим 10 000 изображений обнаженных тел. Интересно, неужели машины видят нас такими... Искусство нейросети — все еще искусство? Картины, созданные искусственным интеллектом, вызывают ряд вопросов. Во-первых, насколько AI-творчество вообще можно называть искусством? С учётом того, что на протяжении истории именно человек был его творцом.
Отдельные созданные им "произведения" могут быть искусствоведческим курьезом, но как таковые они не являются художественными работами — так как в них отсутствует проявление воли художника. Уже были прецеденты продажи холстов, созданных алгоритмом, но актом искусства в этом случае являлась сама продажа этого произведения — участники арт-рынка здесь выступали в роли перформеров». Или работа "гибридных" устройств, порой весьма остроумных и поэтичных — современных версий Антикитерского механизма. Но принципиально иной по отношению к человеческому тип сознания едва ли будет создавать нечто подобное. Более вероятно, что мы вообще не сможем распознать, вычленить из повседневности "искусство", которое создано машиной, его творческая работа будет загадкой — как интеллектуальный мир других существующих форм жизни, например, животных или деревьев». Второй вопрос, неразрывно связанный с AI-искусством, — распределение авторских прав. Digital-художники используют нейросети, обученные на произведениях других людей. Зачастую даже используемый алгоритм не является их собственным изобретением. Например, проданный на «Кристис» «Портрет Эдмонда Беллами» оказался результатом работы нейросети, запрограммированной Робби Барратом, обученной на десятках тысяч портретов других художников, и код которой он опубликовал для свободного пользования. Уже известны случаи, когда ИИ обвиняли в плагиате.
Так, в Канаде интеллектуальная система создавала абстрактные картины, определяла процент их похожести на работы реальных художников, а затем публиковала эти изображения на сайте. Один из авторов подал в суд на разработчиков за нанесение вреда своей репутации и копирование его работы». Возможно, даже те, кто успешно организовал маркетинговую стратегию. Британский художник Дэмьен Херст, отвечая на вопрос, почему его работы чаще всего создаются руками ассистентов, любит говорить, что архитектор, разработавший проект здания, не строит его собственными руками, но остается при этом его подлинным творцом».
Временные слои, которые были обучены в VideoLDM для превращения текста в видео, вставляются в опорные сети LDM изображений, которые заранее точно настроены в наборе изображений DreamBooth. Временные слои обобщаются контрольными точками DreamBooth, что позволяет персонализировать преобразование текста в видео. Применяя изученные временные слои сверточно во времени, можно получить клипы чуть большей продолжительности с незначительным ухудшением качества. Модель также способна генерировать видео сцен вождения.
Есть возможность моделирования конкретного сценария вождения, когда за основу берутся ограничивающие рамки для создания интересующей обстановки, синтезируется соответствующий начальный кадр, а затем создаются правдоподобные видеоролики.
Владимир Малевич - новости
Русский музей к 125-летию со дня открытия запустил собственную нейросеть в своем сообществе во «ВКонтакте». В ней нейросеть в режиме реального времени генерирует бесконечный поток уникальных портретов. Опробовать возможности нейросети можно бесплатно на официальной странице сервиса. Для нейросети слишком неочевидный ракурс, это Малевич. Для обучения нейросети использовался обновленный датасет в размере 1,5 млрд пар «текст — изображение».
Тест: Малевич или нейросеть?
| К 9 Мая нейросеть поможет отреставрировать фотографии | Мы попросили нейросеть придумать «Ниву» будущего и самую красивую машину XX века. |
| Русский музей запустил нейросеть во «ВКонтакте» | Нейросети стремительно входят в нашу жизнь и даже грозят тем, что скоро смогут заменить многие профессии, но так ли они хороши на самом деле? |
| Нейросети рисуют картины по тексту онлайн | | Русский музей к 125-летию со дня открытия запустил собственную нейросеть в своем сообществе во «ВКонтакте». |
| Как нарисовали бы Петербург известные художники: версия нейросети | Русский музей запустил собственную нейросеть в социальных сетях. |
К 9 Мая нейросеть Mail.ru поможет отреставрировать фотографии
Для решения этих проблем мы имплементировали несколько идей из работы китайского университета Цинхуа CogView , а также провели свои исследования стабильности, с помощью которых нашли ещё несколько архитектурных идей, помогающих стабилизировать обучение. Так как делать это приходилось прямо в процессе обучения модели, путь тренировки вышел долгим и тернистым. Сбор данных и их фильтрация: безусловно, когда мы говорим об архитектуре, нововведениях и других технических тонкостях, нельзя не упомянуть такой важный аспект как данные. Как известно, для обучения трансформеров их должно быть много, причем «чистых». Под «чистотой» мы понимали в первую очередь хорошие описания, которые потом нам придётся переводить на русский язык, и изображения с отношением сторон не хуже 1:2 или 2:1, чтобы при кропах не потерять содержательный контент изображений. Первым делом мы взялись за те данные, которые использовали OpenAI в статье указаны 250 млн. Ключевыми доменами стали люди, животные, знаменитости, интерьеры, достопримечательности и пейзажи, различные виды техники, деятельность людей, эмоции. После сбора и фильтрации данных от слишком коротких описаний, маленьких изображений и изображений с непригодным отношением сторон, а также изображений, слабо соответствующих описаниям мы использовали для этого англоязычную модель CLIP , перевода всех английских описаний на русский язык, был сформирован широкий спектр данных для обучения — около 120 млн. Хочется отдельно упомянуть сложность выбора оптимальных режимов генерации для разных объектов и доменов. В ходе исследования генерации объектов мы начали с доказавших свою полезность в NLP-задачах подходов Nucleus Sampling и Top-K sampling, которые ограничивают пространство токенов, доступных для генерации.
Эта тема хорошо исследована в применении к задачам создания текстов, но для изображений общепринятые настройки генерации оказались не самыми удачными. Серия экспериментов помогла нам определить приемлемые диапазоны параметров, но также указала на то, что для разных типов желаемых объектов эти диапазоны могут очень существенно отличаться. И неправильный их выбор может привести к существенной деградации качества получившегося изображения.
Используя новые технологии, приложение создаст изображение в выбранном образе и соответствующей художественной манере — в стиле Карла Брюллова, Валентина Серова, Михаила Врубеля, Пабло Пикассо и других художников. Изображение предоставлено пресс-службой Русского музея Изображение предоставлено пресс-службой Русского музея Изображение предоставлено пресс-службой Русского музея Изображение предоставлено пресс-службой Русского музея Изображение предоставлено пресс-службой Русского музея Анна Цветкова Временно исполняющая обязанности генерального директора Русского музея — о запуске нейросети: Русский музей — крупнейшая в мире сокровищница национального искусства. Наряду с ним в собрании музея экспонируется и уникальная коллекция «Музея Людвига» с произведениями Пабло Пикассо. Энди Уорхолла, Роя Лихтенштейна и других мастеров.
Технологии будущего Как программа позволяет найти полезные увлечения на основе личных особенностей человека Нейросети, способные генерировать реалистичные изображения, считаются одним из наиболее перспективных направлений в области исследований искусственного интеллекта ИИ. По словам директора центра разработки Artezio Дмитрия Паршина, это направление машинного обучения начало исследоваться только несколько лет назад — в 2014—2015 годах. При этом коммерчески применимые результаты появились лишь некоторое время спустя, в зависимости от задачи. Например, создание реалистичных изображений лиц было достигнуто в 2018 году, а создание реалистичных изображений пейзажей это более сложно — в 2019 году. Вместе с тем, чем активнее развиваются нейросети, тем сложнее становится отличать их «творения» от работ обычных людей. Как объясняет руководитель лаборатории компьютерного зрения в «Контуре» Дмитрий Иванков, сгенерированные изображения особенно важно уметь отличать от реальных в тех случаях, когда их использование способно нанести какой-либо вред.
Во сколько раз нейронная сеть внимательнее оператора по контролю качества Кроме того, изображениями, которые сгенерировали нейросети, могут воспользоваться злоумышленники для онлайн-мошенничества — скама, создания профилей в соцсетях со зловредными намерениями или фишинговых рассылок. По словам Аникина, искусственно сгенерированные изображения также могут использовать для обмана потенциальных жертв на сайтах знакомств. Причем не только в области генерации изображений, но и в сфере искусственного интеллекта в целом, — отметил Дмитрий Иванков. Гонка вооружений Подделки становятся всё более изощренными, но появляются методы их выявления Для того чтобы отличать изображения, созданные людьми, от работ нейросетей, применяются так называемые ИИ-детекторы. По словам Дмитрия Иванкова, чаще всего такими детекторами становятся новые нейросети, обученные на уже существующих сгенерированных конкретных изображениях. Однако их общая проблема в том, что они быстро устаревают и теряют в качестве с появлением новых методов генерации.
В связи с этим им требуется обновление и дообучение на новых данных. Ко всему прочему, не все ИИ-детекторы одинаково хорошо работают на конкретных данных.
Искусственный интеллект создаст портрет в избранном образе и соответствующей художественной манере. Для этого специалисты проанализировали более ста произведений искусства. Еще материалы.
Вологодские студенты обучают нейросеть распознаванию рака легких
Крылья архангела Михаила или Древарха? И вот что получили. На лице тату нет, но зато позеленело тело... Или это доспехи? На этой картине снова видим крылья и... Планшет, кажется, выжил в техническом прогрессе, но люди от него явно пострадали. Или это просто художник так видит? Уж сильно напоминает Дом Сутягина...
Воссоздали реплику? Кажется, наши потомки тоже любят строить на «тысячнике» , но изобрели нечто, чтобы избежать прорывов и потопов Источник: ruDALL-E Malevich А такой нейросеть, видимо, представила зиму в Архангельске.
Пришла идея, отправил запрос, получил картинку. Как будто рядом с тобой всегда твой собственный художник.
Неограниченный доступ на год стоит 30 долларов — я смог успешно оплатить его через pre-pаid Visa, купленную на «Плати», но если у вас есть иностранная карточка, то всё будет ещё проще. Мои первые эксперименты с «Миджорни» были попытками совместить несовместимое.
Как работает модель Система распознавания текста позволяет нейронной сети обработать и понять запрос пользователя. На основе полученной информации происходит генерация изображения по словам. На следующем этапе ИИ сравнивает полученные версии картинок и выбирает ту, что больше всего соответствует исходным параметрам. Как воспользоваться нейросетью Искусственный интеллект доступен на сайте разработчиков без предварительной регистрации. Чтобы протестировать функциональность нейросети, нужно: Ввести фразу из слов в специальное поле. Выбрать стиль и разрешение. Отправить запрос. Среднее время рендера занимает 1—2 минуты.
Пользователь получит несколько портретов. Фото: пресс-служба Русского музея.
Владимир Малевич - новости
С Kandinsky и «Сбертян» — нейросеть генерировала фоны, а художница и автор персонажа — девушку. Нейросети стремительно входят в нашу жизнь и даже грозят тем, что скоро смогут заменить многие профессии, но так ли они хороши на самом деле? [моё] Digital Цифровой рисунок Нейронные сети Арты нейросетей Супрематизм Авангард Философия Искусство Искусственный интеллект Текст Казимир Малевич Midjourney. Результат генерации в нейросети Kandinsky 2.1 со стилями «Малевич», «киберпанк», «советский мультфильм» и «картина маслом».
Владимир Малевич - новости
| Представлена нейросеть Kandinsky 2.1 от «Сбера» / Skillbox Media | В комментариях на старожилы уже начали уставать от потока новостей про нейросети, однако зрительский интерес к ним все еще не падает. |
| Нейросеть от Mail.ru отреставрирует фотографии | Обзор нейросетей, которые рисуют картины по заданному тексту онлайн – Midjourney, dall-e 2, rudalle, artbreeder и другие. |
| Нейросеть Сбера Kandinsky 2.1 пользуется огромной популярностью | Нейросеть Kandinsky 2.1 была обучена разработчиками из Sber AI при поддержке учёных из Института искусственного интеллекта AIRI на объединённом наборе данных Sber AI и компании. |
Вологодские студенты обучают нейросеть распознаванию рака легких
Нейросеть также способна восстановить недостающие элементы в кадре (оторванные куски бумаги, пятная и так далее). «Малевич»: россиянам продемонстрировали нейросеть будущего. Нейросети показали, каким мог "видеть" город известный художник Казимир Малевич, если бы попал сюда в наши дни.
«СберКарту» теперь можно украсить картинами Малевича и Коровина
Тысяча токенов равна примерно 750 словам. Например, в этом абзаце около 60 токенов. Пользователи ботов генерируют текст и таким образом тратят токены, за которые заплатили разработчики. Из-за этого во многих ботах есть лимиты на сообщения, множество рекламы или платная подписка. Вряд ли найдутся альтруисты, готовые предоставить сервис и платить за него из своего кармана.
Зато можно сделать бота с ChatGPT для личного использования. Open AI выпустила четыре версии языковой модели GPT, которая обучается на текстах из интернета и может генерировать осмысленные ответы на вопросы. Основное отличие от версии GPT-3 — наличие «памяти».
Новый сервис с поддержкой искусственного интеллекта может улучшить качество старинных фотографий.
Пока он работает бесплатно. Нейросеть может сделать снимки цветными или восстановить недостающие элементы в кадре, которые по определенным причинам были утрачены со временем.
Некоторые даже предложили ничего не менять, но им пояснили, что это решение назрело уже давно. Так, магистр исторических наук Игорь Афонасенко заявил , что у области исторически нет отличительного знака в виде собственного древнего герба. А то, что за него сейчас выдают - только эмблема, которую придумал теперь уже бывший губернатор Юрий Лодкин в конце прошлого века. Кроме того, в 2024 году Брянская область отпразднует своё 80-летие. Будет много сувениров и подарков с символикой, а Центробанк выпустит памятные монеты - по всей видимости, уже с новым гербом. Поэтому нужно поторопиться.
В первую очередь речь идет об оторванных кусках бумаги, пятнах и потертостях. Чтобы воспользоваться этой функцией, необходимо загрузить фото в сервис, предварительно отсканировав и сохранив его на своем устройстве. Пользователю предоставляется на выбор 1 из 3 вариантов бесплатного сохранения: на ПК, в облаке или в социальной сети.
В воронежском музее нейросеть создала картины известных художников
Иконка канала NeurMax / Про нейросети. Нейросеть не просто перерисовывала картины, но делала это в непривычных для художников стилях, среди которых экспрессионизм, пуантилизм и импрессионизм. Чтобы подобных недочетов было меньше, базу нейросети пополняют репродукциями фресок аналогичной иконографии и стиля. Как пользоваться ботами нейросетей ChatGPT и Midjourney в «Телеграме» — и стоит ли это делать. Полотна великих русских художников, которые были утрачены в ходе Сталинградской битвы, воссозданы нейросетью Сбера Kandinsky и представлены широкой аудитории. Для обучения нейросети использованы опубликованные в широком доступе фотографии и видео.
Первая российская квантовая нейросеть научилась искать рак груди и определять марки вин
| Русский музей запустил собственную нейросеть в сообществе ВКонтакте - События | Нейросеть способна восстановить поврежденные участки снимка (порванные места или потертости), а также сделать из ч/б фотографии цветную. |
| Малевич нейросеть искусственный интеллект для бьюти мастеров красоты | Сегодня схожие работы могут генерировать нейросети. |