Опробовать возможности нейросети можно бесплатно на официальной странице сервиса. Сегодня схожие работы могут генерировать нейросети. Но так ли опасны нейросети, как их малюют, и действительно ли они способны заменить настоящих художников? Чтобы подобных недочетов было меньше, базу нейросети пополняют репродукциями фресок аналогичной иконографии и стиля.
MARKET.CNEWS
- Что еще почитать
- Онлайн-курсы
- Курсы валюты:
- Малевича заменили нейросетью
Вологодские студенты обучили нейросеть распознавать рак легких
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». Публика без труда выстраивается в очереди, чтобы увидеть «импрессионистов», работы Пикассо или Серова.
Способно ли машинное творчество вызвать у людей похожий интерес? Чем оно вообще может привлечь искушенного зрителя? Как считает Андрей Егоров, произведения, сгенерированные «мыслящей» машиной, интересны не столько как «искусство», сколько как реликты более масштабного творческого проекта, растянувшегося на столетия.
А именно —собственно поиска искусственного интеллекта, одержимости этой идеей, вдохновленной любознательностью, тревогами и надеждами людей. Дарья Пархоменко уверена, что технологическое искусство дает возможность зрителю с помощью художественного видения приблизить себя к технологическому будущему и понять его. Объект состоит из двух роботов, обсуждающих современные новости языком Достоевского и выражающих свои эмоции в движениях.
По словам Дарьи Пархоменко, искусство всегда изучает новейшие технологии и превращает их в свой язык. Мы сейчас можем говорить именно о технологиях слабого ИИ — системы машинного обучения и обработки больших данных. По сути, это новая форма создания произведений при помощи саморазвивающихся систем генеративного искусства , которые создаются теперь не только при помощи заранее заданных алгоритмов, но и непрерывно адаптируются к меняющейся среде».
Сегодня ведется активная работа по адаптации известных методов обучения нейросетей для квантовых компьютеров и симуляторов. С помощью такой квантовой нейросети российские физики решили несколько задач классификации в рамках глубокого машинного обучения с учителем. Из восьми кубитов квантового процессора, созданного в МФТИ, авторы использовали четыре. Нейросеть, построенная на их базе, состояла из нескольких слоев. Входные данные кодировались как углы однокубитных операций, составляющих первый слой.
Последующие слои перемежались с набором двухкубитных вентилей, запутывающих кубиты. Для поиска оптимальных значений они использовали мини-пакетный градиентный спуск mini-batch gradient descent. Ученые применили свою квантовую нейросеть к трем задачам классификации и одной задаче распознавание изображений.
Параметры highly detailed, intricate, high definition, или другие, касающиеся детализации, увеличивают объём мелких деталей на картинке шороховатости, вмятины, морщины, тени , что улучшает фотографичность. Изображение по описанию Под конкретные художественные стили лучше прописывать фамилии художников или название картин. Что это значит: Hogwarts лучше чем magic school, Vincent Willem van Gogh лучше чем Oily blurred images. Вышеприведённый пример перегружен описанием, из-за чего появляются дополнительные конечности. Нужно сократить описание, убрать ненужное описание интерьера, позы, выражение лица. После корректировки лишние части исчезнут. Изображение из клякс Коллаж Из панели инструментов в левой части экрана собираем изображение из рандомных элементов.
Это даёт контроль над композицией кадра. Часть элементов на изображении залиты текстурной палитрой, части лица и тела нарисованы карандашом. Поле с параметрами осталось пустым. ИИ попытается понять сам, что отображено на холсте и будет интерпретировать это в непредсказуемой манере. Почему из приведённых параметров нейросеть решила сделать именно плакат? Попалось рандомное «зерно», о них мы поговорим дальше. Далее вы можете прибавлять текст, загружать своё фото, которое найдёте в интернете и миксовать эти подходы. Зерно — это элемент контролируемой случайности у нейросетей. В нём заложены различные идея для реализации запроса, чтобы при одних и тех же вводных получать разные результаты. Они влияют на: композицию, цветовую гамму, стилистику, содержание полотна детали , интерпретацию исходников, связи внутри нейросети.
По-простому: кнопка «другой вариант» Artbreeder плохо работает с реалистичными фотографиями, ему сложно сориентироваться, что добавить в коллаж. Artbreeder girl В этом примере не было текстовых вводных, только разные настройки самого ИИ. Непонятно, почему он показал затылок человека и парку.
Эта теория объединяет идеи из нескольких областей физики, философии и теории инфляции. За невероятно короткий промежуток времени наша Вселенная, когда она была очень молодой и ее возраст составлял меньше секунды, быстро расширилась до огромных размеров и была на порядок больше, чем сейчас. Согласно гипотезе, Вселенная простирается куда дальше, чем могут заглянуть современные телескопы.
Первая российская квантовая нейросеть научилась искать рак груди и определять марки вин
Сможете ли вы отличить их друг от друга? Проверьте себя — и поделитесь результатами теста с друзьями. Это Малевич, композиция ясная и четкая Это нейросеть, бессмысленный набор фигур Малевич часто использовал этот оттенок синего, узнаю руку мастера Яркий визуал, но авторской мысли нет — нейросеть Ну это уж точно Малевич, «Супрематическая композиция» Нейросеть, хотя на Малевича действительно в этот раз похоже Картина необычная, но это все-таки Малевич Слишком странно: нейросеть не умеет рисовать людей Это деревце точно рисовал художник, выбираю Малевича Странные сочетания цветов — похоже, их выбрал алгоритм А вот это уже Малевич: в картине чувствуется динамика Что это?
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. Помимо этого, модель может сделать мультимодальное прогнозирование сценариев движения, сгенерировав несколько правдоподобных развертываний на основе одного начального кадра. Данная исследовательская работа является участником Конференции по машинному зрению и распознаванию образов, которая проходит в Ванкувере с 18 по 22 июня. Пока что представленная нейросеть является лишь исследовательским проектом и не ясно, когда что-то подобное NVIDIA выпустит в открытый доступ.
По словам эксперта, актуальность человеческой роли в решении той или иной задачи наоборот возрастет, «будет приписка, например, "сделано человеком, а не искусственным интеллектом"». Претерпеть изменения под влиянием ИИ может направление озвучки и дубляжа. Например, есть такие кейсы, как Цой перепел песню Пьера Нарцисса "Шоколадный заяц". Это было очень смешно и несуразно, но оно было очень правдоподобно, реально казалось, что поет Цой.
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. Помимо этого, модель может сделать мультимодальное прогнозирование сценариев движения, сгенерировав несколько правдоподобных развертываний на основе одного начального кадра. Данная исследовательская работа является участником Конференции по машинному зрению и распознаванию образов, которая проходит в Ванкувере с 18 по 22 июня.
Midjourney
- В Москве пройдет выставка, созданная при помощи мировых нейросетей и российской нейросети ReText.AI
- Выставка воссозданных с помощью нейросети Kandinsky картин открылась в Волгограде
- Нейросеть ruDALL-E Malevich от Сбера: исключительно уникальные картинки
- Популярное
- Нарисовать картинку с помощью нейросети на русском языке
Выставка воссозданных с помощью нейросети Kandinsky картин открылась в Волгограде
Нарисовать картинку с помощью нейросети ruDALL-E можно в двух режимах: «Кандинский» — создание коллажа из 16 изображений, или «Малевич» — изображение одно, но в более. "Чёрный квадрат" Малевича намного чернее и гораздо более квадратнее этой жалкой мазни! На днях открыл для себя нейросеть ruDALL-E. Что она делает: вы пишете некий текст, а нейросеть генерирует изображение. В результате нейронная сеть сможет распознать разные виды злокачественных новообразований и отличать здоровые легкие от пораженных заболеванием».
История создания Малевич
- Что такое ruDALL E
- Всё как у людей: как отличить рисунки нейросети от работ художников | Статьи | Известия
- Как работают боты ChatGPT в «Телеграме»
- Нарисовать картинку с помощью нейросети на русском языке
- Новые комментарии
- Нейросеть ruDALL-E Malevich от Сбера: исключительно уникальные картинки
К 9 Мая нейросеть Mail.ru поможет отреставрировать фотографии
Государственный Русский музей запустил собственную нейросеть в своей официальной группе в соцсети "В Контакте". Популярная нейросеть Stable Diffusion XL позволяет настраивать точность соответствия запросу, число шагов и прочие параметры генерации. Вышел трейлер первого фильма, созданного с помощью нейросетей.
Липецк в стиле Малевича, Айвазовского и советской анимации создал ФКР в нейросети
«Малевич»: россиянам продемонстрировали нейросеть будущего. 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. Kandinsky 2.1 — нейросеть, которая умеет создавать с нуля и обрабатывать изображения. Для обучения нейросети использовался обновленный датасет в размере 1,5 млрд пар «текст — изображение». Нейросеть не просто перерисовывала картины, но делала это в непривычных для художников стилях, среди которых экспрессионизм, пуантилизм и импрессионизм.
Первая российская квантовая нейросеть научилась искать рак груди и определять марки вин
Пользователи должны отгадать, какая картина прячется за адаптацией нейросети. В викторине можно увидеть картины из собраний Государственного исторического музея, Русского музея, Музея Фаберже, Владимиро-Суздальского музея-заповедника, Краснодарского музея им. Коваленко и других. Чтобы принять участие в викторине, пользователю не нужно никуда ходить.
Муратчаев рассказал, что искусственный интеллект сможет заменить художников и музыкантов, однако не лишит их полностью работы. Он иногда может переборщить с фантазиями - когда его просишь нарисовать человека, он может нарисовать шесть пальцев, два носа. То есть для него нет такого понимания, где остановиться. Для этого нужен человек, который доправит», - сказал специалист по ИИ.
Почему из приведённых параметров нейросеть решила сделать именно плакат? Попалось рандомное «зерно», о них мы поговорим дальше. Далее вы можете прибавлять текст, загружать своё фото, которое найдёте в интернете и миксовать эти подходы.
Зерно — это элемент контролируемой случайности у нейросетей. В нём заложены различные идея для реализации запроса, чтобы при одних и тех же вводных получать разные результаты. Они влияют на: композицию, цветовую гамму, стилистику, содержание полотна детали , интерпретацию исходников, связи внутри нейросети. По-простому: кнопка «другой вариант» Artbreeder плохо работает с реалистичными фотографиями, ему сложно сориентироваться, что добавить в коллаж. Artbreeder girl В этом примере не было текстовых вводных, только разные настройки самого ИИ. Непонятно, почему он показал затылок человека и парку. Исключением являются знаменитости.
Всё потому, что при обучении AI тренируются в том числе и на портретах, артах, фотографиях медийных людей, поэтому с ними всё проще. Как заработать на генерациях картинках с помощью нейросети Фриланс. Работа с дизайнерами тратит уйму времени, и даже при этом у них не получится сделать картинку такого качества, какое сделает AI. Подходит для зарубежной аудитории. Так как на западе серьёзнее относятся к правам на что угодно. Создаёте группу, аккаунт в любой социальной сети, ежедневно закидываете туда красивые картинки, которые сделала нейросеть. Таким образом набирается аудитория, на которую после можно крутить любой вид рекламы.
Заключение Теперь вы знаете как называются нейросети, которые рисуют картины. Как на этом можно заработать и просто разнообразить свой досуг. Искусственный интеллект эволюционируют с каждым днём, и держать руку на пульсь технологий — хорошее решение.
Чтобы не учить только краткосрочные зависимости между пикселями и текстами, а делать это более высокоуровнево, обучение модели проходит в 2 этапа: Предварительно сжатые изображения с разрешением 256х256 поступают на вход автоэнкодера мы обучили свой SBER VQ-GAN, улучшив метрики для генерации по некоторым доменам, и об этом как раз рассказывали тут , причем также поделились кодом , который учится сжимать изображение в матрицу токенов 32х32. Фактор сжатия 8 позволяет восстанавливать изображение с небольшой потерей качества: см. Для токенизации текстов использовался токенизатор YTTM. Публикация описывает её общими словами, но обходит вниманием некоторые важные нюансы реализации. Он включает такие детали, как позиционное кодирование блоков картинки, свёрточные и координатные маски Attention-слоёв, общее представление эмбеддингов текста и картинок, взвешенные лоссы для текстов и изображений, dropout-токенизатор. Из-за огромных вычислительных требований эффективно обучать модель можно только в режиме точности fp16.
Это в 5-7 раз быстрее, чем обучение в классическом fp32. Кроме того, модель с таким подходом занимает меньше места. Но ограничение точности представления чисел повлекло за собой множество сложностей для такой глубокой архитектуры: a иногда встречающиеся очень большие значения внутри сети приводят к вырождению лосса в Nan и прекращению обучения; b при малых значениях learning rate, помогающих избежать проблемы а , сеть перестает улучшаться и расходится из-за большого числа нулей в градиентах. 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».
Примеры запросов и стилей генерации изображений
Русский музей запустил собственную нейросеть в социальных сетях. The models ruDALL-E Malevich (XL), ruDALL-E Kandinsky (XXL), ruCLIP Small, ruCLIP Large, and Super Resolution (Real ESRGAN) will also soon be available on DataHub. По Кубизму Малевича нейросеть изобразила индустриальный пейзаж Липецка в перспективе в черных, красных, желтых, синих и голубых тонах.