Работы Мунка наполнены грустью и печалью, а вот Байкал нейросеть показала вполне весело. Иконка канала NeurMax / Про нейросети. Kandinsky 2.1 — нейросеть, которая умеет создавать с нуля и обрабатывать изображения. Сервис Everypixel провел исследование среди генеративных нейросетей и пришел к выводу, что за полтора года искусственный интеллект создал свыше 15 млрд изображений.
Нейросеть ruDALL-E Malevich от Сбера: исключительно уникальные картинки
- Нейросети для генерации картинок: Midjourney, DALL-E, Google Imagen и Artbreeder
- Искусство 2.0. Нейрохудожник | Центр цифрового искусства Artplay Media
- Рекомендуемые статьи
- Русский музей запустил собственную нейросеть в сообществе ВКонтакте - События
- Как отреставрировать фото с помощью ИИ от Mail.ru
Нейросеть Сбера Kandinsky 2.1 пользуется огромной популярностью
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. Ведь всегда может появиться следующая нейросеть, которая будет делать еще более умные картинки, слабо отличимые от творений человека. Это вопрос гонки мощностей: однажды очень сложно будет выделить, что сделал человек, а что — нейросеть.
Рано или поздно возникнет проблема, что одно будет неотличимо от другого. Сейчас, конечно, единственным мерилом является человек, который может сравнить контент. А раз это по силам человеку, значит, можно обучать и нейросети.
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.
Одним из ее основателей был Александр Ивлиев.
Он, пусть и невольно, помог восстановить полотна. Нейросеть Сбера изучила сотни работ художников, сопоставила с фотографиями полотен, а затем создала образы девяти утраченных картин, учитывая авторский стиль и технику. И теперь дополненная реальность позволяет увидеть произведения во всей красе. В том плане, что история учит нас», — подчеркнул первый заместитель губернатора Волгоградской области Александр Дорждеев.
На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии. Сетевое издание «МК в Вологде» vologda.
Вологда, Советский проспект, д.
Как пользоваться ботами нейросетей ChatGPT и Midjourney в «Телеграме» — и стоит ли это делать
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?
Процесс создания этой выставки сам по себе является увлекательной историей. Нейронная сеть, используемая для создания выставки, была обучена на наборе данных тысяч известных картин, что привело к уникальному сочетанию знакомого стиля и новых творческих элементов. Результатом стало визуальное шоу из невероятных произведений искусства, которые являются совершенно новыми, но сохраняют суть оригинальных шедевров. Посетители выставки смогут увидеть знакомые произведения искусства в совершенно новом свете, поскольку нейронная сеть добавляет к исходным изображениям новые текстуры, цвета и формы. Результат наводит на размышления и визуально ошеломляет. Выставка также включает в себя раздел, посвященный искусству, полностью созданному нейросетью. Вдохновленная работами известных современных художников, таких как Такаши Мураками, и красочным миром покемонов, нейросеть создала серию абстрактных произведений, исследующих темы киберпанка и футуризма.
Команда единомышленников создала первую нейросеть для мастеров красоты «Малевич» и уже за первые 20 дней собрал собрал 628 активных юзеров Появления и развития искусственного интеллекта — Малевич. Как подработка на фрилансе переросла в успешный проект. В 2017 году команда единомышленников основала стартап Brandland для того, чтобы сделать что-то большое. Тогда нас было всего 4 человека, с которых и началась история. Максим и Александра Хассан, Оля Блинова и Саша Пономарев поставили перед собой цель — создать продукт, который можно поставить в один ряд с такими гигандами как «Meta», «Apple» и «Google».
Уже даже ленивый проверил креативность нейросетей. Сейчас это, кстати, модное развлечение. Как-то "Комсомолка" Иркутска уже баловалась. Тогда получилось "оживить" некоторые районы столицы Приангарья. Ты пишешь искусственному интеллекту запрос, что хотел бы видеть, а он тебе выдает картинку. И ведь действительно затягивает! А совсем недавно редакция «КП-Иркутск» узнала у нейросети Midjourney, как выглядело бы священное озеро Байкал на полотнах всемирно известных художников. И вот что получилось… Что же это за геометрические фигуры? С трудом, но различаем на фото скалу Шаманку на острове Ольхон.
Нейросеть Сбера Kandinsky 2.1 пользуется огромной популярностью
Нейросеть от Mail. С ее помощью получается из черно-белых снимков сделать цветные или восстановить утерянный элемент. Воспользоваться нейросеть могут все. Для этого нужно перейти на специальную страницу и загрузить скан фотографии. Готовый снимок сохранится в Облако Mail.
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. Вопрос автоматического выбора диапазона параметров по теме генерации остаётся предметом будущих исследований. Вот не совсем удачные генерации объектов на примере котиков, сгенерированные по запросу «Котик с красной лентой»: Картинка 1 — у кота 3 уха; второй не вышел формой; третий немного не в фокусе.
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. Вопрос автоматического выбора диапазона параметров по теме генерации остаётся предметом будущих исследований. Вот не совсем удачные генерации объектов на примере котиков, сгенерированные по запросу «Котик с красной лентой»: Картинка 1 — у кота 3 уха; второй не вышел формой; третий немного не в фокусе. А вот «Автомобиль на дороге среди красивых гор». Автомобиль слева въехал в какую-то трубу, а справа — странноватой формы. При этом на этапе генерации и ранжирования можно менять различные параметры, влияющие на количество генерируемых примеров, их отбор и абстрактность. Пайплайн генерации изображений по тексту В Colab можно запускать инференс модели ruDALL-E Malevich XL с полным пайплайном: генерацией изображений, их автоматическим ранжированием и увеличением. Рассмотрим его на примере с оленями выше.
Сотрудники ФКР прогнали реальное фото города через «фильтры» Малевича, Айвазовского и старых мультфильмов. По Кубизму Малевича нейросеть изобразила индустриальный пейзаж Липецка в перспективе в черных, красных, желтых, синих и голубых тонах. Липецк в советской мультяшной прорисовке отображает классику застройки СССР — оживленные улицы, где разнотипные многоэтажки в окружении зелени соседствуют с небольшими зданиями.
Нейросеть рисует будущее Архангельска: какими будут дома, транспорт и люди
Любая нейросеть представляет собой математическую модель, работающую по принципам, которые очень похожи на работу человеческого мозга. промт можете созда на английском языке, пример "professional photography of Dua Lipa as bat girl". Русский музей запустил собственную нейросеть в социальных сетях. К 125-летию со дня открытия Русский музей запустил собственную нейросеть в сообществе ВКонтакте.
Создана первая нейросеть для мастеров красоты «Малевич»
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.
Липецк руки Айвазовского получился мрачный, несмотря на утреннюю зарю. Город больше напоминает глубинку дореволюционной России с бездорожьем, заснеженными деревьями и храмом на фоне небольших строений. Фигуры людей в купеческих одеждах растворяются в морозном тумане. При этом каждая интерпретация значительно отличается от обычного фото спального района Липецка.
Доступ к проекту пользователям откроют с 25 апреля. Чтобы воспользоваться сервисом необходимо перейти на специальную страницу, загрузить скан фотографии и сохранить новую версию в Облако Mail. Отреставрированным снимком можно будет поделиться с близкими по ссылке, загрузить в социальные сети или сохранить в семейном архиве.
Город больше напоминает глубинку дореволюционной России с бездорожьем, заснеженными деревьями и храмом на фоне небольших строений. Фигуры людей в купеческих одеждах растворяются в морозном тумане. При этом каждая интерпретация значительно отличается от обычного фото спального района Липецка. ФКР предлагает липчанам выбрать наиболее понравившийся вариант.
Первая российская квантовая нейросеть научилась искать рак груди и определять марки вин
Нейросеть разработали и обучили исследователи Sber AI при партнёрской поддержке ученых из Института искусственного интеллекта AIRI на объединённом датасете Sber AI и SberDevices из. Как пользоваться ботами нейросетей ChatGPT и Midjourney в «Телеграме» — и стоит ли это делать. К 125-летию со дня открытия Русский музей запустил собственную нейросеть в сообществе ВКонтакте. Для обучения нейросети были использованы опубликованные в широком доступе фотографии и видео.
Первая российская квантовая нейросеть научилась искать рак груди и определять марки вин
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. Работы Мунка наполнены грустью и печалью, а вот Байкал нейросеть показала вполне весело. Мы протестировали нейросеть ruDALL-E Malevich и развлечения ради сделали запросы про будущее Архангельска: какой будет природа через много лет, до чего дойдет наука.
Как пользоваться ботами нейросетей ChatGPT и Midjourney в «Телеграме» — и стоит ли это делать
Соблюдение авторских прав: Все права на материалы, опубликованные на сайте vologda. Использование материалов, опубликованных на сайте vologda. Гиперссылка должна размещаться непосредственно в тексте, воспроизводящем оригинальный материал vologda.
Задача о вине отличалась тем, что была многоклассовой. Достигнутая на этом этапе точность оказалась равной примерно 94 процентам, причем в задаче об обнаружении рака этот результат получался уже после 10 итераций. Там точность составила 90 процентов после нескольких десятков итераций. К сожалению, авторы не сравнивали результаты работы квантовой нейросети с решением тех же задач с помощью других подходов машинного обучения, включающих обычные нейросети. Из-за этого сложно оценить пользу от квантового обобщения нейросети. Тем не менее, подобные исследования необходимы в качестве стартовой точки для масштабирования квантового машинного обучения, которое в перспективе позволит ускорить решение задачах классификации и распознавания. Ранее мы рассказывали, как физики научили квантовую нейросеть работать с квантовыми входными данными.
СММщий больше не нужен, так как сервис ползволяет даже с телефона создавать контент в соцсети, блоги, рекламу, получать клиентов, решать вычислительные задачи, создавать образовательные продукты просто и качественно. В 2023 полностью перешли на удаленный формат работы и оставили свой офис. Мы усердно трудимся каждый день и идем к намеченной цели уверенными шагами. Malevich iamgpt — амбициозный проект. Чтобы так подробно создать нейросеть со своей библиотекой, которая содержит терабайты данных об индустрии красоты, потребовалось много усилий.
Цель проекта — обучение нейросети распознавать на снимках злокачественные новообразования, а также классифицировать рак легких. Инициативную разработку студенты ВоГУ собираются предложить Департаменту здравоохранения Вологодской области. Современный уровень машинной диагностики позволит более эффективно решать задачи региональной программы Вологодской области «Борьба с онкологическими заболеваниями» на 2019—2024 годы, в том числе разгрузить специалистов первичного звена», — отметил Георгий Рапаков. Одна из проблем, на решение которой направлено исследование, это позднее выявление рака легких.
«СберКарту» теперь можно украсить картинами Малевича и Коровина
Нейросеть Kandinsky создала десять произведений в стиле великого художника. промт можете созда на английском языке, пример "professional photography of Dua Lipa as bat girl". В воронежском музее нейросеть создала картины известных художников. Один дрочер в свою нейросеть азиаток напихал, другой пельменегубых.