Нейросеть сделала Беллу Хадид героиней фильмов Андрея Тарковского и Дэвида Линча. Мы попросили нейросеть придумать «Ниву» будущего и самую красивую машину XX века. Сегодня схожие работы могут генерировать нейросети. Команда единомышленников создала первую нейросеть для мастеров красоты «Малевич» и уже за первые 20 дней собрал собрал 628 активных юзеров.
Нейросеть от Mail.ru отреставрирует фотографии
За предоставление ложной информации, либо публикации чьих-либо персональных данных администрация сайта ответственности не несет Сайт не собирает абсолютно никакой конфиденциальной информации ни под каким предлогом Сайт не поддерживает никакие меньшинства: радужных дней, флагов и прочей ерунды не будет Сайт не имеет отношения к политике.
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.
Результатом этого обучения стало создание неповторимых картин, в которых, с одной стороны, считывается индивидуальный стиль каждого художника, с другой стороны — это совершенно новые произведения искусства, которые ранее не были представлены миру. Результат наводит на размышления и визуально ошеломляет», — сообщили Global City Москва в пресс-службе Artplay. Второй раздел выставки «Искусство 2. Нейрохудожник» — картины, созданные нейросетью в стиле киберпанк и футуризм.
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». Например, в ABBYY команда специалистов использовала технологии, чтобы найти и проанализировать все упоминания цветов — красного, синего, желтого и так далее — в романах Михаила Булгакова, а потом они составили цветовую карту его произведений. Получился проект, интересный любителям литературы, который помог изучить и протестировать дополнительные возможности технологии для обработки неструктурированной информации». Алексей Никифоров Руководитель подразделения технологических решений Hitachi Vantara «Речи о становлении полноценного рынка предметов AI-искусства пока не идет. Чаще всего это единичные работы отдельных коллективов или энтузиастов. Будут ли ИТ-компании заниматься этим в будущем? Возможно, у нас появятся какие-нибудь портативные устройства, такие "карманные художники", но эта история больше похожа на производство развлечений, а не шедевров. Искусство — это же про элитарность, единичность работы. Если каждый может воспроизвести то, что уже создано, остается ли это искусством? Выгода от производства таких решений пока непонятна». Они больше используются в узкоспециализированных кругах — среди фоторедакторов в издательствах, дизайнеров в домах мод, визажистов и сценаристов в киностудиях. Наша компания также активно обучает модели, масштабирует, предлагает разработчикам и стартапам использовать технологии для создания своих уникальных продуктов. В прошлом году с одним из итальянских домов мод мы разработали приложение для помощи дизайнерам, которое генерирует варианты платьев по заранее определенной модели и накладывает на нее различные рисунки тканей, фурнитуры, украшений». Денис Аникин Директор по информационным технологиям Mail. Появляется много стартапов, в том числе и в России. За примерами далеко ходить не надо — из отечественных проектов достаточно вспомнить приложение Prisma, которое стилизует фотографии под работы известных художников с помощью искусственной нейронной сети. Сегодня технологии искусственного интеллекта могут совершить революцию даже в самых творческих областях. Нейросети научились рисовать картины, сочинять музыку и стихи, и даже придумывать сценарии к фильмам. На мой взгляд, цель ИИ заключается не в замене людей, а в том, чтобы помочь приумножить наши возможности, в том числе для творческих исследований и открытий». Искусственный интеллект не заменит художника Как вы видим, искусственный интеллект все активнее отстаивает свои позиции на арт-сцене.
Нарисовать картинку с помощью нейросети на русском языке
Сегодня схожие работы могут генерировать нейросети. Нарисовать картинку с помощью нейросети ruDALL-E можно в двух режимах: «Кандинский» — создание коллажа из 16 изображений, или «Малевич» — изображение одно, но в более. Нейронный Казимир: как искусственный интеллект повторяет работы Малевича. Мы попросили нейросеть придумать «Ниву» будущего и самую красивую машину XX века.
Нейросеть Сбера Kandinsky 2.1 пользуется огромной популярностью
Российские ученые создали первую отечественную квантовую нейросеть на основе сверхпроводящих кубитов. Временно исполняющая обязанности генерального директора Русского музея — о запуске нейросети. Команда единомышленников создала первую нейросеть для мастеров красоты «Малевич» и уже за первые 20 дней собрал собрал 628 активных юзеров.
Владимир Малевич - новости
Во дворцах и садах Русского музея, на его интернет-ресурсах мы рады представить нашим реальным и виртуальным посетителям шедевры великих мастеров прошлого и произведения наших современников. Вконтакте помогают нам привлекать новую аудиторию, рассказывать об искусстве, знакомить с выдающимся художественным собранием музея. С помощью новейших современных технологий мы можем показать подписчикам избранные полотна из нашего собрания и увидеть, как нейросетью трактуются известные художественные образы» - прокомментировала ВРИО генерального директора Русского музея Анна Цветкова. Отдел реализует межмузейные проекты и образовательные программы для музейных специалистов.
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. В первом случае речь шла о вычислении четности, идентификации меток рака молочной железы и определении марки вина.
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.
Полицейские анализируют кадры с камер наблюдения и опрашивают возможных очевидцев. Вандал повредил работу Лепорской 7 декабря 2021 года. Он пририсовал шариковой ручкой глаза на лицах двух фигур, изображенных на картине. Изначально управление МВД по Екатеринбургу отказало в возбуждении уголовного дела.
Согласно проверке ведомства, ущерб оценивается в 200 тыс.
Так, искусственный интеллект стал разбираться в творчестве художников и художественных стилях. Результатом этого обучения стало создание неповторимых картин, в которых, с одной стороны, считывается индивидуальный стиль каждого художника, с другой стороны — это совершенно новые произведения искусства, которые ранее не были представлены миру. Результат наводит на размышления и визуально ошеломляет», — сообщили Global City Москва в пресс-службе Artplay.
Второй раздел выставки «Искусство 2.
Малевича заменили нейросетью
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». 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.
Готовый снимок сохранится в Облако Mail. Для обучения нейросети использовались фотографии и видео из общего пользования. Ее получилось обучить восстанавливать и раскрашивать кадры близко к оригиналу. Стоит отметить, что ограничений по количеству загрузок на реставрацию снимков нет. Мы уверены, что это поможет многим людям по-другому взглянуть на дорогие им снимки и сохранить их не только в памяти», — прокомментировал руководитель группы машинного обучения Mail.
Художники активно используют генеративно-состязательные сети в творческих целях. 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.
Однако, по сравнению с остальными сервисами, у ruDALL-E достаточно долгое ожидание, которое может составлять до 15-20 минут в зависимости от количества желающих. Нарисовать картинку с помощью нейросети ruDALL-E можно в двух режимах: «Кандинский» — создание коллажа из 16 изображений, или «Малевич» — изображение одно, но в более высоком качестве. Стоит учитывать, что российская нейросеть менее точно выполняет запросы и требует более точных формулировок. Иногда, для получения результата требуется повторять запрос несколько раз. Использовать сервис можно через приложение «Салют». Запрос: на английском языке Регистрация и авторизация: не требуется. Очень быстрый и интуитивно понятный сервис. Быстрая генерация изображений время ожидания — 1 минута , однако невысокое качество картинки. Возможно сохранить картинку в разных форматах или сделать скриншот.
Нарисовать картинку с помощью нейросети на русском языке
Иконка канала NeurMax / Про нейросети. На днях открыл для себя нейросеть ruDALL-E. Что она делает: вы пишете некий текст, а нейросеть генерирует изображение. Мы протестировали нейросеть ruDALL-E Malevich и развлечения ради сделали запросы про будущее Архангельска: какой будет природа через много лет, до чего дойдет наука. В результате нейронная сеть сможет распознать разные виды злокачественных новообразований и отличать здоровые легкие от пораженных заболеванием».
Тест: Малевич или нейросеть?
| Нейросеть показала, как выглядит мультивселенная — видео | «Нейронные сети могут полноценно генерировать голос, полностью копировать его и заставлять озвучивать различные странные вещи. |
| Нейросети рисуют картины по тексту онлайн | | Малевич нейросеть для мастера красоты ОБЗОР (расширенный режим) v2.20. |
| NVIDIA представила ИИ, который генерирует видео с высоким разрешением по текстовому описанию | Обучение нейросети ruDALL-E на кластере Christofari стало самой большой вычислительной задачей в России. |
| Нейросеть Сбера Kandinsky 2.1 пользуется огромной популярностью | К 125-летию со дня открытия Русский музей запустил собственную нейросеть в сообществе ВКонтакте. |
Нейросеть рисует будущее Архангельска: какими будут дома, транспорт и люди
Сейчас полотно вернули назад в Третьяковку. Анна Лепорская была ученицей художника-супрематиста Казимира Малевича. Работала в кругу других авангардистов, в том числе совместно с Николаем Суетиным и Львом Юдиным. Известна в первую очередь как мастер художественного фарфора. Помимо Третьяковки ее работы обширно представлены в собрании Русского музея.
Если вы внезапно захотите чтобы о вашем продукте услуге написали статью - нужно будет убедить в том, что ваш продукт полезен Все контакты специалистов, размещенные на сайте - рекомендации посетителей сайта с одобрения рекомендуемых специалистов. За предоставление ложной информации, либо публикации чьих-либо персональных данных администрация сайта ответственности не несет Сайт не собирает абсолютно никакой конфиденциальной информации ни под каким предлогом Сайт не поддерживает никакие меньшинства: радужных дней, флагов и прочей ерунды не будет Сайт не имеет отношения к политике.
А это результат работы другой нейросети, Midjourney, по запросу с теми же словами Для обучения использовалось около 1,2 млрд пар «текст — изображение», а также отдельный набор из двух миллионов пар высококачественных изображений.
Новая версия нейросети вышла 4 апреля , пользовали могут создавать изображения более чем в десяти стилях по текстовому запросу. Ранее сообщалось , что нейросеть Яндекса «Шедеврум» уже возглавила российский топ App Store.
РФ» запустили викторину, участникам которой предлагается отгадать, какие картины нарисовала нейросеть, а какие — сами художники. Роботы создали свои версии картин таких знаменитых художников, как Малевич, Айвазовский, Серов, Брюллов, Гончарова и другие. Этот эвент приурочен к акции «Ночь музеев». Нейросеть не просто перерисовывала картины, но делала это в непривычных для художников стилях, среди которых экспрессионизм, пуантилизм и импрессионизм.