С Kandinsky и «Сбертян» — нейросеть генерировала фоны, а художница и автор персонажа — девушку.
MLVCH - бесплатно скачать онлайн приложение для обработки фото
Один дрочер в свою нейросеть азиаток напихал, другой пельменегубых. Опробовать возможности нейросети можно бесплатно на официальной странице сервиса. В ней нейросеть в режиме реального времени генерирует бесконечный поток уникальных портретов. Примеры художественных стилей, которые поддерживает нейросеть генерации изображений "Нейроплод".
Примеры запросов и стилей генерации изображений
Русский музей запустил собственную нейросеть в социальных сетях. Нейросеть способна восстановить поврежденные участки снимка (порванные места или потертости), а также сделать из ч/б фотографии цветную. Нейронная сеть, используемая для создания выставки, была обучена на наборе данных тысяч известных картин, что привело к уникальному сочетанию знакомого стиля и новых творческих. это DALL-E 2, Midjourney и Stable Diffusion. С Kandinsky и «Сбертян» — нейросеть генерировала фоны, а художница и автор персонажа — девушку. Нейросеть не просто перерисовывала картины, но делала это в непривычных для художников стилях, среди которых экспрессионизм, пуантилизм и импрессионизм.
[quiz] Угадай, кто нарисовал картину — Казимир Малевич или нейросеть
В том плане, что история учит нас», — подчеркнул первый заместитель губернатора Волгоградской области Александр Дорждеев. Интерактивная выставка «Возрожденная коллекция» работает в Волгоградском музее изобразительных искусств имени Машкова до 23 июня. Увидеть полотна можно и в 3D-галерее на сайте проекта. Смотрим «Вести. Волгоград»: smotrim.
Искусственный интеллект создаст портрет в избранном образе и соответствующей художественной манере. Для этого специалисты проанализировали более ста произведений искусства. Еще материалы.
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.
Однако мне он нравится, поскольку именно идея статистики отличает ИИ от других медиа, ведь нейронные сети обучаются на миллионах разных картинок. Или мне еще нравится Probabilistic Image —"вероятностное изображение", потому что суть работы с нейронными сетями в том, что они создают картинки в соответствии с вашим текстовым запросом, то есть те, которые, вероятно, соответствуют тому, что вы хотели получить.
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.
К 9 Мая нейросеть Mail.ru поможет отреставрировать фотографии
Чтобы подобных недочетов было меньше, базу нейросети пополняют репродукциями фресок аналогичной иконографии и стиля. «Малевич»: россиянам продемонстрировали нейросеть будущего. Русский музей к 125-летию со дня открытия запустил собственную нейросеть в своем сообществе во «ВКонтакте». Сегодня схожие работы могут генерировать нейросети. В комментариях на старожилы уже начали уставать от потока новостей про нейросети, однако зрительский интерес к ним все еще не падает.
Тест: Малевич или нейросеть?
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. Глава группы машинного обучения Mail.
Доступ к проекту будет предоставлен всем пользователям 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.
Текст для закадрового голоса написан при помощи российской нейросети Retext. Результатом этого эксперимента стал проект «Искусство 2. 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.
Пользователи смогут увидеть свои портреты в современном прочтении нейросети на полотнах Бориса Кустодиева, Карла Брюллова, Валентина Серова, Михаила Врубеля, Казимира Малевича, Пабло Пикассо и ряда других великих мастеров из собрания музея. Получить картину со своим изображением достаточно просто. Для этого нужно подписаться на сообщество Русского музея во «ВКонтакте», отправить фото арт-боту и обозначить пол.
Нейросеть от Mail.ru отреставрирует фотографии
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.
Липецк в стиле Малевича, Айвазовского и советской анимации создал ФКР в нейросети 14:41, 8 июня 2023 г. Центральный федеральный округ Липчанам предлагают выбрать понравившийся вариант Фонд капремонта с помощью нейросети создал облик Липецка в стилях известных художников и советской анимации. 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.
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.
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. В будущем студенты планируют улучшить показатели за счет расширения набора данных и привлечения новых методов искусственного интеллекта.
Русский музей запустил собственную нейросеть в сообществе ВКонтакте - События
С ростом объема данных растет время, необходимое для проведения этих операций. Чтобы справится с этой проблемой, специалисты обратились к другой бурно развивающейся области — квантовым вычислениям. Квантовые компьютеры интересны тем, что способны производить ряд математических операций существенно быстрее, чем классические компьютеры. Объединение достижений этих двух областей привело к появлению квантового машинного обучения. Одна из ветвей подобных исследований — это создание квантовой нейросети , в которой искусственный нейрон заменен кубитом. Мы уже рассказывали, как такую нейросеть научили довольно точно предсказывать свойства молекулы водорода. 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 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. В будущем студенты планируют улучшить показатели за счет расширения набора данных и привлечения новых методов искусственного интеллекта.
GPT-4 лучше учитывает контекст, умеет распознавать изображения, хорошо работает с русским языком и сдает сложные экзамены на уровне отличников. Однако разрыв между версиями становится очевидным по достижении определенного порога сложности задачи. Я попыталась проверить несколько ботов, на какой версии GPT они работают: спрашивала об этом в самом чате. Не врет! Модель не распознает контекст и создает менее креативный текст. Есть ли боты именно с ChatGPT. Боты в «Телеграме» — это черные ящики. Возможно, они используют модели OpenAI, а возможно, какие-то другие.
Материалы помогут воссоздать детали и раскрасить снимки более точно, в соответствии с действительностью. Мы уверены, что это поможет многим людям по-другому взглянуть на дорогие им снимки и сохранить их не только в памяти», — прокомментировал Дмитрий Меркушов, руководитель группы машинного обучения Mail.
Нейросеть ruDALL-E Malevich от Сбера: исключительно уникальные картинки
- Популярное
- Онлайн-курсы
- Нейросети для генерации картинок: Midjourney, DALL-E, Google Imagen и Artbreeder
- Боты нейросетей в Телеграме: как подключить и пользоваться
- Айвазовский
- Тест: Малевич или нейросеть?
В воронежском музее нейросеть создала картины известных художников
Дмитрий Меркушов Руководитель группы машинного обучения Mail. Ранее ИИ-функции в сервисах Mail.
В случае с Midjourney вся работа ведётся через специального бота в Discord, так что составлять запросы можно хоть по дороге на работу, в спортзале или в любом другом месте.
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.
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.
Иллюстрация нейросетей Краеведческий музей и брусчатка. Фото BAR24 Проголодавшись, художник купил пару «лодочек» и отправился перекусить в молодой парк. После чего набросал картину с фонтаном. Иллюстрация нейросетей Фонтан в молодом парке. Иллюстрация нейросетей Покровский собор в Барановичах. Фото BAR24 Малевич уже собирался уезжать на вокзал, но случайно сел не на тот автобус и попал в микрорайон Боровки. Там он увидел и нарисовал железное дерево у входа в парк семейных деревьев.