[моё] Digital Цифровой рисунок Нейронные сети Арты нейросетей Супрематизм Авангард Философия Искусство Искусственный интеллект Текст Казимир Малевич Midjourney. Примеры художественных стилей, которые поддерживает нейросеть генерации изображений "Нейроплод". «Нейронные сети могут полноценно генерировать голос, полностью копировать его и заставлять озвучивать различные странные вещи. Любая нейросеть представляет собой математическую модель, работающую по принципам, которые очень похожи на работу человеческого мозга. Любая нейросеть представляет собой математическую модель, работающую по принципам, которые очень похожи на работу человеческого мозга.
10 картин. Как Малевич «нарисовал» Барановичи
Нейронная сеть, используемая для создания выставки, была обучена на наборе данных тысяч известных картин, что привело к уникальному сочетанию знакомого стиля и новых творческих. С Kandinsky и «Сбертян» — нейросеть генерировала фоны, а художница и автор персонажа — девушку. В ней нейросеть в режиме реального времени генерирует бесконечный поток уникальных портретов. Полотна великих русских художников, которые были утрачены в ходе Сталинградской битвы, воссозданы нейросетью Сбера Kandinsky и представлены широкой аудитории.
NVIDIA представила ИИ, который генерирует видео с высоким разрешением по текстовому описанию
Популярная нейросеть Stable Diffusion XL позволяет настраивать точность соответствия запросу, число шагов и прочие параметры генерации. Один дрочер в свою нейросеть азиаток напихал, другой пельменегубых. Эти инструменты — Midjourney, Stable Diffusion, RunwayML — используют одну и ту же систему нейронной сети, обученной на огромном количестве изображений. 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. С Kandinsky и «Сбертян» — нейросеть генерировала фоны, а художница и автор персонажа — девушку.
В Москве пройдет выставка, созданная при помощи мировых нейросетей и российской нейросети ReText.AI
Обзор нейросетей, которые рисуют картины по заданному тексту онлайн – Midjourney, dall-e 2, rudalle, artbreeder и другие. Для обучения нейросети использованы опубликованные в широком доступе фотографии и видео. [моё] Digital Цифровой рисунок Нейронные сети Арты нейросетей Супрематизм Авангард Философия Искусство Искусственный интеллект Текст Казимир Малевич Midjourney.
Нейросеть рисует будущее Архангельска: какими будут дома, транспорт и люди
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. фамилия известного художника-супрематиста, отражает взгляд компании на архитектуру для жизни. Для обучения нейросети использованы опубликованные в широком доступе фотографии и видео.
Нейросеть Mail.ru поможет отреставрировать фотографии
Kandinsky 2.1 — нейросеть, которая умеет создавать с нуля и обрабатывать изображения. В преддверии 9 мая открыла доступ к нейросети, которая позволяет бесплатно отреставрировать старые фотографии. Результат генерации в нейросети Kandinsky 2.1 со стилями «Малевич», «киберпанк», «советский мультфильм» и «картина маслом». Для обучения нейросети использованы опубликованные в широком доступе фотографии и видео.
Русский музей запустил собственную нейросеть в сообществе ВКонтакте - События
Редактор MLVCH Malevich работает в online-режиме: Вы делаете снимок или выбираете фотку из вашей галереи; Далее вам необходимо выбрать понравившийся фильтр в MLVCH и подтвердить выбор; После этого приложение отправит вашу фотографию на сервер для обработки; Через некоторое время на ваш девайс вернется перерисованный вариант фотографии; Вы можете сохранить результат в галерею или сразу поделиться им в социальных сетях Фейсбук или Инстаграм. Это можно однозначно отнести к минусам. При этом даже платный сервис не гарантировал быструю обработку — процедура занимала от 5 до 20 минут. Первые 5 снимков в день обрабатываются бесплатно. Все остальные обойдутся вам в 50 рублей штука; Бесплатный режим — здесь Малевич предлагает своим пользователям упрощенный режим обработки. На выбор имеется всего 6 фильтров. Оба режима мало отличаются по качеству нарисованных картин. Самое главное отличие — это набор фильтров.
По сравнению с полностью бесплатным конкурентом Prisma Малевич сильно проигрывает. Однако в программе Призма гораздо меньший набор возможностей.
Самое главное здесь — не потерять время на исследованиях и начать лечение как можно раньше», — считает студент ВоГУ Павел Смирнов. В дальнейшем студенты планируют добиться еще более точных результатов за счет расширения набора данных и привлечения новых методов искусственного интеллекта. Инициативную разработку студенты ВоГУ собираются предложить департаменту здравоохранения Вологодской области. Надеюсь, наш проект найдет отклик у специалистов, и вместе мы сможем обсудить возможности использования нейросетевого подхода и методов искусственного интеллекта в работе учреждений здравоохранения города и области, — отметил Георгий Рапаков.
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.
Минкульт направил жалобу в Генпрокуратуру, чтобы все-таки добиться возбуждения уголовного дела.
Реставрационный совет Третьяковской галереи оценил ущерб от повреждения картины в 250 тыс. Картина находится в коллекции Государственной Третьяковской галереи и была предоставлена «Ельцин-центру» для выставки «Мир как беспредметность. Рождение нового искусства».
Сейчас полотно вернули назад в Третьяковку.
Липецк в стиле Малевича, Айвазовского и советской анимации создал ФКР в нейросети
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». 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.
Разработчики проанализировали более ста произведений искусства. Пользователь получит несколько портретов. Фото: пресс-служба Русского музея.
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. Выставка также включает в себя раздел, посвященный искусству, полностью созданному нейросетью.
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.
Вологодские студенты обучили нейросеть распознавать рак легких
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. Не знаем, как изменится климат. Только на этот раз мы ничего про экологию не вводили. Ямочный ремонт спустя много лет всё еще в тренде? Кажется, нет. Так он будет выглядеть. Есть ощущение, что в нем будут заложены более подробные данные про организм и отсканировать можно будет хоть что, например сердце Внезапно — «Чумбаровка через много лет».
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.
При активации режима «изображений» - вы можете выбрать мощность работы нейросети. Уровень «Мастер» - использует в х12 раз больше вычислительной мощности, создавая результаты премиального уровня. Например: --ar 3:2 — как печатные фотографии; --ar 7:4 — экран телефона;.
Известные полотна Бориса Кустодиева, Карла Брюллова, Валентина Серова, Михаила Врубеля, Казимира Малевича, Пабло Пикассо и ряда других великих мастеров из собрания музея предстанут в современном прочтении нейросети, разработанной на платформе социальной сети. Желающим увидеть свой портрет в новой творческой трактовке следует отправить фото арт-боту, обозначить пол и получить в личном сообщении сгенерированное нейросетью изображение. Для этой цели разработчики проанализировали более 100 произведений искусства.
Малевича заменили нейросетью
На выставке нейросеть предстанет как автор произведений искусства, поэтому ей дадут слово. Она расскажет, что по ее мнению является красивым, а что нет; в чем секрет гениальных художников — в таланте или виртуозном владении анатомией, геометрией и перспективой; и наконец, сможет ли нейрохудожник заменить человека-творца. Текст для закадрового голоса написан при помощи российской нейросети Retext.
Получить картину со своим изображением достаточно просто. Для этого нужно подписаться на сообщество Русского музея во «ВКонтакте», отправить фото арт-боту и обозначить пол. Сгенерированное нейросетью изображение придет в личном сообщении.
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».
Сервисы, которые мы все используем и любим. Летом 2023 года — создан первый частный исскуственный интеллект. Проект работает полностью на базе Вконтакте, поэтому работает без VPN, очереди, перегрузки сервера, багов и зарубежного номера.
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.