В компании объяснили, что для обучения нейросети использовались многочисленные кадры и видео из широкого доступа, благодаря чему технология более точно восстанавливает.

Вышел трейлер первого фильма, созданного с помощью нейросетей. 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. Один дрочер в свою нейросеть азиаток напихал, другой пельменегубых. Результат генерации в нейросети Kandinsky 2.1 со стилями «Малевич», «киберпанк», «советский мультфильм» и «картина маслом».

Тест: Малевич или нейросеть?

Суть инновационного проекта заключается в том, чтобы научить нейросеть распознавать на снимках злокачественные новообразования и классифицировать рак легких на ранней стадии. Популярная нейросеть Stable Diffusion XL позволяет настраивать точность соответствия запросу, число шагов и прочие параметры генерации. Обучение нейросети ruDALL-E на кластере Christofari стало самой большой вычислительной задачей в России. Теперь нейросеть, подобно опытному фокуснику, формирует промежуточное представление картинки в виде латентного кода — своеобразной «шпаргалки», содержащей квинтэссенцию.

Искусство 2.0. Нейрохудожник

Новости видео-маркетинга. Шесть ошибок в продвижении бизнес-канала на YouTube. В воронежском музее нейросеть создала картины известных художников. Как вы уже, наверное, знаете по новостям на DTF, с такими алгоритмами главное — правильно составить исходный запрос. открыла доступ к нейросети, которая может восстановить старые фотографии. Сегодня схожие работы могут генерировать нейросети. Полотна великих русских художников, которые были утрачены в ходе Сталинградской битвы, воссозданы нейросетью Сбера Kandinsky и представлены широкой аудитории.

В Москве пройдет выставка, созданная при помощи мировых нейросетей и российской нейросети ReText.AI

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. Ограничений на количество обрабатываемых фотографий нет, пользователям станут доступны все функциональности нейросетевой модели.

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. А вот «Автомобиль на дороге среди красивых гор». Автомобиль слева въехал в какую-то трубу, а справа — странноватой формы.

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. А вот «Автомобиль на дороге среди красивых гор».

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. Метод распознавания рака легких, который применяют студенты ВоГУ — это традиционная обработка изображений нейросетью.

10 картин. Как Малевич «нарисовал» Барановичи

Нейросети стремительно входят в нашу жизнь и даже грозят тем, что скоро смогут заменить многие профессии, но так ли они хороши на самом деле? Примеры художественных стилей, которые поддерживает нейросеть генерации изображений "Нейроплод". В Москве пройдет выставка, созданная при помощи мировых нейросетей и российской нейросети Нейросети стремительно входят в нашу жизнь и даже грозят тем, что скоро смогут заменить многие профессии, но так ли они хороши на самом деле? Нейросеть разработали и обучили исследователи Sber AI при партнёрской поддержке ученых из Института искусственного интеллекта AIRI на объединённом датасете Sber AI и SberDevices из. Для обучения нейросети были использованы опубликованные в широком доступе фотографии и видео.

Выставка воссозданных с помощью нейросети Kandinsky картин открылась в Волгограде

Самыми популярными запросами стали: «кот», «любовь» и «космос». Нейросеть Kandinsky 2. 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.

Для этой цели разработчики проанализировали более ста произведений искусства.

Тем самым, используя новые технологии, приложение создаст ваш портрет в выбранном образе и соответствующей художественной манере, а друзья и коллеги смогут проверить свой потенциал и определить первоисточник. Наряду с ним в собрании музея экспонируется и уникальная коллекция «Музея Людвига» с произведениями Пабло Пикассо. Энди Уорхолла, Роя Лихтенштейна и других мастеров.

В дальнейшем вы сможете создавать все графические материалы в пару кликов. При активации режима «изображений» - вы можете выбрать мощность работы нейросети. Уровень «Мастер» - использует в х12 раз больше вычислительной мощности, создавая результаты премиального уровня.

Тем самым, используя новые технологии, приложение создаст портрет в выбранном образе и соответствующей художественной манере, а друзья и коллеги смогут проверить свой потенциал и определить первоисточник. Читайте нас в.

Нейросеть от Mail.ru отреставрирует фотографии

Разработчиками проекта проанализировано более ста картин. Получить свой личный портрет "от Кустодиева", "от Врубеля" и прочих совсем просто. Нужно подписаться на сообщество музея "ВКонтакте" и отправить фото арт-боту. На всякий случай написав, женщина вы или мужчина - чтобы потом не получить портрет молодого человека в женском платье.

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.

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. Ранее при помощи подобной технологии испанские художник смогли восстановить утраченную картину Диего Веласкеса «Изгнание морисков». На обучение искусственного интеллекта и написание полотна потребовалось более ста часов. Картина «Изгнание морисков» была утрачена в 1734 году во время пожара в королевском дворце Алькасар.

Сохранились лишь эскиз Веласкеса и подробные описания современников.

При этом фотография буквально перерисовывается с нуля благодаря искусственному интеллекту. В данной статье вы узнаете все о приложении для фотографий Малевич. История создания Малевич В 2016 году в магазины мобильных приложений вышла программа Призма, которая первая использовал в редактировании фото нейронные сети. Приложение сразу набрало огромную популярность, в результате чего многие студии старались повторить успех оригинала. Одним из таких является программа-фоторедактор Малевич, которая редактирует фото в онлайн режиме. Самое удивительное, что MLVCH обошло по популярности первоисточник и сейчас занимает лидирующие позиции в своем сегменте. Изначально разработчики выпустили версию под операционную систему iOS.

После некоторых доработок программа дошла и до пользователей Андроида. В сервисе Малевич вы можете превратить любую фотографию с вашего телефона в настоящую картину. При этом создатели приложения предусмотрели целый набор стилей известных художников, поэтому ваши перерисованные фотографии не останутся без внимания.

Нейросеть «Кандинский» будет рисовать фотороботы подозреваемых в совершении преступлений

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. Для меня же как для теоретика и историка важно, что когда появляются новые способы коммуникаций, запоминания или воспоминания, они заставляют нас по новому взглянуть на наши самые базовые концепции и понятия, поэтому мне бы хотелось посмотреть на изображения, создаваемые ИИ в контексте истории искусства. ИИ в контексте истории искусства Давайте подумаем о роли копий и оригинала в нашей культуре, и как это работает в эпоху нейросетей. Изображение создаётся ИИ посредством текстового запроса.

Вы пишете текстовое описание — и искусственный интеллект выдает вам картинку. Пользователи могут видеть, как другие люди набирают свои запросы в каналах Discord, — и таким образом учатся работать с ИИ, создавать собственные запросы и модифицировать их. И вот, например, я вижу как некий человек — я не знаю кто — печатает свой запрос. Я вижу, что это интересный запрос и хочу его скопировать. Я могу скопировать запрос целиком и дальше менять какие-то слова, но я могу скопировать детали и собрать свой собственный запрос из таких чужих фрагментов — описаний эффектов, освещения, цвета — которые я заимствую у другого человека. Копирование всегда было сущностью человеческой культуры, но не просто копирование, а творческое преобразование копируемого материала. То же самое происходит в эволюции: она представляет собой бесконечное копирование биологического материала, куда постоянно вкрадываются различные ошибки — таким образом появляются новые виды живых существ.

Мы можем вообразить себе некого художника, который занимается копированием, но в то же время создаёт нечто новое — чисто технически это можно назвать ошибкой, но мы называем это гениальностью, хотя принцип точно такой же. Мне неоднократно говорили, что если двести раз подряд провести эту операцию, получится что-то интересное. Однако когда мне удавалось сделать что-то интересное, я сам тут же видел, что меня кто-то копирует.

Выставка «Искусство 2. Нейрохудожник» обещает стать уникальным опытом как для любителей искусства, так и для любителей технологий. Это возможность убедиться в возможностях нейронной сети и исследовать границы творчества в эпоху цифровых технологий. Приходите и насладитесь красотой искусства в новом свете! СПРАВКА: Искусственный интеллект является сложной интеллектуальной компьютерной программой, способной реализовать прикладные задачи и процесс сбора информации также как это выполняют ученые и люди. На данный момент экспериментаторы ИИ работают над алгоритмами глубокого обучения, основываясь на алгоритмах нейронных сетей, и используют новые возможности памяти для различных видов деятельности и систем. Такой подход обеспечивает высокую эффективность, когда компьютерам необходимо работать подобно людям.

Рождение нового искусства». 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.

В наше время, благодаря нейросетям, это не так и трудно сделать.

Смотрите, каким мог «видеть» наш город всемирно известный художник, если бы сегодня попал на улицы Барановичей. Первым зданием, которое увидел Малевич в нашем городе, был железнодорожный вокзал. Художник сделал вот такой набросок и отправился дальше. Иллюстрация нейросетей Подходя к автобусной остановке, он заметил старое здание пожарного депо на улице Тельмана. Иллюстрация нейросетей Пожарное депо в Барановичах. Фото BAR24 А в центре вот таким художник увидел фонтан.

Малевича заменили нейросетью

ai-forever/rudalle-Malevich · Hugging Face	Пока что представленная нейросеть является лишь исследовательским проектом и не ясно, когда что-то подобное NVIDIA выпустит в открытый доступ.
Нарисовать картинку с помощью нейросети на русском языке	Для нейросети слишком неочевидный ракурс, это Малевич.

Новости малевич нейросеть