Вместе с тем, чем активнее развиваются нейросети, тем сложнее становится отличать их «творения» от работ обычных людей. Целью этого проекта стала интеграция нейросети и творчества Казимира Малевича, поэтому самые популярные картины художника были обработаны нейросетью Dezgo и выставлены.
NVIDIA представила ИИ, который генерирует видео с высоким разрешением по текстовому описанию
Читайте все самые свежие и актуальные новости 2024 на НЕЙРОСЕТЬ ДЛЯ BEAUTY МАСТЕРОВ КРАСОТЫ Малевич GPT нейросеть на русском. Нейросеть попробовала показать, как выглядит мультивселенная, и создала видео, где одно и то же событие повторяется бесконечное количество раз. Нейросеть также способна восстановить недостающие элементы в кадре (оторванные куски бумаги, пятная и так далее).
В воронежском музее нейросеть создала картины известных художников
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.
А обычные пользователи — спорить о том, можно ли с первого взгляда определить, где настоящее изображение, а где «рисунок» нейросети.
Сам Моран рассказал, что ситуация вызвала у него смешанные чувства. С одной стороны, он был польщен, а с другой — расстроен. Но в то же время это обесценивание моего творчества: ведь это была долгая и тяжелая работа, а мне вроде как сказали, что я просто случайный парень, который набрал несколько слов в программе и получил картину», — отметил вьетнамский художник. И намерен «защитить свое право оставаться художником-человеком».
Я боюсь, что все художники просто потеряют страсть к созданию картин», — признался Моран. Они отметили, что модераторами работают неоплачиваемые волонтеры, у которых «тоже бывают плохие дни и иногда они говорят что-то в запале». При этом в сообществе отметили, что считают правильной блокировку подозрительных работ — иначе найдутся люди, которые на самом деле будут публиковать их, выдавая за свои. А это может стать трендом, который реально навредит художникам.
Технологии будущего Как программа позволяет найти полезные увлечения на основе личных особенностей человека Нейросети, способные генерировать реалистичные изображения, считаются одним из наиболее перспективных направлений в области исследований искусственного интеллекта ИИ. По словам директора центра разработки Artezio Дмитрия Паршина, это направление машинного обучения начало исследоваться только несколько лет назад — в 2014—2015 годах. При этом коммерчески применимые результаты появились лишь некоторое время спустя, в зависимости от задачи. Например, создание реалистичных изображений лиц было достигнуто в 2018 году, а создание реалистичных изображений пейзажей это более сложно — в 2019 году.
Вместе с тем, чем активнее развиваются нейросети, тем сложнее становится отличать их «творения» от работ обычных людей.
Согласно гипотезе, Вселенная простирается куда дальше, чем могут заглянуть современные телескопы. В этих отдаленных регионах инфляция продолжается уже миллиарды лет, что наводит на мысли, что Вселенная, в которой мы живем, может быть не единственной из существующих.
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.
Для выставки в Москве нейросеть создала картины на основе полотен Дали, да Винчи и Мухи
Как устроен ruDALL-E Глобальная идея состоит в том, чтобы обучить трансформер а вернее только его декодер авторегрессивно моделировать токены текста и изображения как единый поток данных. Однако использование пикселей непосредственно в качестве признаков изображений потребует чрезмерного количества памяти, особенно для изображений с высоким разрешением. Чтобы не учить только краткосрочные зависимости между пикселями и текстами, а делать это более высокоуровнево, обучение модели проходит в 2 этапа: Предварительно сжатые изображения с разрешением 256х256 поступают на вход автоэнкодера мы обучили свой SBER VQ-GAN, улучшив метрики для генерации по некоторым доменам, и об этом как раз рассказывали тут , причем также поделились кодом , который учится сжимать изображение в матрицу токенов 32х32. Фактор сжатия 8 позволяет восстанавливать изображение с небольшой потерей качества: см. Для токенизации текстов использовался токенизатор YTTM. Публикация описывает её общими словами, но обходит вниманием некоторые важные нюансы реализации. Он включает такие детали, как позиционное кодирование блоков картинки, свёрточные и координатные маски Attention-слоёв, общее представление эмбеддингов текста и картинок, взвешенные лоссы для текстов и изображений, dropout-токенизатор.
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.
Для текста используется свой токенизатор, для изображения сначала вычисляются low-level-фичи, а затем в скользящем окне вычисляются визуальные токены. Применение механизма self-attention позволяет извлечь контекст из входной последовательности токенов в ходе обучения. Следует отметить, что для обучения трансформера требуются большие объёмы желательно «чистых» данных, о которых мы расскажем ниже. Как устроен ruDALL-E Глобальная идея состоит в том, чтобы обучить трансформер а вернее только его декодер авторегрессивно моделировать токены текста и изображения как единый поток данных. Однако использование пикселей непосредственно в качестве признаков изображений потребует чрезмерного количества памяти, особенно для изображений с высоким разрешением. Чтобы не учить только краткосрочные зависимости между пикселями и текстами, а делать это более высокоуровнево, обучение модели проходит в 2 этапа: Предварительно сжатые изображения с разрешением 256х256 поступают на вход автоэнкодера мы обучили свой SBER VQ-GAN, улучшив метрики для генерации по некоторым доменам, и об этом как раз рассказывали тут , причем также поделились кодом , который учится сжимать изображение в матрицу токенов 32х32. Фактор сжатия 8 позволяет восстанавливать изображение с небольшой потерей качества: см.
Для токенизации текстов использовался токенизатор YTTM. Публикация описывает её общими словами, но обходит вниманием некоторые важные нюансы реализации. Он включает такие детали, как позиционное кодирование блоков картинки, свёрточные и координатные маски Attention-слоёв, общее представление эмбеддингов текста и картинок, взвешенные лоссы для текстов и изображений, dropout-токенизатор. 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.
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. 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.
Ее устройство похоже на нервную систему человека. Технологию используют в разных сферах, чтобы прогнозировать, распознавать образы, анализировать данные и даже создавать контент. С нейросетями активно работают музыканты, дизайнеры и копирайтеры. Это простой способ получить картинку, векторную иллюстрацию, голос или музыку. Нейросеть ruDALL-E Malevich генерирует картинки, лично нам они напоминают смазанные сны или сюрреалистичные картины, что, видимо, и подразумевалось при их создании. Технология дает и довольно близкие к реальности изображения нам с этим везло реже.
Нейросеть-художник видит таким наш город через много лет. Как вам застройка? Есть ощущение, что через много лет у мусорных контейнеров будут колеса. Может, тогда отходы будут вовремя самовывозиться?
Тест: Малевич или нейросеть?
К 125-летию со дня открытия Русский музей запустил нейросеть в сообществе ВКонтакте Известные полотна иева, М. Врубеля, ча, П. Нейросеть Blue Willow показала, как видит знаменитых людей из гонок: Хэмилтон, Ферстаппен, Леклер, Алексей Попов — фото. Вышел трейлер первого фильма, созданного с помощью нейросетей.
Нейросеть Mail.ru поможет отреставрировать фотографии
НЕЙРОСЕТЬ ДЛЯ BEAUTY МАСТЕРОВ КРАСОТЫ Малевич GPT нейросеть на русском. Фото сгенерированы нейросетью «Шедеврум» по запросу «Петербургского дневника». Нейросети показали, каким мог "видеть" город известный художник Казимир Малевич, если бы попал сюда в наши дни. НЕЙРОСЕТЬ ДЛЯ BEAUTY МАСТЕРОВ КРАСОТЫ Малевич GPT нейросеть на русском. Тут вы увидите результаты работы нейросети ruDALL-E Malevich (XL).
Еще материалы
- Нейросеть раскрыла тайну квадрата Малевича
- Малевич GPT нейросеть для beauty мастеров красоты. Создание изображений и логотипов
- Примеры запросов и стилей генерации изображений
- Онлайн-курсы
- Создана первая нейросеть для мастеров красоты «Малевич»
- Айвазовский
⚡ «Малевич»: россиянам продемонстрировали нейросеть будущего
Нейросеть Kandinsky создала десять произведений в стиле великого художника. В воронежском музее нейросеть создала картины известных художников. Российские ученые создали первую отечественную квантовую нейросеть на основе сверхпроводящих кубитов. фамилия известного художника-супрематиста, отражает взгляд компании на архитектуру для жизни. Нейросеть способна восстановить поврежденные участки снимка (порванные места или потертости), а также сделать из ч/б фотографии цветную. Вместе с тем, чем активнее развиваются нейросети, тем сложнее становится отличать их «творения» от работ обычных людей.
Тест: Малевич или нейросеть?
Вела нишевой канал на YouTube. Об этом написали на сайте компании 4 апреля 2023 года. Разберёмся, для каких задач подходит нейросеть и как её использовать. Что такое Kandinsky 2. Нейросеть разработали в Sber AI — подразделении «Сбера», разрабатывающем сервисы на базе искусственного интеллекта. Использовать нейросеть можно бесплатно на сайте «Сбера» и на нескольких других платформах. Kandinsky 2. Например, можно написать «человек читает книгу», а она это проиллюстрирует.
Наряду с ним в собрании музея экспонируется и уникальная коллекция «Музея Людвига» с произведениями Пабло Пикассо. Энди Уорхолла, Роя Лихтенштейна и других мастеров. 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.
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.
Нейросеть может сделать снимки цветными или восстановить недостающие элементы в кадре, которые по определенным причинам были утрачены со временем. 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.
Раздел для тех, кто новичок в теме изображений, создаваемых искусственных интеллектом
- Нейросеть Mail.ru поможет отреставрировать фотографии
- Нейросеть Сбера Kandinsky 2.1 пользуется огромной популярностью
- Как работает MLVCH?
- Для выставки в Москве нейросеть создала картины на основе полотен Дали, да Винчи и Мухи
- Малевич GPT нейросеть для beauty мастеров красоты. Создание изображений и логотипов — Teletype
- Нарисовать картинку с помощью нейросети на русском языке
Русский музей запустил нейросеть, позволяющую получить свой портрет "от Пикассо и Малевича"
| Нейросеть поможет отреставрировать фотографии - Hi-Tech | Нейросеть Blue Willow показала, как видит знаменитых людей из гонок: Хэмилтон, Ферстаппен, Леклер, Алексей Попов — фото. |
| ai-forever/rudalle-Malevich · Hugging Face | Мы протестировали нейросеть ruDALL-E Malevich и развлечения ради сделали запросы про будущее Архангельска: какой будет природа через много лет, до чего дойдет наука. |
| Владимир Малевич - новости на сегодня 2024 на | Один дрочер в свою нейросеть азиаток напихал, другой пельменегубых. |
| Малевич GPT нейросеть для beauty мастеров красоты. Создание изображений и логотипов | В ней нейросеть в режиме реального времени генерирует бесконечный поток уникальных портретов. |
Первая российская квантовая нейросеть научилась искать рак груди и определять марки вин
| К 9 Мая нейросеть поможет отреставрировать фотографии | В ней нейросеть в режиме реального времени генерирует бесконечный поток уникальных портретов. |
| Студенческое портфолио / НЕЙРО-МАЛЕВИЧ | Фото сгенерированы нейросетью «Шедеврум» по запросу «Петербургского дневника». |
| «СберКарту» теперь можно украсить картинами Малевича и Коровина — Промо на | Сегодня мы узнаем, как пользоваться нейросетью, какие есть бесплатные нейросети для создания изображений и текстов, а также можно ли нейросеть скачать бесплатно и нужно ли. |
| Студенческое портфолио / НЕЙРО-МАЛЕВИЧ | По Кубизму Малевича нейросеть изобразила индустриальный пейзаж Липецка в перспективе в черных, красных, желтых, синих и голубых тонах. |
| Русский музей запустил собственную нейросеть в сообществе ВКонтакте - События - Русский музей | «Малевич»: россиянам продемонстрировали нейросеть будущего. |