В предыдущих публикациях мы рассматривали что такое искусственный интеллект и компьютерное зрение. Сейчас же предлагаем побольше узнать о том, благодаря чему ИИ рисует изображения. Также мы расскажем о наилучших бесплатных ИИ генераторах изображений.
Искусственный интеллект сделал прорыв во многих областях человеческой деятельности, сфера рисования не стала в этом исключением. Сейчас не так важно уметь владеть кистью или карандашами, главное четко подбирать слова, а остальная работа уже за нейросетями.
Внедрение AI технологий позволяет компаниям сократить количество ошибок, повысить эффективность и настроить непрерывный процесс. Немаловажно, что с ИИ компаниям не нужно вносить и редактировать все данные вручную, так как сведения обновляются автоматически. Это и не только может обеспечить Вам компания KLONA. Благодаря многолетнему опыту KLONA смогут точно определить что именно в Вашем бизнесе нуждается в оптимизации и предложат инновационные решения проблемы.
Как же ИИ работает с изображениями? О генерации картинок попозже, а чтобы получить более четкое представление о том, как нейросети распознают предметы, предлагаем пройти игру от компании Google.
Содержание
- Подробнее о типах нейронных сетей
- Что такое сверточные нейросети?
- Как алгоритмы сверточных сетей опознают картинки?
- Как устроены сверточные нейросети?
- Что такое генератор картинок искусственного интеллекта?
- Как нейросети генерируют изображения?
- Лучшие ИИ генераторы для рисования картинок
- Недостатки использования нейросетей при генерации картинок
- Что дальше? Будущее ИИ рисунков
Подробнее о типах нейронных сетей
Нейронные сети обучают компьютер выполнять задачи, которые уже естественны для людей. Существуют различные типы нейронных сетей в глубоком обучении: сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), искусственные нейронные сети (ANN) и другие. Так вот, именно сверточные нейросети (CNN) сделали значительный вклад в область компьютерного зрения и анализа изображений.
Что такое сверточные нейросети?
Пока искусственные нейросети используются для обработки табличных и текстовых сведений, алгоритмы сверточных нейронных сетей эффективнее справляются с визуальными данными, поскольку они обрабатывают данные менее линейно.
Сверточная нейронная сеть (CNN) — это технология, которая имеет один или несколько сверточных слоев и используется для обработки изображений, классификации и сегментации данных.
Алгоритм технологии обрабатывает данные в виде сетки, а затем извлекает важные функции. Одним из огромных преимуществ использования CNN является то, что вам не нужно выполнять много предварительной обработки изображений. Основная цель сверточной нейронной сети состоит в том, чтобы преобразовать данные в формы, которые легче обрабатывать, не теряя функций, важных для выяснения того, что представляют собой данные.
Как алгоритмы сверточных сетей опознают картинки?
Что ж, мы выяснили какой тип нейросетей лучше всего подходит при работе с изображениями. На наивном уровне концепцию опознания объяснил профессор Data Science Мэтью Стюарт на примере лебедей.
Предположим, мы хотим создать модель нейронной сети, способную распознавать лебедей на изображениях. У лебедя есть определенные характеристики, которые используют, чтобы определить, лебедь на фото или нет, например, его длинная шея, его белый цвет и другие.
Давайте также учитывать нестандартные случаи, тогда в ход идут более сложные параметры.
Может ли ситуация осложниться? Однозначно да.
Но мир разнообразен, по таких характеристиках можно спутать лебедя и с какой-то другой птицей. Для более точного опознания предметов в ход идут сверточные нейронные сети.
Как устроены сверточные нейросети?
Как мы уже зазначили, сверточные нейронные сети могут состоять из одного либо нескольких слоев. Всего есть 3 основных типа слоев:
- Сверточный слой
- Объединяющий слой
- Полносвязный (FC) уровень
- Сверточный слой
Первый слой сверточных сетей — это сверточный слой. Этот тип используется для извлечения карт объектов из входного изображения с сохранением отношений между пикселями. Ранний слой работает с основными элементами, такими как цвета и границы.
- Объединяющий слой
Слой объединения является одним из строительных блоков сверточных нейронных сетей. Это уровень пула, который сохраняет наиболее важную информацию при уменьшении количества параметров. В частности, этот слой эффективно работает с большими изображениями. Пространственное объединение может быть выполнено с различными максимальными, средними и суммарными значениями.
- Полносвязный слой
Последний слой сверточной нейронной сети является полносвязным слоем. Этот слой берет выходные данные предыдущих слоев, «сглаживает» их и превращает в единый вектор. Нейронные сети представляют собой набор зависимых нелинейных функций. Как обычно, добавление полносвязного слоя — это незатратный способ изучения нелинейных комбинаций этих функций.
Читайте также: Создание архитектурных макетов: от дома до деревьев
Что такое генератор картинок искусственного интеллекта?
Генератор артов нейросетей — это программное обеспечение, которое использует ИИ для создания картинок из ввода текста. Изображения различаются по стилю, обычно функционал позволяет создавать арты в любом стиле. Это включает аниме, фантастический, изометрический, кинематографический, современный, ренессанс и другие.
Как нейросети генерируют изображения?
ИИ рисует картинки в процессе машинного обучения, когда машина «узнает» некоторую информацию и использует ее для создания нового изображения.
Для создания новых изображений мы используем архитектуру, называемую генеративно-состязательными сетями (GAN). Основными компонентами GAN являются генератор и дискриминатор, которые построены на сверточных нейросетях.
Первая сеть, генератор, генерирует новые данные. Вторая сеть, дискриминатор, используется для измерения качества сгенерированных изображений. Сеть угадывает, является ли это реальным изображением, полученным из набора данных, или поддельным изображением, сгенерированным генератором. Дискриминатор оценивает качество результатов генератора по шкале от 0 до 1. Если оценка слишком низкая, генератор исправляет данные и повторно отправляет их на проверку.
Важным компонентом является модель CLIP, которая, среди набора подписей, находит наиболее точное описание для изображения. Для этого есть подмодуль, который оценивает сходство между изображением и текстовым описанием.
Финальная картинка создается благодаря комбинировании CLIP и GAN. GAN генерирует изображение, CLIP находит сходство между текстовым описанием и изображением, и так пока не получим максимальное сходство.
Лучшие ИИ генераторы для рисования картинок
Многочисленные генераторы изображений ИИ используют алгоритмы искусственного интеллекта для преобразования текста в графику. Эти инструменты ИИ могут быть отличным способом для того, чтобы быстро визуализировать ваши мысли или представления за пару секунд.
Какой же генератор изображений AI стоит попробовать? Мы подготовили топ-6 доступных редакторов и примеры сгенерированных ими изображений. Для лучшей оценки, какая платформа вам подойдет, мы подготовили все картинки под общим описанием: “Красивый туманный горный пейзаж с розовыми цветами”.
NightCafe
- NightCafe — одно из самых громких имен в мире генераторов искусственного интеллекта. Он известен тем, что имеет больше алгоритмов и опций, чем другие генераторы, но новичкам также очень легко его освоить. NightCafe основан на кредитной системе, но имеет щедрый бесплатный уровень.
Как работает редактор?
- Первый способ представляет из себя перенос в нейронном стиле. С помощью этого метода для создания артов, вам нужно загрузить фотографию, а затем выбрать «стиль» изображения, чтобы ИИ воссоздал фотографию.
- Второй способ — генерация изображений из текста в изображение. С помощью этого метода все, что вам нужно сделать, это ввести идею вашего цифрового искусства, следовать подсказкам и позволить мощному ИИ NightCafe создать картинку для вас.
Images.ai
Images.ai намеренно разработан таким образом, чтобы быть простым, никаких запутанных команд — просто введите поисковый запрос, и будет создано впечатляющее произведение искусства.
Wombo Dream
Если вы хотите попробовать свои силы в генерации изображений с помощью ИИ, то WOMBO Dream — хороший вариант для начинающих. Вы можете загрузить собственное изображение или фотографию в качестве основы для графики или просто использовать свою фразу в качестве подсказки.
Artbreeder
Artbreeder предлагает широкий выбор стоковых фотографий для редактирования. Также у пользователей есть возможность загружать свои собственные базовые фотографии для создания художественных работ. Пользователи изменяют значения различных параметров и свойств изображения. Возьмем, к примеру, портреты. У пользователей есть возможность изменить выражение лица, цвет волос, цвет глаз и пол среди прочего. Приложение AI бесплатное, но есть и платные опции.
Deep Dream Generator
Google основал Deep Dream Generator в 2009 году как программу компьютерного зрения, и была она предназначена для поиска и улучшения шаблонов изображений на основе существующих данных изображения, которые обрабатываются компьютером. Со временем некоторые художники начали использовать его для создания визуальных эффектов в сюрреалистическом и абстрактном стиле. Некоторые художники используют Deep Dream Generator и его инструменты для создания художественных работ вместо использования традиционных методов рисования.
С помощью Deep Dream Generator вы можете исследовать идею глубоких нейронных сетей. После изучения художественного стиля и рисунка, изображение превращается в абстрактное произведение искусства с различными слоями и особенностями.
Craiyon
Из плюсов это то, что сервис абсолютно бесплатен. Хорошо то, что, поскольку у вас есть неограниченное количество подсказок, вы можете продолжать настраивать подсказки, пока не получите именно то, что задумали. Сайт также настолько прост в использовании, что делает этот генератор ИИ сильным соперником.
Недостатки использования нейросетей при генерации картинок
Но не все так идеально, во многом рисунки ИИ не дотягивают до творений людей. На это есть ряд причин:
- Для получения удовлетворительных результатов необходимо большое количество примеров, вплоть до нескольких тысяч. Сложность ручного указания формул заменяется поиском большого количества данных и их обработкой до аналогичной структуры.
- Изображения сложно контролировать: стандартные реализации не позволяют, например, изменить некоторые части изображения без изменения других частей. Для этого необходимо серьезно изменить архитектуру сети.
- Генераторы ИИ используют изображения без разрешения художников. Программы генерации изображений могут просто взять эти данные и работать на их основе, не уведомляя первоначальных владельцев. Некоторые люди в конечном итоге замечают произведения искусства, которые выглядят как их собственные, но которые они никогда не создавали.
Что дальше? Будущее ИИ рисунков
Когда речь заходит о создании картинок, не можно сказать, что нейросети превосходят людей. Но все еще впереди: мы плавно продвигаемся дальше от разработки алгоритма к изучению его возможностей.
Нам стоит воспринимать нейросети не как конкурентов, а как помощников. То же самое касается и создания иллюстраций. Нейронные сети становятся калейдоскопом данных. Художник, как ребенок, смотрит на образы и выбирает лучшее из них, как критик. В результате нейросеть позволяет заглянуть в сюрреалистический мир, путешествие по которому так же интересно, как и его образы.
Что точно ИИ не сможет сгенерировать самостоятельно, так это качественную 3D-модель. Такую работу лучше доверить настоящим специалистам. Компания KLONA предоставляет свои услуги в промышленном дизайне.
Кроме проектирования новой 3Д-модели, компания так же поможет Вам доработать и ликвидировать ошибки в уже готовой, построит 3D-модель по фотографии, чертежу или образцу. И это еще не все услуги, узнавайте подробнее тут.
