У попередніх публікаціях ми розглядали що таке штучний інтелект та комп’ютерний зір . Зараз пропонуємо більше дізнатися про те, завдяки чому ІІ малює зображення . Також ми розповімо про найкращі безкоштовні ІІ генератори зображень .
Штучний інтелект зробив прорив у багатьох сферах людської діяльності, сфера малювання не стала в цьому винятком. Зараз не так важливо вміти володіти пензлем чи олівцями, головне чітко підбирати слова , а решта роботи вже за нейромережами .
Впровадження AI технологій дозволяє компаніям скоротити кількість помилок , підвищити ефективність та налаштувати безперервний процес . Важливо, що з ІІ компаніям не потрібно вносити та редагувати всі дані вручну , оскільки відомості оновлюються автоматично . Це не тільки може забезпечити Вам компанія KLONA. Завдяки багаторічному досвіду KLONA зможуть точно визначити, що саме Ваш бізнес потребує оптимізації та запропонують інноваційні рішення проблеми.
Як же ІІ працює із зображеннями? Про створення картинок пізніше, а щоб отримати більш чітке уявлення про те, як нейромережі розпізнають предмети, пропонуємо пройти гру від компанії Google.
Зміст
- Докладніше про типи нейронних мереж
- Що таке згорткові нейромережі?
- Як алгоритми згорткових мереж упізнають картинки?
- Як влаштовані згорткові нейромережі?
- Що таке генератор картинок штучного інтелекту?
- Як нейромережі генерують зображення?
- Кращі ІІ генератори для малювання картинок
- Недоліки використання нейромереж при генерації картинок
- Що далі? Майбутнє ІІ малюнків
Докладніше про типи нейронних мереж
Нейронні мережі навчають комп’ютер виконувати завдання, які вже є природними для людей. Існують різні типи нейронних мереж у глибокому навчанні: згорткові нейронні мережі (CNN), рекурентні нейронні мережі (RNN), штучні нейронні мережі (ANN) та інші. Так ось, саме згорткові нейромережі (CNN) зробили значний внесок у область комп’ютерного зору та аналізу зображень.
Що таке згорткові нейромережі?
Поки штучні нейромережі використовуються для обробки табличних та текстових відомостей, алгоритми згорткових нейронних мереж ефективніше справляються з візуальними даними , оскільки вони обробляють дані менш лінійно .
Згорткова нейронна мережа ( CNN ) – це технологія, яка має один або кілька згорткових шарів і використовується для обробки зображень , класифікації та сегментації даних.
Алгоритм технології обробляє дані у вигляді сітки , а потім витягує важливі функції. Однією з величезних переваг використання CNN є те, що вам не потрібно виконувати багато попередньої обробки зображень. Основна мета згорткової нейронної мережі полягає в тому, щоб перетворити дані на форми, які легше обробляти, не втрачаючи функцій , важливих для з’ясування того, що являють собою дані.
Як алгоритми згорткових мереж упізнають картинки?
Що ж, ми з’ясували, який тип нейромереж найкраще підходить при роботі із зображеннями. На наївному рівні концепцію пізнання пояснив професор Data Science Метью Стюарт на прикладі лебедів .
Припустимо, хочемо створити модель нейронної мережі, здатну розпізнавати лебедів на зображеннях. У лебедя є певні характеристики , які використовують, щоб визначити, лебідь на фото чи ні, наприклад, його довга шия , його білий колір та інші.
Давайте також враховувати нестандартні випадки , тоді в хід йдуть складніші параметри.
Чи може ситуація ускладнитися? Однозначно так.
Але світ різноманітний, за такими характеристиками можна сплутати лебедя і з якимсь іншим птахом. Для більш точного пізнання предметів у хід йдуть згорткові нейронні мережі .
Як влаштовані згорткові нейромережі?
Як ми вже зазначили, згорткові нейронні мережі можуть складатися з одного або кількох шарів. Усього є 3 основних типи шарів :
- Згортковий шар
- Об’єднуючий шар
- Повнозв’язковий (FC) рівень
- Згортковий шар
Перший шар згорткових мереж – це згортковий шар. Цей тип використовується для виймання карток об’єктів із вхідного зображення зі збереженням відносин між пікселями. Ранній шар працює з основними елементами, такими як кольори та межі.
- Об’єднуючий шар
Шар об’єднання є одним із будівельних блоків згорткових нейронних мереж. Це рівень пулу, який зберігає найважливішу інформацію при зменшенні кількості параметрів . Зокрема цей шар ефективно працює з великими зображеннями. Просторове об’єднання може бути виконане з різними максимальними, середніми та сумарними значеннями.
- Повнозв’язковий шар
Останній шар згорткової нейронної мережі є повнозв’язковим шаром. Цей шар бере вихідні дані попередніх шарів, « згладжує » їх і перетворює на єдиний вектор. Нейронні мережі є набір залежних нелінійних функцій. Як завжди, додавання повнозв’язкового шару – це незатратний спосіб вивчення нелінійних комбінацій цих функцій.
Створення архітектурних макетів: від будинку до дерев
Що таке генератор картинок штучного інтелекту?
Генератор артів нейромереж – це програмне забезпечення, яке використовує ІІ для створення картинок із введення тексту . Зображення розрізняються за стилем, зазвичай функціонал дозволяє створювати арти у будь-якому стилі . Це включає аніме, фантастичний, ізометричний, кінематографічний, сучасний, ренесанс та інші.
Як нейромережі генерують зображення?
ІІ малює картинки в процесі машинного навчання, коли машина «дізнається» деяку інформацію та використовує її для створення нового зображення .
Для створення нових зображень ми використовуємо архітектуру, яка називається генеративно-змагальними мережами (GAN). Основними компонентами GAN є генератор та дискримінатор , які побудовані на згорткових нейромережах.
Перша мережа, генератор , генерує нові дані. Друга мережа, дискримінатор , використовується для вимірювання якості згенерованих зображень. Мережа вгадує , чи це реальним зображенням, отриманим з набору даних, чи підробленим зображенням, згенерованим генератором. Дискримінатор оцінює якість результатів генератора за шкалою від 0 до 1. Якщо оцінка занадто низька , генератор виправляє дані та повторно відправляє їх на перевірку.
Важливим компонентом є модель CLIP , яка, серед набору підписів, знаходить найточніший опис зображення. Для цього є підмодуль , який оцінює схожість між зображенням та текстовим описом.
Фінальна картинка створюється завдяки комбінуванню CLIP та GAN . GAN генерує зображення, CLIP знаходить подібність між текстовим описом та зображенням, і так поки не отримаємо максимальну схожість.
Кращі ІІ генератори для малювання картинок
Численні генератори зображень ІІ використовують алгоритми штучного інтелекту для перетворення тексту на графіку . Ці інструменти ІІ можуть бути чудовим способом для того, щоб швидко візуалізувати ваші думки або уявлення за кілька секунд.
Який генератор зображень AI варто спробувати? Ми підготували топ-6 доступних редакторів та приклади згенерованих ними зображень . Для кращої оцінки, яка платформа вам підійде, ми підготували всі картинки під загальним описом : “Гарний красивий гірський пейзаж з рожевими квітами “.
NightCafe
- NightCafe – одне з найгучніших імен у світі генераторів штучного інтелекту. Він відомий тим, що має більше алгоритмів та опцій, ніж інші генератори, але новачкам також дуже легко його освоїти . NightCafe заснований на кредитній системі , але має щедрий безкоштовний рівень.
Як працює редактор?
- Перший спосіб є перенесенням в нейронному стилі. За допомогою цього методу для створення артів, вам потрібно завантажити фотографію , а потім вибрати стиль зображення, щоб ІІ відтворив фотографію.
- Другий спосіб – генерація зображень з тексту зображення . За допомогою цього методу все, що вам потрібно зробити, це ввести ідею вашого цифрового мистецтва, дотримуватися підказок і дозволити потужному ІІ NightCafe створити картинку для вас.
Images.ai
Images.ai навмисно розроблений таким чином, щоб бути простим, жодних заплутаних команд — просто введіть пошуковий запит, і буде створено вражаючий витвір мистецтва.
Wombo Dream
Якщо ви хочете спробувати свої сили у генерації зображень за допомогою ІІ, то WOMBO Dream – гарний варіант для початківців . Ви можете завантажити власне зображення або фотографію як основу для графіки або просто використовувати свою фразу як підказку.
Artbreeder
Artbreeder пропонує широкий вибір стокових фотографій для редагування. Також користувачі мають можливість завантажувати свої власні базові фотографії для створення художніх робіт. Користувачі змінюють значення різних параметрів та властивостей зображення. Візьмемо, наприклад, портрети. Користувачі мають можливість змінити вираз обличчя , колір волосся, колір очей і підлогу серед іншого. Додаток AI безкоштовний, але є й платні опції.
Deep Dream Generator
Google заснував Deep Dream Generator в 2009 році як програму комп’ютерного зору, і була призначена для пошуку і поліпшення шаблонів зображень на основі існуючих даних зображення, які обробляються комп’ютером. Згодом деякі художники почали використовувати його для створення візуальних ефектів у сюрреалістичному та абстрактному стилі. Деякі художники використовують Deep Dream Generator та його інструменти для створення мистецьких робіт замість використання традиційних методів малювання.
За допомогою Deep Dream Generator ви можете дослідити ідею глибоких нейронних мереж . Після вивчення художнього стилю та малюнка, зображення перетворюється на абстрактний витвір мистецтва з різними шарами та особливостями.
Craiyon
Із плюсів це те, що сервіс абсолютно безкоштовний. Добре те, що оскільки у вас є необмежену кількість підказок, ви можете продовжувати налаштовувати підказки , поки не отримаєте саме те, що задумали. Сайт також настільки простий у використанні, що робить цей генератор ІІ сильним суперником.
Недоліки використання нейромереж при генерації картинок
Але не все так ідеально, багато в чому малюнки ІІ не дотягують до творів людей. На це є низка причин :
- Для отримання задовільних результатів потрібна велика кількість прикладів , аж до кількох тисяч. Складність ручної вказівки формул замінюється пошуком великої кількості даних та їх обробкою до аналогічної структури.
- Зображення складно контролювати : стандартні реалізації не дозволяють, наприклад, змінити деякі частини зображення без зміни інших частин. Для цього потрібно серйозно змінити архітектуру мережі.
- Генератори ІІ використовують зображення без дозволу художників. Програми генерації зображень можуть просто взяти ці дані та працювати на їх основі, не повідомляючи початкових власників . Деякі люди зрештою помічають твори мистецтва, які виглядають як їхні власні, але які вони ніколи не створювали.
Що далі? Майбутнє ІІ малюнків
Коли йдеться про створення картинок, не можна сказати, що нейромережі перевершують людей. Але все ще попереду : ми плавно просуваємось далі від розробки алгоритму до вивчення його можливостей .
Нам варто сприймати нейромережі не як конкурентів, бо як помічників. Те саме стосується й створення ілюстрацій. Нейронні мережі стають калейдоскопом даних . Художник, як дитина, дивиться на образи та обирає найкраще з них, як критик. В результаті нейромережа дозволяє заглянути в сюрреалістичний світ , подорож яким так само цікаво, як і його образи.
Що точно ІІ не зможе згенерувати самостійно, так це якісну 3D-модель . Таку роботу краще довірити справжнім фахівцям . Компанія KLONA надає свої послуги у промисловому дизайні.
Крім проектування нової 3Д-моделі, компанія також допоможе Вам доопрацювати та ліквідувати помилки у вже готовій, побудує 3D-модель за фотографією , кресленням або зразком. І це ще не всі послуги, дізнавайтесь докладніше тут .
