16 лучших нейросетей для создания картинок: бесплатные и платные

Car-Recognition — распознавание марок автомобилей с помощью нейронки

Инструмент, разработанный для распознавания изображений в fashion-сфере, который позволяет автоматически добавлять в каталоги качественные и точные описания продуктов. Система предлагает более 300 тегов на основе выборки изображений из более 60 категорий (одежда, мода, ювелирные изделия и др.). Другие ИИ-решения от Wide Eyes включают поиск по изображениям, рекомендации похожих товаров и персонализированный советчик по стилю.

Автоматическое описание фото с помощью нейросетей позволяет сортировать и классифицировать изображения намного быстрее и проще: система буквально «читает» визуальное содержимое и “объясняет” смысл картинки в виде текста. Таким образом смысл изображения становится доступным для поисковых систем — преимущество, которое полезно на практике. А также это поможет людям, использующим скринридеры.

Это система распознавания логотипов брендов на базе TensorFlow Object Detection API. Вы можете создать собственный алгоритм определения логотипов, используя одну из предварительно обученных моделей, входящих в сборку. Название идентифицированного логотипа бренда появляется текстом на изображении, но можно извлечь эти данные в виде текстовых подписей.

Aira, успешный калифорнийский стартап, разработал AR-очки для людей со слабым зрением. Для службы поддержки был создан виртуальный агент на базе искусственного интеллекта — Chloe. Компания использует линейку графических процессоров NVIDIA RTX 2080 Ti для обучения глубоких нейронных сетей . А еще Aira использует чрезвычайно качественно аннотированный датасет для обработки изображений и естественной речи.

Эта система для описания фото на базе нейросетей использует изображение на входе, а на выходе создает текстовое предложение, описывающее визуальное содержание картинки. Модель состоит из сверточной нейронной сети (CNN) для извлечения визуальных характеристик, и рекуррентной нейронной сети (RNN) для перевода этих данных в текст. И CNN, и RNN-части можно дополнительно обучать с использованием библиотеки TensorFlow.

Мы выбрали несколько решений с открытым исходным кодом, которые могут заменить описание картинок вручную и генерируют достаточно точные текстовые подписи. Их можно также взять за основу при разработке индивидуального решения для ваших конкретных бизнес-задач.

Stable Diffusion Online – это нейросеть, которая поможет создает фотореалистичные изображения с учетом текстового промпта. Для генерации картинок используется модель Stable Diffusion XL – поэтому сервис создает высококачественные изображения за считанные секунды.

Описание картинок с помощью нейросетей облегчает задачу поиска и выдачи релевантных результатов в поисковых системах по запросу пользователя на естественном языке. Можно автоматически создавать категории и сортировать личные коллекции медиафайлов, отмечать тегами продукцию в онлайн-каталогах, готовить вводные данные для алгоритмов компьютерного зрения и решать другие задачи в самых различных сферах — от электронной коммерции до помощи людям с инвалидностью.

Stable Diffusion Online

Мы можем создать продукт для помощи слепым и слабовидящим людям, чтобы они могли лучше ориентироваться в повседневных ситуациях без посторонней помощи. Для этого сначала необходимо преобразовать картинку в текст, затем текст — в голос (это две известные области применения Deep Learning).

Встроенный алгоритм искусственного интеллекта автоматически сканирует и подписывает изображения, используя ключевые слова, уже хранящиеся в системе. Эти автоматически присвоенные ключевые слова доступны для внутреннего поиска в Skyfish, так что найти изображение повторно очень легко. Однако, автоматические теги сохраняются только внутри платформы. После экспорта фотографий за пределы Skyfish все сгенерированные подписи удаляются.

Как следует из названия, это решение было разработано для распознавания различных моделей автомобилей с помощью глубокого обучения (Deep Learning). Используется база изображений Cars Dataset (Стэнфорд), содержащая более 16K изображений 196 классов автомобилей. Кроме того, вы можете использовать предварительно обученную модель в качестве демо для создания аннотаций к вашей собственной коллекции изображений.

Камеры видеонаблюдения сегодня есть везде, но если они в дополнение к функции обзора смогут генерировать релевантные подписи к изображениям, это поможет нам поднимать тревогу сразу же, как только камера зафиксирует любую подозрительную активность. Алгоритмы на базе AI помогают автоматически создавать метки для любых видов изображений, получаемых с камер безопасности, чтобы научить ваши системы реагировать на любые потенциально опасные ситуации. Возможно, таким образом удастся снизить уровень преступности и количество несчастных случаев.

Это мощная платформа, предназначенная для автоматизации анализа изображений и видео с помощью машинного обучения. Amazon Rekognition Custom Labels позволяет идентифицировать на изображениях ключевые для бизнеса объекты, а также извлекать из них ценную информацию: находить фирменный логотип в социальных сетях, определять продукцию на полках магазинов, классифицировать детали оборудования на сборочной линии и многое другое. Платформа также поддерживает распознавание и анализ лиц, распознавание текста на изображениях и видео, распознавание знаменитостей, отслеживание перемещений и другие функции.

Еще одна платформа, CloudCV , предлагает интересный сервис ответа на визуальные вопросы (VQA, Visual Question Answering). Получив вопрос на естественном языке и изображение, система VQA пытается найти на него правильный ответ, используя алгоритмы глубокого обучения. Для правильного срабатывания программы требуется понимание языка, распознавание образов и общие знания. Датасет VQA содержит более 265K изображений (COCO и абстрактные образы), более 614K вопросов в свободной форме на естественном языке (примерно 3 вопроса на изображение) и более 6 миллионов лаконичных ответов в свободной форме (10 ответов на изображение).