Как пользоваться нейросетью Stable Diffusion

Как составить запрос в Stable Diffusion

– конкуренция с людьми за рабочие места. В тех случаях, когда квалификация специалиста не особенно важна, сети могут заменить человека. Под удар попадают копирайтеры, иллюстраторы, дизайнеры, программисты. Это не значит, что у людей есть повод для паники, скорее это причина для профессионального роста и развития. Но повод, чтобы задуматься, серьёзный;

– по направлению распространения информации можно выделить сети прямого распространения и рекуррентные. Прямые чаще применяются для распознавания образов, кластеризации и классификации информации. Они не могут перенаправлять данные и работают в одну сторону — ввели запрос и сразу получили ответ. Рекуррентные сети «гоняют» информацию туда и обратно, пока не появится конкретный результат. За счёт эффекта кратковременного запоминания они дополняют и восстанавливают информацию. Такие сети очень востребованы в прогнозировании;

Этап, который следует после обучения ИИ — тренировка. Она проходит по следующему сценарию: сначала нейросеть использует знакомые ассоциации, которые были получены в результате обучения, и анализирует соотношения пикселей определенных цветов в пуле известных ей изображений. После этого она формирует окончательный вариант изображения, которое соответствует запросу. Так же, как и обучение, тренировка Stable Diffusion происходит на постоянной основе.

После сбора данных нейросеть обучалась на GPU — сервере с графической картой для сложных операций. Обучение проходило по следующему принципу: система задействовала технологию CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) — генерацию готовой композиции в один этап. Для сравнения, обычно создание изображения происходит послойно: начинается с фона и заканчивается объектом. CLIP же позволяет строить ассоциативные ряды между словами и изображениями. Обучение Stable Diffusion продолжается — это помогает усовершенствовать нейросеть.

На начальном этапе обучения сети сотрудники Stability AI отобрали изображения с метаданными — дополнительной информацией (например, подписью под картинкой на сайте) — и сформировали пул графических данных. Они использовали подмножество из крупного сета LAION-5B, в который входит около 5 000 000 000 изображений из интернета. Большая часть картинок взята с сайтов Getty Images, DeviantArt и Pinterest — благодаря этому Stable Diffusion может применять стили современных художников.

Нейросети перерабатывают терабайты данных и со временем выполняют поставленные задачи всё лучше. Раз за разом предлагая анализировать, генерировать и прогнозировать информацию по запросу, пользователь может обучить сеть выдавать нужный результат с наименьшими затратами времени.

В 2024 году тот, кто приручил нейросеть — уже как минимум на шаг опередил конкурентов. Ведь нейронные сети существенно упрощают работу и ускоряют бизнес-процессы. Что же такое нейросети, какую пользу они могут принести бизнесу, в чём отличие нейросети от искусственного интеллекта — это и многое другое вы найдёте в нашей статье. В конце материала вас ждёт список нейросетей, которые упростят работу на маркетплейсах.

Разберём работу нейросетей на примере популярной Kandinsky 3.0 от Сбера. Для обучения и генерации конечного результата эта сеть перерабатывает огромное количество текстовых данных и изображений. Это позволяет ей создавать красивые картинки на основе заданных параметров. Вот в чём состоит принцип действия:

Что такое нейросеть, почему нейросеть и ИИ не одно и то же

Чтобы бизнесу обрести помощника в виде нейросети, нужно разобраться, что это. Предположим, что человеческий мозг — это компьютер. Он содержит огромное количество «проводов» и «переключателей», которые соединяют различные части и помогают думать и запоминать. Эти «провода» и «переключатели» — нейроны. Во время мыслительного процесса и запоминания эти нейроны соединяются по-новому, за счёт чего происходит запоминание и обучение.

Нейросеть — это компьютерная система, которая имитирует работу нейронов в мозге человека. Она состоит из множества «нейронов», соединённых между собой и передающих информацию по цепочке. Нейросети используются во многих сферах для решения различных задач, в том числе для распознавания образов, обработки речи и прочего.

После DALL-E 2 компания Сбер выпустила нейросеть ruDALL-E. Она обладает схожим функционалом, однако ее отличительная особенность — это разнообразие стилей российских и советских художников: например, можно сгенерировать изображение в стиле Казимира Севериновича Малевича и Василия Ивановича Сурикова.

В основе Stable Diffusion лежит техника латентной диффузии — когда в процессе генерации система находит знакомые формы среди большого пула изображений, а затем фокусируется на них при совпадении с запросом. Как нейросеть узнает формы? Этот «навык» она получает в процессе обучения и тренировки.

Искусственный интеллект — понятие более широкое. Оно включает в себя не только нейронные сети, но и другие методы обработки информации, в том числе экспертные и логические программы. Нейронные сети — один из видов искусственного интеллекта. Их отличительная особенность — обучение и адаптация в основе алгоритмов.

В апреле 2022 года компания OpenAI выпустила DALL-E 2. Главная особенность этой нейросети — возможность экспериментировать со стилями. Можно сгенерировать картинку в формате реализма, футуризма, а также «примерить» стиль известных художников: например, Винсента ван Гога или Василия Васильевича Кандинского.

– с помощью нейросетей можно создавать описания карточек товаров. Такая возможность появилась в редакторе inSales . Можно выбрать тональность текста и задать любые дополнительные условия. Результат будет готов за 30 секунд, его можно отредактировать или перегенерировать;