Нейросеть, которая рисует по словам онлайн

Добавляет детали

Обучение нейросетей — это процесс, в котором модель «учится» на основе данных. Это могут быть изображения, тексты, звуки или другие типы информации. Специалисты выбирают архитектуру нейросети, определяют параметры и обучают ее на большом объеме данных. Затем они тестируют, насколько хорошо модель справляется с задачами.

Нейросети стали обыденностью: студенты пишут курсовые с помощью ChatGPT, иллюстраторы рисуют в Midjourney, а Т9 регулярно предлагает неловкие автозамены. Технологиями заинтересовались и корпорации: например, РЖД провели конкурс цифрового искусства. Но что мы знаем о том, как нейросети работают с языком? Как видят слова и изображают их? Спросили у Владимира Морозова — разработчика машинного обучения в отделе обработки естественного языка «‎Яндекса».

Все это позволяет дизайнерам сосредоточиться на более творческих и инновационных задачах. ИИ создаст несколько вариантов в качестве первого наброска, который затем можно усовершенствовать в соответствии со своим видением и требованиями клиента. ИИ не заменяет дизайнера, а дополняет его. Эмпатия, налаживание контакта с заказчиком, чувство вкуса — все это пока больше присуще человеку.

С помощью НейроХолста вы можете нарисовать любые изображения. Вы можете сами настроить высоту и ширину вашего рисунка. Также можете разрешить быть нейросети более вольной в рисовании или попросить максимальное соответствие вашему описанию. Хотите что-то исключить из изображения? Не проблема — можете написать об этом и нейросеть нарисует как надо!

Принципы работы языковой модели зависят от её типа. До того как разработчики стали использовать нейросети, в ходу были более простые статистические алгоритмы. Языковые модели на их основе называют классическими. Простейшая модель такого рода, например, выдаёт одно и то же слово вне зависимости от того, что получает на входе. Более сложные учитывают вероятности. Например, могут подсчитать, что после «привет» люди часто пишут «как дела», а после «хлеб» — «белый». В качестве предсказания модель может предложить самое частотное слово или слово, которое встречается с определённой вероятностью. Логика работы зависит от того, какая стратегия предсказания заложена в модель.

Все картинки, сгенерированные ИИ, хранятся на вашем аккаунте, которым вы можете пользоваться на мобильных и ПК. Ничего не потеряется, к тому же есть возможность заново задействовать описания и заданные параметры, благодаря которым были сгенерированы удачные и понравившиеся изображения. Опробовать нейросеть можно бесплатно, после быстрой регистрации. Каждому новичку даётся 25 красок, что поможет создать до 50 изображений без никаких оплат. Таким образом, вы сможете опробовать нейросеть. Чтобы получать достоверные и подходящие изображения, рекомендуем формировать максимально подробные и четкие запросы. В разделе «Цены» вы можете ознакомиться с вариантами оплаты покупки красок, начиная от мини-пакета и заканчивая десятью тысячами красок, чтобы получить возможность вволю экспериментировать и создавать настоящие шедевры при помощи искусственного интеллекта.

Более современные модели на основе нейросетей ориентируются на большее количество параметров. В отличие от, например, n-граммных, которые смотрят на фиксированное число слов, они могут смотреть на весь текст целиком. Кроме того, они способны учитывать стиль текста, день недели и даже сезонность — это как раз контекст.

Для предсказания важен контекст, поэтому модель учится понимать, как слова в предложении связаны между собой и какие из них чаще встречаются вместе. На основе анализа и контекста модель предсказывает, какое слово или фразу логично было бы использовать дальше. За это отвечает декодер.

Нейрохолст – сайт для генерации изображений

Затем модель создаёт следующий фрагмент текста, который она считает наиболее верным в контексте. Именно эту фразу пользователь увидит у себя на клавиатуре смартфона в строке подсказок. Процесс повторяется множество раз, чтобы сгенерировать полный текст или ответ на вопрос, если нейросеть встроена не в клавиатуру, а чат-помощник.

Нейросети могут генерировать текстуры, модели персонажей, окружение, предметы и другие игровые элементы. Это позволяет разработчикам создавать игры с более разнообразным контентом, сокращая время и ресурсы, необходимые для ручной разработки. Например, в игре No Man’s Sky нейросети используются для генерации бесконечного числа планет с уникальными ландшафтами, флорой и фауной. А в марте 2024 года Google представила модель Genie, которая может создавать разные игровые миры из изображений, фотографий и даже эскизов. Она обучена на 200 тыс. часов интернет-видео об играх.

Если модель смотрит на один последний токен, это униграммная модель: она предсказывает следующее слово по последнему во фразе. Биграммные модели смотрят на два слова назад. Но технически количество слов, которые будут учитываться в предсказании, не ограничено. Поэтому модели могут быть n-граммными, где n — любое число. В сравнении с другими модели такого типа быстро работают и мало весят, особенно если значение n небольшое, а токен — буква или часть слова. Поэтому n-граммные модели активно используют в клавиатурах, чтобы персонализировать подсказки.

Чтобы получить интересующий арт-объект, необходимо в соответствующей колонке оставить максимально подробное и прямое описание для ИИ, а также размеры рисунка. При желании можно установить исключения для нейросети, чтобы последняя точно не использовала, например, такие детали, как «размытость» или «мультяшность».

ИИ автоматизирует многие задачи дизайнера. Установив определенные параметры, можно поручить алгоритмам создавать макеты, композиции и даже целые проекты. Для этого подойдут генеративные инструменты вроде Stable Diffusion, DALL-E 2, Midjourney, Adobe Firefly. Инструменты редактирования изображений на базе искусственного интеллекта, такие как Canva и MS Designer, могут ретушировать и улучшать изображения без необходимости ручной настройки. Еще ИИ может помочь дизайнерам работать с изображениями с низким разрешением, сохраняя визуальную целостность даже при увеличении изображений.

«Мы разбиваем слова на популярные части, например „велотренажёр“ → „вело“, „трен“, „ажёр“», — рассказывает Владимир Морозов. Такой формат удобен тем, что токены получаются более осмысленными, чем если бы текст делился на буквы, но занимают меньше памяти в сравнении со словарями, которые состоят из слов.

НейроХолст

Владимир рассказывает: «Дальнейший процесс зависит от того, какую задачу мы хотим решить: если нейросеть анализирует предложение и должна выдать предложение, то языковая модель обновляет контекст новыми сгенерированными словами и снова предсказывает слово».

Как объясняет разработчик машинного обучения Владимир Морозов, на входе модель получает текст. Например, если пользователь набирает слова на клавиатуре, первой их прочитает именно языковая модель. За распознавание высказывания отвечает энкодер. Чтобы понять смысл, модель делит входной текст на мелкие кусочки, такие как слова или фразы.

Для предсказания важен контекст, поэтому модель учится понимать, как слова в предложении связаны между собой и какие из них чаще встречаются вместе. На основе анализа и контекста модель предсказывает, какое слово или фразу логично было бы использовать дальше. За это отвечает декодер.

Нейросети стали обыденностью: студенты пишут курсовые с помощью ChatGPT, иллюстраторы рисуют в Midjourney, а Т9 регулярно предлагает неловкие автозамены. Технологиями заинтересовались и корпорации: например, РЖД провели конкурс цифрового искусства. Но что мы знаем о том, как нейросети работают с языком? Как видят слова и изображают их? Спросили у Владимира Морозова — разработчика машинного обучения в отделе обработки естественного языка «‎Яндекса».

Более современные модели на основе нейросетей ориентируются на большее количество параметров. В отличие от, например, n-граммных, которые смотрят на фиксированное число слов, они могут смотреть на весь текст целиком. Кроме того, они способны учитывать стиль текста, день недели и даже сезонность — это как раз контекст.

Почти каждый, кто интересуется технологиями, игрался с разными ИИ-художниками, пытаясь реализовать свои творческие задумки. Такие инструменты, как DALL-E 2 и Midjourney позволяют создавать сюрреалистические пейзажи, детализированные портреты и даже воссоздавать образы в стиле известных художников. Раскладываем все по полочкам: как рисуют нейросети, в каких сферах они востребованы и что ждет генеративный ИИ в будущем. А еще показываем примеры самых ярких работ нейросетей.