Кандинский»: как пользоваться нейросетью «Сбера»

«Кандинский» и конкуренты

Ещё несколько функций редактора можно найти в меню в левом верхнем углу. Например, если нажать на иконку с картиной, можно добавить референс. Нейросеть не может значительно изменять загруженные картинки, но может заполнить пустое пространство вокруг. Для этого оптимально подходят картинки в PNG с прозрачным фоном.

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.

«Кандинский» конкурирует не только с Midjourney: есть и другие ИИ для генерации картинок, в том числе и бесплатные. Попробуем сравнить, как разные сервисы справятся с рисованными и с фотореалистичными иллюстрациями. Возьмём два изображения Midjourney и попробуем повторить их запросы. По возможности будем выбирать подходящую стилистику в меню каждого редактора.

– 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;

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.

«Сбер» выпустил свою первую нейросеть для генерации картинок ещё в 2021 году ― она называлась ruDALL-E. Её обучали на миллиарде связок «текст ― изображение». «Кандинский» унаследовал весь этот багаж знаний и прошёл дополнительное обучение ― на новом датасете из 170 млн пар «текст ― изображение». Нейросеть выпустили летом 2022 года, с тех пор уже вышло два обновления: в ноябре 2022 года и в апреле 2023-го.

Где можно работать с «Кандинским»

По центру ― область для будущего изображения. По умолчанию размер 768×768 px, но его можно уменьшить с помощью фиолетовой рамки. В нижнем левом углу можно выбрать стиль изображения. По центру под этой рамкой ― область для промпта, там же и кнопка «Создать». А скачать получившееся изображение можно с помощью кнопки в верхнем правом углу.

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.

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.

Если нужно изображение другого размера или формата, нейросеть может достроить своё сгенерированное изображение. Для этого надо сначала создать картинку 768×768 px, а потом подвинуть рамку. «Кандинский» заполнит всё пустое пространство в рамке с учётом исходного сюжета.

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.

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.

Как развивались нейросети

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.

– 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;

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.

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.

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:

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.