Как подключить нейросеть к сайту

Какую роль играет искусственный нейрон?

Давайте внимательно посмотрим на него. Вышенаписанная формула — это не что иное, как определение умножения матрицы на вектор. И в самом деле, если мы возьмем матрицу W размера n на m и выполним ее умножение на X размерности m, то мы получим другое векторное значение n-размерности, то есть как раз то, что надо.

Составим такое описание: a cat made out of metal, ((cyborg)), (intricate details), hdr, ((intricate details, hyperdetailed)), sitting on the table, steampunk, books on the table, medieval windows behind, lancet windows, old library, victorian room, table lamps, stone walls, sun rays, soft light, photorealistic, perfect composition, cinematic shot / кот из металла, ((киборг)), (сложные детали), hdr, ((сложные детали, гипердетализация)), сидит на столе, стимпанк, книги на столе, средневековые окна сзади, стрельчатые окна, старая библиотека , викторианская комната, настольные лампы, каменные стены, солнечные лучи, мягкий свет, фотореалистичный, идеальная композиция, кинематографический кадр.

Запускаем установочный файл и начинаем установку. В процессе вас спросят, куда установить нейросеть. Лучше создавать папку для установки в корне диска (например, C:\EasyDiffusion или D:\EasyDiffusion). Так вам точно не придется потом искать установленную нейросеть.

У нас в тестах нейросети участвовали два компьютера. Большая часть изображений сгенерирована с помощью топовой видеокарты Nvidia RTX 4090 с 24 Гб видеопамяти. На генерацию 12 изображений размером 1024х768 уходило от 40 секунд до 2 минут, а увеличение картинки в четыре раза происходило за 3-4 секунды.

Нажимаем и ждём, пока Stable Diffusion увеличит нашу картинку. На компьютерах со слабой видеокартой возможны ошибки. На нашем подопытном с GTX 960 4 Гб увеличение работает через раз. Но тут ничего не поделаешь: либо пробовать раз за разом, либо менять железо.

После успешной интеграции нейросети с сайтом необходимо обеспечить ее поддержку и мониторинг. Это включает в себя постоянный контроль за работоспособностью и производительностью нейросети, обновление модели при необходимости, а также реагирование на возможные проблемы или сбои в ее работе. Также важно следить за изменениями в окружающей среде и обновлять модель нейросети в соответствии с новыми данными и требованиями.

И немного расскажем про плагин «WT Auto GPT»

Только ленивый не слышал сегодня о существовании и разработке нейронных сетей и такой сфере, как машинное обучение. Для некоторых создание нейросети кажется чем-то очень запутанным, однако на самом деле они создаются не так уж и сложно. Как же их делают? Давайте попробуем самостоятельно создать нейросеть прямого распространения, которую еще называют многослойным перцептроном. В процессе работы будем использовать лишь циклы, массивы и условные операторы. Что означает этот набор данных? Только то, что нам подойдет любой язык программирования, поддерживающий вышеперечисленные возможности. Если же у языка есть библиотеки для векторных и матричных вычислений (вспоминаем NumPy в Python), то реализация с их помощью займет совсем немного времени. Но мы не ищем легких путей и воспользуемся C#, причем полученный код по своей сути будет почти аналогичным и для прочих языков программирования.

Когда мы узнаем дельту последнего слоя, мы сможем найти дельты и всех предыдущих слоев. Чтобы это сделать, нужно будет лишь перемножить для текущего слоя транспонированную матрицу с дельтой, а потом перемножить результат с вектором производных функции активации предыдущего слоя:

Теперь нужно выбрать и скачать модель. У нейросетей для генерации картинок существуют разные модели, натренированные для создания изображений в разных стилях. Например, у Midjourney есть стандартная модель Midjourney v4, более свежая Midjourney v5, создающая более фотореалистичные изображения, и модель niji•journey, генерирующая картинки в стиле аниме и манга.

В заключение можно сказать, что подключение нейросети к веб-сайту — это сложный и многопроцессорный процесс, который требует глубоких знаний в области машинного обучения, программирования и веб-разработки. Однако, при правильно проведенном интеграции нейросеть может значительно расширить функционал вашего сайта, улучшить пользовательский опыт и повысить его конкурентоспособность на рынке.

Для уменьшения ошибки нейронной сети надо поменять весовые коэффициенты, причем послойно. Каким же образом это осуществить? Ничего сложного в этом нет: надо воспользоваться методом градиентного спуска. То есть нам надо рассчитать градиент по весам и сделать шаг от полученного градиента в отрицательную сторону. Давайте вспомним, что на этапе прямого распространения мы запоминали входные сигналы, а во время обратного распространения ошибки вычисляли дельты, причем послойно. Как раз ими и надо воспользоваться в целях нахождения градиента. Градиент по весам будет равняться не по компонентному перемножению дельт и входного вектора. Дабы обновить весовые коэффициенты, снизив таким образом ошибку нейросети, нужно просто вычесть из матрицы весов итог перемножения входных векторов и дельт, помноженный на скорость обучения. Все вышеперечисленное можно записать в следующем виде:

Под искусственной нейронной сетью (ИНС) понимают математическую модель (включая ее программное либо аппаратное воплощение), которая построена и работает по принципу функционирования биологических нейросетей — речь идет о нейронных сетях нервных клеток живых организмов.

Результаты

У Stable Diffusion из-за открытого кода моделей гораздо больше: есть модели для имитации разных художественных стилей, для реализма, для аниме и для создания архитектурных эскизов. Мы будем использовать одну из самых популярных универсальных моделей Deliberate 2.0, её можно скачать здесь.

Не стоит сразу пугаться. Примерно через минуту откроется браузер с пользовательским интерфейсом, в котором и происходит общение с нашей нейросетью. Но окно с командной строкой во время работы со Stable Diffusion закрывать нельзя, ядро нашей нейросети работает именно там, а в браузере находится только удобная для работы оболочка.

Наши котики имеют размер 1024х768 пикс, что не так много. Для инстаграма хватит, а вот на большом мониторе особо не порассматриваешь, да и для печати маловато. Поэтому попробуем увеличить размер изображения. Делается с помощью тех же кнопок справа вверху (наводим мышь на картинку, чтобы кнопки появились).

Пусть у нас уже есть нейронная сеть, но ведь ее ответы являются случайными, то есть наша нейросеть не обучена. Сейчас она способна лишь по входному вектору input выдавать случайный ответ, но нам нужны ответы, которые удовлетворяют конкретной поставленной задаче. Дабы этого достичь, сеть надо обучить. Здесь потребуется база тренировочных примеров и множество пар X — Y, на которых и будет происходить обучение, причем с использованием известного алгоритма обратного распространения ошибки.

Дабы найти значение ошибки E, надо найти сумму квадратов разности векторных значений, которые были выданы нейронной сетью в виде ответа, а также вектора, который ожидается увидеть при обучении. Еще надо будет найти дельту каждого слоя и учесть, что для последнего слоя дельта будет равняться векторной разности фактического и ожидаемого результатов, покомпонентно умноженной на векторное значение производных последнего слоя:

Но ее легко получить путем увеличения количества нейронов. Давайте попробуем реализовать обучение с тремя нейронами в скрытом слое и одним выходным (выход ведь у нас только один). Чтобы все получилось, создадим массив X и Y, имеющий обучающие данные и саму нейронную сеть:

Ещё немного технической информации прежде чем перейдём непосредственно к рисованию. Скорость работы Stable Diffusion очень сильно зависит от установленной в компьютере видеокарты и объёма видеопамяти. Важный момент: при работе нейросеть использует ядра CUDA, которые есть только в видеокартах NVidia, и лучше брать именно их.

WT Auto GPT — это инновационный плагин для CMS WordPress, который позволяет генерировать уникальный контент на страницах сайта с использованием нейросетей. Благодаря этому плагину, веб-мастеры могут создавать свежий и качественный контент автоматически, без необходимости тратить время на его написание вручную. Нейросети, работающие в основе этого плагина, обладают уникальной способностью анализировать и понимать информацию, что позволяет им генерировать тексты, полностью соответствующие заданным настройкам и требованиям владельца сайта. Плагин WT Auto GPT дает возможность создавать привлекательный контент быстро и эффективно, повышая таким образом посещаемость и рейтинг сайта. Это мощный инструмент, который максимально упрощает процесс создания и обновления контента на веб-платформе WordPress.