Лучшие нейросети для генерации изображений

Imagga — генератор тегов на основе контекстного анализа

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.

Мы в Evergreen предпочитаем использовать TensorFlow — фреймворк для машинного обучения с открытым исходным кодом — для обучения нейронных сетей при создании решений с элементами искусственного интеллекта. Опыт специалистов Evergreen позволяет нам внедрять алгоритмы распознавания объектов и визуальный поиск в проектах клиентов. Хотите узнать больше о практическом применении таких решений? Обращайтесь к нам — всегда рады помочь.

Мы в Evergreen уже давно работаем с ИИ-технологиями и создаем проекты в области распознавания лиц и объектов в различных сегментах бизнеса. Для клиентов мы можем создать персонализированный продукт или сервис: использовать open-source решения и создать MVP в короткие сроки и экономически эффективно. Наша команда поддерживает проект на каждом этапе развития по мере роста и масштабирования.

Изображения, сгенерированные с помощью нейросети, могут быть хорошим помощником, когда нужно привлечь внимание клиентов к нашему продукту. В связке с интерактивными квизами от Марквиз, нейросети способны генерировать качественный инструмент по сбору заявок или контактов.

В этом промпте сразу несколько подводных камней, с которыми может не справиться нейросеть. Флаг Сербии имеет много сложных деталей, у девушки нужно будет прорисовать пальцы, на обложке учебника могут быть надписи, солнце должно бликовать естественно, изображение должно быть реалистичным.

На рынке существует ряд интересных решений, которые автоматически создают подписи к изображениям для e-commerce (например, для категоризации онлайн-каталогов), для быстрого, удобного поиска и обработки медиафайлов и будут полезными для различных проектов по распознаванию объектов. Вот наша подборка.

Этот API для автоматического подбора тегов для изображений на основе ИИ позволяет присваивать соответствующие ключевые слова и текст изображениям и видео. Программа использует алгоритмы глубокого изучения для попиксельного анализа содержимого изображений, извлечения визуальных характеристик и обнаружения объектов. Она может точно распознавать содержимое, сюжет и общий смысл картинки.

Приступим к генерации в демо-версии Exactly. Чтобы обучить нашу модель ИИ, нужно загрузить не менее 5 изображений. Если есть свой фотобанк, это отлично. Допустим, фотобанка нет, поэтому загружаем фото, которые были. Проверяем, чтобы не было повторяющихся картинок и добавляем описания на английском языке.

Чек-лист для использования нейросетей

Пока автором может считаться только человек, который управляет нейросетью с помощью промптов. Часто авторское право на созданный контент принадлежит компании, которая разработала или использует эту нейросеть. Компании-владельцы разрабатывают свою внутреннюю политику и стандарты, чтобы предотвратить нарушения авторского права.

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.

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).

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.

Условия использования: Так как права на наши творения принадлежат нам, можем распоряжаться картинками как захотим. Однако в бесплатной тестовой версии на наших картинках будет стоять водяной знак. Для обучения ИИ понадобятся картинки-референсы, не менее 5 штук размером не меньше 512 px. Картинки нельзя скачать из интернета, они должны быть наши или у нас должно быть разрешение автора на их использование. В демо-версии 3 персональные AI модели, 25 бесплатных генераций с разрешением 1080х1080 px. Платный пакет стартует от 20 долларов в месяц и имеет больше возможностей.

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.