Топ-7 нейросетей, которые рисуют аниме в 2024 году

Топ-7 нейросетей, которые рисуют аниме арты

Современные нейросети, способные генерировать аниме арты с нуля по промпту, называются генеративными состязательными сетями или GAN (Generative Adversarial Networks). Принцип работы этих нейросетей строится на «соревновании» между Генератором и Дискриминатором. Генератор отвечает за создание новых картинок, в нашем случае аниме артов. Он обучается генерировать реалистичные изображения, которые выглядят как настоящие аниме-рисунки. Такие генераторы собраны в здесь. Дискриминатор – пытается отличить сгенерированные изображения от реальных аниме-рисунков. Он обучается распознавать бракованные или непригодные для использования результаты работы генератора. Благодаря этому процессу генератор учится создавать более реалистичные и разнообразные аниме-изображения. Эти GAN имеют возможность улучшаться и дополнительно настраиваться. Чтобы получать более комплексные или индивидуальные арты: предоставьте референсы, более комплексные запросы или настройте генератор на определенные атрибуты, такие как особенности персонажей, цветовые схемы или стили. Это позволяет GAN генерировать аниме-изображения, соответствующие желаемым характеристикам, указанным в промпте или запросе.

Генерация изображения происходит при помощи текстового сообщения с командой /imagine в любом канале Discord «Image generation». Пользователи могут корректировать свои результаты с помощью кнопок U1, U2, U3 и U4 для увеличения масштаба своих творений и кнопок V1, V2, V3 и V4 для создания вариаций.

Anime XL — мощный инструмент для генерации высококачественных аниме-изображений. Однако, чтобы получить наилучшие результаты, важно правильно составлять подсказки (prompts). В этой статье мы рассмотрим рекомендации по использованию тегов и модификаторов для создания впечатляющих картинок.

В последующие десятилетия аниме превратилось в особый стиль под влиянием как традиционного японского искусства, так и западной анимации. Одной из наиболее важных фигур в развитии стиля аниме был Осаму Тэдзука, который создал Astro Boy в 1963 году. В этом культовом аниме-сериале были представлены характерные дизайны персонажей и методы повествования, которые впоследствии определили стиль аниме.

“Impressionistic Watercolor of Eren Yeager from Attack On Titan, Full Body in Fighting Position, HDR, DTM, Full HD Resolution, 8k, Ultra Detailed, by Artgerm, by Yoshitaka Amano, by Stefan Gesell, Realism, Excellent, Professional Color Grading, Soft Shadows, None Contrast, no text, clean focus, film photography —s 300 —ar 2:3 —niji —v 5.1”

Вполне говорящее название для веб-сайта, который случайным образом генерирует аниме арты из воздуха. Сайт появился еще в 2021 году и с каждым днем становится все лучше. Раньше результаты генерации высмеивали на Reddit за абсурдность и нереалистичность некоторых деталей. Самое интересное, что на плагиат невозможно наткнуться – ИИ использует алгоритмы, которые постоянно смешиваются друг с другом. Похожие генераторы можно найти здесь. Изображения, отображаемые на веб-сайте, сгенерированы GAN, в частности, с использованием архитектуры StyleGAN2, которая является самой современной GAN, разработанной NVIDIA. GAN, используемый для ThisAnimeDoesNotExist.ai сделан на базе огромного количества аниме артов и изображений из интернета. Изображения генерируются в режиме реального времени по мере загрузки страницы, также можно двигать курсором в поисках того, что вы хотите. Результаты зависят от того, что вы хотите. Можно выкрутить ползунок «Creativity Slider» на максимум и удивляться авангардным аниме артам, либо наоборот – свести на минимум и вспомнить первые аниме арты из 2007 года. Самое забавное – video mode, который позволит прочувствовать всю суть GAN. В этом режиме аниме арты меняются, происходят метаморфозы и все это похоже больше на какой-то сюрреалистический трип.

AnimeGAN

Стандартная история нейронка + GAN, которая появилась еще в 2019 году. Selfie2Anime – это бесплатный веб-сервис, который позволяет пользователям загружать свою фотографию и создавать персонажа в стиле аниме на основе этой картинки. Сами разработчики заявляли, что нейросеть использовалась при создании Lineage 2.

Мы советуем остановиться на двух самых лучших: Stable Diffusion и Niji Journey. Они различаются по степени детализации и качества, но многие сайты на модели Stable Diffusion бесплатные. Если судить по выдаваемым результатам, то Niji Journey, которая была обучена на больших датасетах аниме изображений и фреймах из манги – попадает прямо в нерв аниме стилистики.

Над этой нейросеткой трудились специалисты из Nvidia на базе технологий преобразования данных в осмысленный образ и заимствования стиля оформления. Нейросеть работает с каждым слоем картинки отдельно, детализируя ее в порядке приоритетности — от основного изображения до фона. Причем нейронка создает все новые и новые аниме арты, избегая повторения или плагиата.

Прямо сейчас каких только нет нейросетей. Даже нишевые области интернет культуры, такие как аниме, уже могут быть созданы при помощи AI. Эти ИИ стали доступными как для обычных пользователей, так и для профессионалов в сфере иллюстрации, дизайна. Используя любые из вышеперечисленных ai инструментов, вы не только создадите уникальные аватары или аниме арты, но и почерпнете вдохновение в поисках новых визуальных стилей. При выборе подходящей нейросети обратите внимание на ограничения доступа, удобство использования и качество визуализации изображений.

Different Dimension Me, Animegan.js, Selfie2anime – лучше всего справляются с этой задачей. Арты из Different Dimension Me заполонили интернет еще в прошлом году, это приложение лучше всего справится с задачей предоставить качественное изображение. Selfie2anime и Animegan.js – могут выдать более интересный арт-концепт, но до идеала далеко. Если хотите иметь возможность генерировать аниме арты быстро и в одном приложении, то присмотритесь к приложениям на модели Stable Diffusion такие как, Make AI Art или Draw Things.

Разработка Stable Diffusion финансировалась и формировалась стартап-компанией Stability AI, а техническая лицензия на модель была выпущена CompVis group Мюнхенского университета Людвига Максимилиана! Алгоритм основан на передовых идеях, таких как DALL-E 2 от Open AI, Imagen от Google, и других моделях генерации изображений с учетом множества оптимизаций.