Генерация аниме с помощью нейросети StyleGAN

О StyleGAN

В попытках заставить компьютер рисовать аниме есть что-то забавное — это уж точно интереснее, чем работать со снимками знаменитостей или с датасетом ImageNet! Кроме того, рисунки и аниме отличаются от фотографий, которые сейчас очень часто используются в задачах машинного обучения. Если нейросети научатся генерировать случайные нарисованные изображения, то совсем скоро станет возможна генерация картин и фотографий по их текстовому описанию.

Holara AI — нейросеть, которая делает аниме арты по текстовому описанию. Она умеет создавать аниме персонажей, элементы архитектуры, пейзажи и многое другое. Сервис позволяет точно регулировать такие параметры, как модель, соответствие промпту, количество шагов, соотношение сторон и предлагает API для внедрения нейросети в свой продукт.

Аниме имеет очень разнообразный художественный стиль, поэтому персонажи могут выглядеть очень реалистично с высоким уровнем детализации или же, напротив, иметь довольно причудливый вид. Например, вы можете встретить персонажа с очень ярким цветом волос и выразительной мимикой, передающей богатую гамму эмоций. Такие стили, как каваи, чиби или моэ, завоевали огромную популярность и легко узнаваемы поклонниками.

StyleGAN — та самая нейросеть, которая генерирует лица несуществующих людей на сайте thispersondoesnotexist.com. Исследователь Gwern Branwen вывел её на новый уровень и научил создавать несуществующие лица персонажей аниме, запустив свой сайт thiswaifudoesnotexist.net. На нём каждые 15 секунд появляется новый персонаж и его история, также генерируемая искусственным интеллектом. Сегодня мы расскажем, как самому обучить нейросеть для создания аниме-лиц с помощью StyleGAN.

StyleGAN представлена в 2018 году. Она использует стандартную архитектуру GAN, применяемую в ProGAN, но черпает вдохновение из механизма передачи стиля. StyleGAN модифицирует свою генераторную сеть (генератор), которая создаёт изображение путём его многократного увеличения: 8px → 16px → 32px → 64px → 128px и т. д. При этом на каждом уровне используется комбинация случайных входных данных или «стилевого шума» (“style noise”) с AdaIN. Это указывает генератору, как стилизовать изображения с определённым разрешением: изменить волосы, текстуру кожи и так далее. Систематически создавая такую случайность на каждом этапе процесса формирования изображения, StyleGAN может эффективно выбирать более удачные варианты.

StyleGAN вносит также ряд дополнительных улучшений: например, в ней используется новый датасет лиц “FFHQ” с изображениями размером 1024 пикселя (выше, чем у ProGAN). Кроме того, сеть демонстрирует меньше потерь и очень интенсивно использует полностью связанные слои для обработки случайного ввода (не менее 8 слоёв из 512 нейронов, в то время как у большинства GAN 1 или 2 слоя). Ещё более поразительным является то, что в StyleGAN не используются методы, которые считались критически важными для обучения других GAN: например, релятивистские потери, распределение шума, расширенная регуляризация и т. д.

Gwern пробовал решить задачу с помощью ряда существующих генеративных сетей: StackGAN / StackGAN ++ & Pixel * NN *, WGAN-GP, Glow, GAN-QP, MSG-GAN, SAGAN, VGAN, PokeGAN, BigGAN 3, ProGAN и StyleGAN. Многие из них начинали либо расходиться после одного или двух дней обучения, либо создавать ограниченный диапазон лиц (или одно лицо), либо просто сходиться к изображениям плохого качества.

Хотите создать своего собственного аниме персонажа? Наш генератор поможет с этим! Всё, что вам нужно, это правильно и максимально подробно составить промт. Укажите основные черты персонажа, такие как цвет волос и глаз, телосложение и одежду. Вы можете создать персонажей такими, какими вы их представляете в своем воображении! Экспериментируйте с расширенными настройками генератора и промтами, чтобы получить наилучший результат.

Что такое аниме?

Аниме – это уникальное художественное явление, зародившееся в Японии и покорившее сердца миллионов людей по всему миру. Огромная популярность сделала аниме значительной частью мировой поп-культуры и повлияла на художественную среду. Аниме имеет поклонников по всему миру. Многие энтузиасты посещают аниме-конференции, где можно встретить людей, переодевающихся в костюмы их любимых персонажей. Это называется косплей и стало сильным выражением фандома.

1. Выберите стиль “Аниме” из набора стилей или укажите вручную в текстовом описании. Например, вы можете описать его как «Аниме с яркой и красочной эстетикой» или «Аниме-арт в традиционном стиле». Вы также можете комбинировать стили для получения уникального и потрясающего результата. 2. Подробно опишите сцену или персонажей, которых вы хотите получить на изображении. Это может быть описание цвета волос или глаз, любых поз или действий, в которых вы хотели бы их запечатлеть. Например, «персонаж аниме, девушка в очках с растрепанными длинными зелеными волосами, одетая в школьную форму» или «Персонаж аниме, улыбающийся мальчик с голубыми глазами и черными волосами, держащий книгу.». Нейросеть учтет все ваши указания при генерации. 3. Опишите, что должно быть на фоне. Это может быть конкретное место или важные детали, передающие атмосферу действия. Вы можете указать основные цвета фона, описать настроение картины, окружающие предметы или любые другие тематические элементы, которые вы придумаете. Экспериментируйте с описанием и помните, что каждый раз для вас будет генерироваться новое изображение. Вот пример, как может выглядеть ваш промт на русском языке: «стиль аниме, уверенная в себе бесстрашная девушка-воин с длинными светлыми волосами и голубыми глазами, одетая в традиционные доспехи, вооруженная катаной, атмосфера мистики, драматическая сцена, яркие цвета, динамичная поза, светящийся свет». Помните, что результат во многом зависит от написанного вами промта. Постарайтесь включить все детали, которые будут соответствовать вашей идее — это может быть очень увлекательно!

AI Anime Generator — бесплатная нейросеть для генерации аниме-артов. Сервис создает изображения в высоком разрешении, благодаря встроенным функциям для увеличения качества и масштаба. Доступен выбор из 9 стилей, но можно указать другие с помощью текстовой подсказки. Присутствует API для разработчиков.

Стоит отметить, что лица получаются очень разнообразными: меняется не только цвет волос или глаз, ориентация головы и другие мелкие детали, но и общий стиль. Изображения могут быть похожи на кадр из мультфильма, компьютерную графику, аниме 90-х и 00-х годов и даже на рисунки акварелью или маслом.

Нет зарубежной банковской карты? Вы можете выгодно оплатить подписку на иностранный сервис с помощью GetPayAll с минимальной комиссией на рынке. Назовите менеджеру промокод neural для получения скидки 30% на комиссию при первой оплате.
Компания работает как с физическими, так и с юридическими лицами. Помимо оплаты зарубежных сервисов, предлагается выпуск индивидуальной карты с возможностью пополнения.

StyleGAN стала настоящим прорывом, поскольку предоставляла возможности уровня ProGAN, но работала быстрее. Эта сеть с радикально иной архитектурой минимизирует потребность в медленном прогрессивном росте (возможно, полностью его исключая) и эффективно обучается на изображениях с разным разрешением. Кроме того, она позволяет контролировать генерируемые кадры с помощью механизма передачи стиля.

Могу ли я сохранить созданное изображение?

Anime AI Art Generator — нейросеть для создания аниме. В вашем распоряжении 13 моделей, возможность увеличение разрешения в 4 раза, продвинутый режим с множеством параметров и редактирование изображений. Для некоторых моделей доступна функция улучшения качества лиц. Разработчиков порадует API с подробной документацией.

Создать классное аниме стало невероятно легко составив лишь текстовое описание. Вам не нужно быть профессиональным художником — просто напишите, какое изображение вы хотите получить, и нейросеть сгенерирует его для вас в аниме стиле. Развитие искусственного интеллекта открыло удивительные возможности для безграничного творчества. Попробуйте наш генератор аниме арта и убедитесь в этом сами!

PixAI — нейросеть для создания аниме. Для генерации изображений используются модели SD 1.5 и SD XL, обученные на дополнительных данных. Доступна возможность обучения моделей на собственных картинках. При генерации аниме можно включить функции для повышения детализации изображения.

Первый успех продемонстрировали сети BigGAN и ProGAN: они показали, что обычные CNN могут научиться генерировать и масштабировать чёткие аниме-изображения. Сеть ProGAN была достаточно мощной, но требовала около 6 недель обучения на GPU. Поэтому ей на смену пришла StyleGAN — более быстрая архитектура, с которой можно обучать объёмные модели на больших наборах данных.

Neural-Networked – ваш проводник в мире нейронных сетей. Наш сайт-каталог предлагает удобный доступ к широкому спектру нейросетевых моделей, чтобы помочь вам воплотить свои идеи в жизнь. Используйте удобные фильтры и поиск для выбора подходящего инструмента.