6 najlepszych sieci neuronowych do generowania obrazu według eksperta AI

6 min czytania
5.0
(5)
6 najlepszych sieci neuronowych do generowania obrazu według eksperta AI
Zdjęcie: nation.ai
Dzielić

Sieci neuronowe są dziś wykorzystywane nie tylko do tworzenia obrazów, ale w rzeczywistości odbierają pracę projektantom i artystom. W 2023 roku nasz zespół po raz pierwszy zaczął wykorzystywać sztuczną inteligencję do zadań marketingowych w USA, od tego czasu funkcja skutecznie przeniosła się na sztuczną inteligencję. Dzisiaj opowiem o tym, które sieci neuronowe najlepiej wykorzystać do generowania obrazów, a także podzielę się własnym doświadczeniem.

Przegląd najpopularniejszych usług

Lexica

Z tej sieci neuronowej korzystają najczęściej dość zaawansowani użytkownicy. Jednak jest również idealny dla początkujących. Musisz po prostu przestudiować podpowiedzi.

Lexica może tworzyć szczegółowe i złożone obrazy o doskonałej rozdzielczości. Narzędzie jest bezpłatne. Jednak jest ograniczona do 16 zdjęć miesięcznie. Reszta to tylko płatna subskrypcja.

Plusem jest to, że Lexica jest bardzo szybka, możesz edytować wynik i skorzystać z gotowych szablonów. Minusem jest to, że za każdym razem otrzymujesz cztery wyniki, więc w ramach darmowego dostępu masz tak naprawdę tylko cztery próby. Należy pamiętać, że większość generowanych obrazów ma problemy z realizmem.

Kandinsky 3.0

Sieć neuronowa jest jednym z produktów informatycznych firmy SBER. Sieć neuronowa jest dobrze wytrenowana, zawiera ponad 3 miliony parametrów. Cechą szczególną jest obsługa interfejsu w różnych językach, szybkie generowanie obrazów i możliwości edycji.

Miłym bonusem jest pełna dostępność usługi w formie braku płatnych abonamentów. Minusem jest to, że jakość gotowych plików można ocenić jako przeciętną. Nie oczekuj szerokiej rozdzielczości. O wiele więcej użytkowników zauważa problemy z rysowaniem rysów twarzy.

Midjourney

Bardzo często sieć neuronowa Davida Holtza wykorzystywana jest w celach marketingowych. Midjourney posiada tak zwaną rozproszoną sztuczną inteligencję. Pozwala to na tworzenie złożonych i szczegółowych obrazów.

Image generated by Midjourney
Image generated by Midjourney
Kiedy otwieraliśmy wystawę w USA, stanęliśmy przed bardzo prostym problemem. Wszystkie nasze fotografie przedstawiały dzieci z Rosji i WNP. Layouty z takimi zdjęciami charakteryzowały się bardzo niskim współczynnikiem konwersji. Nie mieliśmy żadnych prawdziwych zdjęć z USA, więc zwróciliśmy się do Midjourney. Powyżej znajduje się układ z amerykańskim dzieckiem stworzony przez tę sieć neuronową. Swoją drogą otrzymaliśmy dla nich bardzo dobrą konwersję.

Bing Image Creator

Produkt firmy Microsoft został wydany w 2023 roku. Firma od razu ogłosiła, że ​​dostęp będzie bezpłatny. Sieć neuronowa dobrze radzi sobie z zadaniami związanymi z abstrakcyjnymi obrazami, ale nie zawsze tak dobrze z ludźmi.

Na przykład osoba może mieć cztery palce zamiast pięciu. Do zalet Bing Image Creator zalicza się szybkość i łatwość obsługi. Wady – nie można edytować uzyskanego wyniku, istnieją ograniczenia w stosowaniu w Federacji Rosyjskiej.

DALL·E 2

To sieć neuronowa amerykańskiej firmy OpenAI. Usługa tworzy dość realistyczne ilustracje. Możesz także edytować własne zdjęcia z możliwością zmiany niemal wszystkich elementów.

Z punktu widzenia interfejsu program jest bardzo prosty i zrozumiały. Powstałe obrazy można edytować i pobierać. Na początkowym etapie korzystanie z programu jest bezpłatne, jeśli jednak zdecydujesz się na skorzystanie z programu, będziesz musiał za niego zapłacić.

Shedevrum

Ta sieć neuronowa została zaprezentowana przez Yandex w 2023 roku. Arcydzieło nosi ślady sieci społecznościowej. Będziesz mógł publikować swoje prace i przeglądać wyniki innych użytkowników. Niewątpliwym plusem jest bezpłatny dostęp, sieć neuronowa została pierwotnie stworzona dla naszego kraju, więc serwis doskonale rozumie język rosyjski. Bardziej odpowiedni do użytku osobistego.

Tagowanie treści AI

Kwestia oznaczania treści tworzonych przez sztuczną inteligencję jest aktywnie dyskutowana od kilku lat.

W 2023 roku praktykę oznaczania treści AI zaczęły aktywnie stosować cztery duże amerykańskie firmy – Adobe, Google, Microsoft i Digimarc. Co ciekawe, każda firma opracowała własne oznakowanie, dlatego kwestia ujednoliconego podejścia stała się pilna.

ChatGPT to nowoczesna technologia interakcji człowieka ze sztuczną inteligencją
ChatGPT to nowoczesna technologia interakcji człowieka ze sztuczną inteligencją
14 min czytania
Ratmir Belov
Journalist-writer

W marcu 2024 r. przyjęto unijną ustawę o sztucznej inteligencji. Dokument stanowi, że wszystkie treści tworzone przy użyciu sztucznej inteligencji muszą być oznaczone jako wygenerowane sztucznie. Zgodnie z procedurą ustawa wejdzie w życie na początku kwietnia. Ale na tym etapie będzie to skuteczne tylko częściowo. Czas ten jest niezbędny, aby firmy dostosowały się do nowego podejścia.

W 2022 r. Chiny wprowadziły obowiązkowe etykietowanie wszelkich produkty cyfrowe tworzone przez sztuczną inteligencję. Dotyczy to treści tekstowych, obrazów i plików audio.

W Rosji kwestia ta jest wciąż przedmiotem dyskusji. Ostatnio wiceprzewodniczący Komisji Dumy Państwowej ds. Polityki Informacyjnej, Technologii Informacyjnych i Komunikacji Anton Gorelkin podjął inicjatywę wprowadzenia mechanizmu oznaczania treści w serwisach internetowych, który jest tworzony przy użyciu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

Aspekt etyczny

Dla artysty malowanie to często ciężka praca, która zajmuje mu kilka miesięcy, a czasem lat życia. Trudno uwierzyć, że ukończenie jednego z najsłynniejszych obrazów „Bogatyrów” zajęło Wiktorowi Wasniecowowi 18 lat. Namalowanie dzieła „Kozacy piszą list do tureckiego sułtana” zajęło Ilji Repinowi 11 lat. Kazimierz Malewicz stworzył cztery wersje swojego najsłynniejszego obrazu, aby znaleźć idealną opcję, która oddałaby głębię myśli artysty.

Problemy i aspekty etyczne wykorzystania sieci neuronowych w społeczeństwie
Problemy i aspekty etyczne wykorzystania sieci neuronowych w społeczeństwie
4 min czytania
Ratmir Belov
Journalist-writer
W przypadku sieci neuronowej utworzenie obrazu to proste zadanie techniczne polegające na znalezieniu wzorców matematycznych w dużej tablicy danych i zastosowaniu ich do konkretnego żądania.

W lutym 2023 roku grupa amerykańskich artystów złożyła pozew przeciwko twórcom sieci neuronowej Midjourney. Artyści twierdzili, że autorzy swoimi dziełami trenowali sieć neuronową. Ale po prostu zapomnieli zapytać o pozwolenie w tej sprawie.

Nieco później podobny skandal wybuchł w Writers Guild of America. Ponad osiem tysięcy pisarzy, w tym Dan Brown („Kod Da Vinci”) i Suzanne Collins („Igrzyska śmierci”) podpisało list otwarty, w którym zwracają się do nich o zaprzestanie uczenia sieci neuronowych na podstawie ich dzieł. Co więcej, ostra stała się kwestia wynagrodzeń ze strony firm rozwijających technologię sztucznej inteligencji.

Osobiste porady

  1. Skieruj to samo żądanie do różnych sieci neuronowych. Polecam używać co najmniej trzech narzędzi. Różne eksperymenty pokazują, że wyniki w przypadku tych samych procedur mogą znacznie się różnić.
  2. Krytycznie przeanalizuj uzyskany wynik. Zwłaszcza jeśli używasz go do celów marketingowych. Najważniejszą zasadą jest realizm na maksymalnym poziomie. Oceń uzyskany wynik kilka razy.
  3. Każda sieć neuronowa ma swoją specyfikę. Jeden produkt świetnie radzi sobie z tworzeniem prawdziwych portretów ludzi, drugi skupia się na abstrakcyjnych grafikach lub postaciach fantasy. Dlatego spróbuj utworzyć części układu przy użyciu różnych narzędzi, a następnie samodzielnie zmontuj wynik.
  4. Nie spiesz się z zakupem płatnej subskrypcji. Na rynku jest mnóstwo usług. Możesz znaleźć alternatywę dla opcji, którą lubisz. Kupowanie płatnej subskrypcji ma sens tylko do użytku profesjonalnego lub komercyjnego.
Ocena artykułu
5,0
Ocen: 5
Oceń ten artykuł
Andrey Natashkin
Z jakich usług korzystasz do generowania obrazów? Podziel się swoim doświadczeniem:
avatar
  Powiadomienia o komentarzach  
Powiadamiaj o
Andrey Natashkin
Przeczytaj inne moje artykuły:
Zawartość Oceń to Komentarze
Dzielić

Ostatnie artykuły

Przegląd indyjskiej polityki regulacyjnej dotyczącej sztucznej inteligencji
6 min czytania
5.0
(1)
Elena Popkova
Elena Popkova
Doctor in Economics, Professor of RUDN University