Введение
В начале 2022-го года американская корпорация OpenAI презентовала выход обновленной версии нейронной сети DALL-E 2, способной самостоятельно создавать реалистичные изображения на основании текстового описания. К примеру, если предоставить этой нейронной сети следующий текст «Астронавт едет на лошади», то она может сформировать сразу целый ряд оригинальных изображений на данную тему. Качественный уровень изображений является настолько хорошим, что найти отличие в творении нейросети от работ профессиональных художников на первый взгляд практически нереально. К сожалению, на текущий момент нейросеть DALL-E 2 проходит стадию закрытого тестирования, и по этой причине является доступной лишь для ограниченного пользовательского круга. Естественно, можно оставить заявку на сайте, для того чтобы получить доступ, но шансов на успех крайне мало, поскольку уровень требований к тестировщикам достаточно высокий. Испробовать на практике новую нейронную сеть на текущий момент нельзя, однако уже есть ее аналоги, которые могут справиться с формированием изображений на основании текстового описания пусть и не так хорошо, но все же они заслуживают внимания.
Создание пейзажа по текстовому описанию
Для начала в качестве примера приведем изображение, которое было создано нейросетью DALL-E 2.
Рисунок 1. Изображение, созданное нейросетью DALL-E 2. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Следует также отметить, что есть еще нейронная сеть, именуемая DALL-E mini, которая тоже способна формировать изображение на основании текстового описания. Рассмотрим сначала нейросеть от «Сбера», которая также имеет возможность рисовать по словесному описанию. Первая версия нейросети DALL-E вышла в свет официально в начале 2021 года. А к концу этого года отечественные разработчики из компании SberDevices, Sber AI и SberCloud сумели создать на ее базе нейронную сеть ruDALL-E, способную так же создавать совокупность уникальных изображений, но эта сеть, в отличие от оригинала, осуществляет поддержку русского языка.
Как уверяют ее проектировщики, сформированные по текстовому описанию изображения, могут быть использованы как иллюстрации к статьям и даже в рекламных целях. Правда следует отметить, что качественный уровень выполненных изображений не является достаточно высоким, однако на текущий момент она считается одной из самых лучших нейронных сетей, которые доступны для использования. Выполнить запуск нейронной сети ruDALL-E можно в браузере, в телеграм-канале и в программном приложении «Салют». На рисунке ниже приведен итоговый результат работы нейросети от «Сбера» ruDALL на основании запроса «Робот на велосипеде».
Рисунок 2. Робот на велосипеде. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Нейронные сети способны также создавать человеческие лица. В 2019-ом году один из проектировщиков Uber спроектировал нейронную сеть, которая могла формировать уникальный портрет человека. В основе этой нейронной сети был заложен сформированный корпорацией Nvidia алгоритм StyleGAN, который имеет в своем составе следующие элементы:
- Элемент, который формирует собственно изображения.
- Элемент, который выполняет проверку изображений на уровень реалистичности.
При формировании уникального лица человека система может комбинировать различные фрагменты лица человека, а потом способна подстроить их под различные возрастные категории, разный пол и так далее. В отдельных случаях искусственный портрет на самом деле достаточно непросто отличить от настоящего, но бывают случаи, когда на фотографии возможно увидеть различные артефакты.
Для того чтобы осуществить запуск нейронной сети ThisPersonDoesNotExist, необходимо зайти на сайт. Лица могут создаваться при всех обновлениях страницы. На рисунке ниже приведен итоговый результат работы нейронной сети ThisPersonDoesNotExist.
Рисунок 3. Результат работы нейронной сети ThisPersonDoesNotExist. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Далее рассмотрим нейронную сеть, именуемую Artbreeder, которая способна рисовать аватарки. Пользователям, которые не желают выставлять свои фотографии в твиттере и иных социальных сетях, может пригодиться сайт Artbreeder. В его основу заложены алгоритмы StyleGAN и BigGAN, которые предоставляют пользователям возможность создания портретов и пейзажей, за счет простого передвижения разнообразных ползунков. К примеру, зарегистрированные пользователи могут просто выполнять перемещение ползунка пола и получать уникальные мужские и женские лица. Сформированные картинки можно сохранять и ставить на аватарку в соцсетях и мессенджерах. На сайте имеется раздел, где можно увидеть самые лучшие работы. Качественный уровень итоговых результатов достаточно хороший. Для того чтобы можно было использовать нейронную сеть Artbreeder, необходимо сначала пройти регистрацию на сайте. На рисунке ниже приведены примеры аватарок, созданных нейронной сетью Artbreeder.
Рисунок 4. Аватарки, созданные нейронной сетью Artbreeder. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Далее рассмотрим нейронную сеть Looka, которая способна создавать логотипы. Любой организации требуется хороший логотип, который способен полноценно отражать вид ее деятельности и отлично выглядеть на любом фоне. Солидные компании заказывают логотип у профессионального дизайнера, и стоимость подобных работ иногда может доходить до десятков и даже сотен тысяч рублей. Но если пользователь является просто любителем и желает увидеть, как может выглядеть логотип вымышленной компании, то он может воспользоваться нейронной сетью Looka. От пользователя потребуется только лишь сделать выбор вида деятельности, задать ключевые слова и определить, каким примерно он желает увидеть конечный результат. Далее сайт может предоставить немалый перечень сформированных логотипов.
Нейронная сеть Dream также способна формировать изображение на основании текстового описания. Сервис Dream базируется на нейронной сети Google и может анализировать изображения по поисковым запросам. На базе текстового описания, правда, на английском языке, он способен сформировать изображение в одном из одиннадцати стилей.
