Нейросеть разработали и обучили исследователи Sber AI при партнёрской поддержке ученых из Института искусственного интеллекта AIRI на объединённом датасете Sber AI и SberDevices из. Нейросеть попробовала показать, как выглядит мультивселенная, и создала видео, где одно и то же событие повторяется бесконечное количество раз. Нейросеть может сделать снимки цветными или восстановить недостающие элементы в кадре, которые по определенным причинам были утрачены со временем.
Нейросеть Малевич создала герб Брянской области за 2 минуты
Вместе с тем, чем активнее развиваются нейросети, тем сложнее становится отличать их «творения» от работ обычных людей. Пока что представленная нейросеть является лишь исследовательским проектом и не ясно, когда что-то подобное NVIDIA выпустит в открытый доступ. Примеры художественных стилей, которые поддерживает нейросеть генерации изображений "Нейроплод". В результате нейронная сеть сможет распознать разные виды злокачественных новообразований и отличать здоровые легкие от пораженных заболеванием».
Из‑за порчи картины ученицы Малевича все-таки возбудили уголовное дело. Подозреваемый задержан
К 125-летию со дня открытия Русский музей запустил нейросеть в сообществе ВКонтакте Известные полотна иева, М. Врубеля, ча, П. Эти инструменты — Midjourney, Stable Diffusion, RunwayML — используют одну и ту же систему нейронной сети, обученной на огромном количестве изображений. Для обучения нейросети использованы опубликованные в широком доступе фотографии и видео. Полотна великих русских художников, которые были утрачены в ходе Сталинградской битвы, воссозданы нейросетью Сбера Kandinsky и представлены широкой аудитории. Пока что представленная нейросеть является лишь исследовательским проектом и не ясно, когда что-то подобное NVIDIA выпустит в открытый доступ. Новости видео-маркетинга. Шесть ошибок в продвижении бизнес-канала на YouTube.
Нейросеть раскрыла тайну квадрата Малевича
Во дворцах и садах Русского музея, на его интернет-ресурсах мы рады представить нашим реальным и виртуальным посетителям шедевры великих мастеров прошлого и произведения наших современников. ВКонтакте помогают нам привлекать новую аудиторию, рассказывать об искусстве, знакомить с выдающимся художественным собранием музея. С помощью новейших современных технологий мы можем показать подписчикам избранные полотна из нашего собрания и увидеть, как нейросетью трактуются известные художественные образы. Изображение предоставлено пресс-службой Русского музея Изображение предоставлено пресс-службой Русского музея Изображение предоставлено пресс-службой Русского музея Изображение предоставлено пресс-службой Русского музея Изображение предоставлено пресс-службой Русского музея Чтобы опробовать нейросеть, нужно подписаться на сообщество Русского музея ВКонтакте, отправить фото арт-боту и обозначить пол.
Поэтому процесс работы с этим инструментом происходит публично: ты листаешь страницы разных пользователей, смотришь, что они пишут и поначалу просто копируешь их запросы. Я также начинал учиться, воспроизводил их промпты и потихоньку начинал в них что-то менять. Вспомним, что основой художественного образования всегда было копирование: вы приходите в мастерскую и обязательно начинаете с того, что воспроизводите чужие образцы и лишь потом начинаете делать что-то своё. Процесс обучения занимает от нескольких часов до нескольких лет. В ответ на ваш запрос ИИ выдает вам сразу несколько картинок, и вы можете выбрать ту, что вам нравится больше и дальше её трансформировать.
Какие-то юзеры создают что-то в эстетике гравюры, другие много времени тратят, чтобы получить фотореалистичное изображение. Однако можно заметить — что это медиа в гораздо большей степени, чем фотоаппарат или перо, додумывает вашу идею. Иногда он вас не понимает, поэтому придумывает что-то, о чем вы его не просили. Кроме того, если посмотреть на детали изображения, которые вы не прописывали в своём описании, ИИ создаёт их сам. Вы даёте ему намёк, а он развивает идею, привносит больше информации — иногда это хорошо, иногда плохо, поскольку изображение создаётся статистическим способом на основе миллионов существующих изображений, и результат отражает более-менее массовые вкусы. Тем не менее, это хорошая возможность наблюдать вкусы различных культурных и социальных групп. Статистическое изображение как форма медиаискусства Midjourney, Stable Diffusion, RunwayML, Adobe Firefly, а также другие инструменты могли появиться только после того, как достаточное число изображений, произведений искусства, иллюстраций, концепт-артов, кадров из фильмов и видеоигр стали доступны в интернете. То есть появилась база, на основе которой стало возможно обучить нейросеть.
То есть мы можем назвать первой стадией появление самой цифровой культуры. Кроме того, еще одной важной стадией стало развитие социальных сетей, где люди привыкли делиться своими картинками и текстами. В этом смысле генеративные медиа — это еще один пример революционной парадигмы, которая стоит на плечах цифровой вселенной, создававшейся последние пятнадцать лет. Еще пятнадцать лет назад эти инструменты попросту не могли возникнуть, потому что в интернете не было достаточно материала для обучения нейросети. Но это еще не всё: почему я говорю, что ИИ — это не просто еще одно медиа, подходящее для создания искусства. Потому что с самого начала ИИ умел более или менее успешно имитировать сотни разных медиа, то есть это постмедиа, метамедиа, которое включает в себя все предыдущие медиа. Мы можем имитировать различные типы съемки, ломографию, поларойд, любые разновидности рисунков, стиль такой-то иллюстрации в таком-то журнале. Мы увидим, что Midjourney может отделить стиль от содержания в произведениях указанного вами художника, а потом накладывать этот стиль на любое содержание.
Из серии «Meta abstractions 004», май 2023 Изображение, созданное нейросетью Midjourney v 5. Отсюда я делаю вывод, что генерация изображений искусственным интеллектом — это форма медиаискусства, поскольку большинство пользователей используют именно эстетику медиа в качестве основного содержания: Unreal 5, трассировка лучей. Компьютер и сам по себе является мета-средой, поскольку там можно формировать различные медиа, но теперь вам не нужно как в Фотошопе самому все отрисовывать, менять кисточки и тратить сотни часов — компьютер способен сгенерировать тысячу различных стилей и создать эффекты, которых раньше просто не существовало. Для меня же как для теоретика и историка важно, что когда появляются новые способы коммуникаций, запоминания или воспоминания, они заставляют нас по новому взглянуть на наши самые базовые концепции и понятия, поэтому мне бы хотелось посмотреть на изображения, создаваемые ИИ в контексте истории искусства. ИИ в контексте истории искусства Давайте подумаем о роли копий и оригинала в нашей культуре, и как это работает в эпоху нейросетей. Изображение создаётся ИИ посредством текстового запроса. Вы пишете текстовое описание — и искусственный интеллект выдает вам картинку. Пользователи могут видеть, как другие люди набирают свои запросы в каналах Discord, — и таким образом учатся работать с ИИ, создавать собственные запросы и модифицировать их.
И вот, например, я вижу как некий человек — я не знаю кто — печатает свой запрос. Я вижу, что это интересный запрос и хочу его скопировать. Я могу скопировать запрос целиком и дальше менять какие-то слова, но я могу скопировать детали и собрать свой собственный запрос из таких чужих фрагментов — описаний эффектов, освещения, цвета — которые я заимствую у другого человека. Копирование всегда было сущностью человеческой культуры, но не просто копирование, а творческое преобразование копируемого материала. То же самое происходит в эволюции: она представляет собой бесконечное копирование биологического материала, куда постоянно вкрадываются различные ошибки — таким образом появляются новые виды живых существ. Мы можем вообразить себе некого художника, который занимается копированием, но в то же время создаёт нечто новое — чисто технически это можно назвать ошибкой, но мы называем это гениальностью, хотя принцип точно такой же. Мне неоднократно говорили, что если двести раз подряд провести эту операцию, получится что-то интересное. Однако когда мне удавалось сделать что-то интересное, я сам тут же видел, что меня кто-то копирует.
То есть вы постоянно копируете и изменяете собственные изображения, заимствуете у других, а они, в свою очередь, заимствуют у вас. Важно, что здесь мы имеем дело с массовой культурой — этот механизм используют миллионы людей.
Он, пусть и невольно, помог восстановить полотна. Нейросеть Сбера изучила сотни работ художников, сопоставила с фотографиями полотен, а затем создала образы девяти утраченных картин, учитывая авторский стиль и технику. И теперь дополненная реальность позволяет увидеть произведения во всей красе. В том плане, что история учит нас», — подчеркнул первый заместитель губернатора Волгоградской области Александр Дорждеев. Интерактивная выставка «Возрожденная коллекция» работает в Волгоградском музее изобразительных искусств имени Машкова до 23 июня.
Однако использование пикселей непосредственно в качестве признаков изображений потребует чрезмерного количества памяти, особенно для изображений с высоким разрешением. Чтобы не учить только краткосрочные зависимости между пикселями и текстами, а делать это более высокоуровнево, обучение модели проходит в 2 этапа: Предварительно сжатые изображения с разрешением 256х256 поступают на вход автоэнкодера мы обучили свой SBER VQ-GAN, улучшив метрики для генерации по некоторым доменам, и об этом как раз рассказывали тут , причем также поделились кодом , который учится сжимать изображение в матрицу токенов 32х32.
Фактор сжатия 8 позволяет восстанавливать изображение с небольшой потерей качества: см. Для токенизации текстов использовался токенизатор YTTM. Публикация описывает её общими словами, но обходит вниманием некоторые важные нюансы реализации. Он включает такие детали, как позиционное кодирование блоков картинки, свёрточные и координатные маски Attention-слоёв, общее представление эмбеддингов текста и картинок, взвешенные лоссы для текстов и изображений, dropout-токенизатор. Из-за огромных вычислительных требований эффективно обучать модель можно только в режиме точности fp16. Это в 5-7 раз быстрее, чем обучение в классическом fp32. Кроме того, модель с таким подходом занимает меньше места. Но ограничение точности представления чисел повлекло за собой множество сложностей для такой глубокой архитектуры: a иногда встречающиеся очень большие значения внутри сети приводят к вырождению лосса в Nan и прекращению обучения; b при малых значениях learning rate, помогающих избежать проблемы а , сеть перестает улучшаться и расходится из-за большого числа нулей в градиентах. Для решения этих проблем мы имплементировали несколько идей из работы китайского университета Цинхуа CogView , а также провели свои исследования стабильности, с помощью которых нашли ещё несколько архитектурных идей, помогающих стабилизировать обучение.
Так как делать это приходилось прямо в процессе обучения модели, путь тренировки вышел долгим и тернистым. Сбор данных и их фильтрация: безусловно, когда мы говорим об архитектуре, нововведениях и других технических тонкостях, нельзя не упомянуть такой важный аспект как данные.
Примеры запросов и стилей генерации изображений
Нейросеть не умеет обрабатывать ряд ключевых фраз, связанных с насилием, эротикой и политикой. А также сервис старается блокировать запросы на использование образов известных личностей. При формировании сложных запросов с описанием фона, деталей, глаголами и прилагательными система может выдавать упрощенный вариант. Примеры сгенерированных изображений Ознакомиться с примерами созданных нейросетью картинок можно на сайте создателей сервиса. Виртуальная галерея включает множество работ от различных пользователей. Там же указаны ключевые фразы и promt, которые использовались для достижения удачных результатов. Система обучает сама себя, поэтому чем больше запросов она обрабатывает, тем выше качество генерируемых изображений.
Иллюстрация нейросетей Краеведческий музей и брусчатка. Фото BAR24 Проголодавшись, художник купил пару «лодочек» и отправился перекусить в молодой парк. После чего набросал картину с фонтаном. Иллюстрация нейросетей Фонтан в молодом парке. Иллюстрация нейросетей Покровский собор в Барановичах. Фото BAR24 Малевич уже собирался уезжать на вокзал, но случайно сел не на тот автобус и попал в микрорайон Боровки. Там он увидел и нарисовал железное дерево у входа в парк семейных деревьев.
Перепривязать платежный счёт к карте теперь можно одним движением. Для этого используйте механику drag-and-drop — всё на одном экране. Заходить в настройки каждой карты отдельно уже не нужно. Фон счёта меняется от количества трат. Управлять картой получится быстрее. Все условия обслуживания теперь собраны на одном экране, как и настройки. Как получить карту в новом дизайне Дизайн цифровой «СберКарты» можно обновить в приложении. В «Настройках» нажмите «Изменить дизайн карты». Сначала картины и фотографии из галереи можно «примерить» на карту, а затем сохранить в обновлённом виде.
Для создания этих произведений искусства нейросеть прошла обучение по творчеству современных художников, среди которых оказался Такаши Мураками. Напитавшись современным искусством, искусственный интеллект создал собственные произведения. На выставке нейросеть предстанет как автор произведений искусства, поэтому ей дадут слово. Она расскажет, что по ее мнению является красивым, а что нет; в чем секрет гениальных художников — в таланте или виртуозном владении анатомией, геометрией и перспективой; и наконец, сможет ли нейрохудожник заменить человека-творца.
Первая российская квантовая нейросеть научилась искать рак груди и определять марки вин
Как вы уже, наверное, знаете по новостям на DTF, с такими алгоритмами главное — правильно составить исходный запрос. это DALL-E 2, Midjourney и Stable Diffusion. Новости Брянска. 16 февр 2023. Новости. Нейросеть Малевич создала герб Брянской области за 2 минуты Kandinsky 2.1 — нейросеть, которая умеет создавать с нуля и обрабатывать изображения. [моё] Digital Цифровой рисунок Нейронные сети Арты нейросетей Супрематизм Авангард Философия Искусство Искусственный интеллект Текст Казимир Малевич Midjourney. Российские ученые создали первую отечественную квантовую нейросеть на основе сверхпроводящих кубитов.
Арты нейросетей + Казимир Малевич
Нейросеть также способна восстановить недостающие элементы в кадре (оторванные куски бумаги, пятная и так далее). Нейросеть способна восстановить поврежденные участки снимка (порванные места или потертости), а также сделать из ч/б фотографии цветную. Временно исполняющая обязанности генерального директора Русского музея — о запуске нейросети.