Что умеет нейросеть и как с ней работать

Пять популярных моделей: от Midjourney до Kandinsky.

04.05.2023, 13:00

Мы уже рассказывали о том, как работает нейросеть, в этом материале, также здесь привели наиболее часто встречающиеся термины, которые понадобятся вам для работы с ИИ. Продолжаем тему подборкой самых популярных и интересных на данный момент моделей нейросетей.

Midjourney

Midjourney — одна из главных нейросетей для рисования, предоставляющая возможность создавать изображения по текстовому описанию. Она доступна через бот Discord и популярна среди художников для быстрого прототипирования художественных концепций.

Применение и польза Midjourney

Визуализация идей и концепций — может помочь художникам, дизайнерам и творческим людям визуализировать свои идеи, предоставляя им возможность быстро создавать изображения на основе текстовых описаний.
Создание иллюстраций для контента — статей, блогов, книг и т. д., улучшая визуальное восприятие и привлекательность материала.
Обучение и образование — помогая студентам и преподавателям визуализировать сложные концепции или идеи, связанные с учебными материалами.
Развлечение и игры — пригодится для создания персонажей, сцен и предметов в видеоиграх, настольных играх и ролевых играх.
Прототипирование и макетирование — дизайнеры и разработчики продуктов могут использовать Midjourney для создания быстрых прототипов и макетов, чтобы визуализировать свои идеи перед созданием финального продукта.
Реклама и маркетинг — нейросеть может быть использована для создания визуальных элементов — постеров, баннеров и логотипов для маркетинговых кампаний и рекламных материалов.

Техническая составляющая работы Midjourney

Токенизация текста. Текстовый запрос, например, «зеленое яблоко», сначала токенизируется с использованием токенизатора, преобразуя слова в числовые токены, которые понятны для компьютера.
Встраивание (Embedding). Токены затем встраиваются в векторное пространство с помощью предобученной модели, например, CLIP. Встраивание представляет слова в виде векторов, которые учитывают их семантические связи.
Кодирование текста. Векторы встраивания обрабатываются с помощью текстового кодировщика, который позволяет использовать различные условия для генерации изображений.
Кодирование изображений. На основе полученных текстовых кодировок генерируется начальное изображение, которое затем кодируется в латентное пространство с помощью кодировщика изображений.
Декодирование изображений. Латентные коды обрабатываются декодером изображений, который восстанавливает изображение с учетом текстовых кодировок и заданных условий.
Оптимизация и уточнение. На этапе оптимизации Midjourney выполняет итеративный процесс для улучшения качества изображения на основе заданных условий и полученных текстовых кодировок. Этот процесс может включать в себя увеличение разрешения (апскейлинг) и создание дополнительных вариаций изображений.
Вывод изображений. После завершения оптимизации Midjourney предоставляет пользователю итоговые изображения, соответствующие заданным условиям и текстовому запросу.

Midjourney может быть адаптирован для других задач, таких как перенос стиля, сегментация изображений и синтез текстур. В каждом случае основные механизмы работы модели остаются теми же, но с разными типами входных данных.

Цены на подписку. Midjourney: от $10 в месяц и выше; подписка за 10$ дает пользователям 200 минут генерации изображений.

ChatGPT

ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) — это модель искусственного интеллекта, разработанная компанией OpenAI на основе архитектуры GPT-4. Она обучена на обширных наборах данных и способна генерировать текст на основе входных запросов.

Применение и польза ChatGPT

Ответы на вопросы — предоставить информацию по интересующей вас теме.
Рекомендации — предложить идеи, продукты или услуги в зависимости от ваших предпочтений.
Творчество — помочь в написании текстов, создании стихов, сценариев и т. д.
Обучение и тьюторство — в состоянии объяснить сложные концепции и предоставить учебные материалы.
Переводы — способна переводить тексты на разные языки.
Редактирование и корректировка текстов — поможет с грамматикой, стилем и структурой текста.
Написание кода — модель может помочь с написанием и отладкой кода, предоставлять примеры кода и решать задачи программирования на разных языках.

Техническая составляющая работы ChatGPT

Токенизация. Входной текст, например, вопрос или сообщение, сначала токенизируется. Токенизация преобразует слова и символы в числовые токены, которые понятны для модели.
Встраивание (Embedding). Токены затем встраиваются в векторное пространство. Встраивание представляет слова в виде векторов, которые учитывают их семантические связи.
Обработка трансформатором. Токены проходят через архитектуру трансформатора, состоящую из множества блоков с механизмами внимания и слоями прямой связи. Трансформатор обрабатывает входные данные, выявляя важные связи между словами и фразами и создавая общее представление текста.
Декодирование. После обработки входных данных трансформатором, модель начинает генерировать ответ. Слово за словом модель генерирует выходной текст, выбирая наиболее вероятные слова на основе контекста, обработанного на предыдущих этапах.
Остановка генерации. Когда модель достигает определенного критерия остановки, такого как символ конца предложения или превышение максимального количества токенов, генерация ответа останавливается.
Детокенизация. Выходной текст детокенизируется, преобразуя числовые токены обратно в слова и символы.
Возвращение ответа. Модель возвращает сгенерированный текст в виде естественного языка, представляющего ответ на входной текст.

Важно: стоит учесть, что ChatGPT может дать неточные или устаревшие ответы, так как модель обучалась на данных, собранных до сентября 2021 года.

Цены на подписку. GPT-3.5: базовые возможности — бесплатно. $20 в месяц —расширенный доступ. GPT-4: бесплатно не предлагается, $20 в месяц — 25 запросов каждые 3 часа.

Stable Diffusion

Stable Diffusion — это инновационная модель искусственного интеллекта, разработанная для генерации изображений с высоким качеством на основе текстовых запросов. Она основана на принципах диффузионного моделирования и использует передовые технологии для достижения оптимальных результатов.

Применение и польза Stable Diffusion

Генерация изображений — модель может создавать визуальные материалы на основе текстовых описаний, что может быть полезно для дизайнеров, художников и рекламодателей.
Визуализация концепций — помогает представить идеи, продукты или услуги в виде изображений, что способствует лучшему пониманию и коммуникации.
Творчество — может быть использована для создания оригинальных произведений искусства, переводя текстовые запросы в уникальные изображения.
Прототипирование — подходит для быстрого создания визуальных прототипов на основе описаний продуктов или проектов, упрощая процесс разработки и сокращая время на реализацию идей.
Обучение и исследования — может визуализировать сложные концепции и сценарии, помогая студентам и исследователям лучше понять и анализировать различные явления и теории.
Редактирование изображений — может быть использована для модификации существующих изображений, добавления или изменения элементов на основе текстовых запросов.
Создание контента — поможет в создании интересного контента для социальных медиа, блогов, рекламы или других платформ.

Техническая составляющая работы Stable Diffusion

Токенизация текста. Текстовый запрос, например, «зеленое яблоко», сначала токенизируется с использованием токенизатора CLIP. Токенизация преобразует слова в числовые токены, которые понятны для компьютера.
Встраивание (Embedding). Токены затем встраиваются в векторное пространство с помощью модели ViT-L/14 CLIP. Встраивание представляет слова в виде векторов, которые учитывают их семантические связи.
Подача векторов встраивания в предсказатель шума. Векторы встраивания далее обрабатываются с помощью текстового трансформатора перед подачей в предсказатель шума (noise predictor). Трансформатор обрабатывает данные и позволяет использовать различные условия для генерации изображений.
Кросс-внимание. Выходной сигнал текстового трансформатора используется предсказателем шума в рамках архитектуры U-Net с помощью механизма кросс-внимания. В результате текстовый запрос взаимодействует с изображением на этапе генерации.
Генерация изображений. Stable Diffusion генерирует случайный тензор в латентном пространстве, который затем обрабатывается предсказателем шума и декодером VAE для создания конечного изображения. Этот процесс повторяется несколько раз (например, 20 раз) для достижения желаемого качества изображения.

Нейросеть Stable Diffusion также может быть использована для других задач: image-to-image (изображение-к-изображению), inpainting (рисование на изображении) и depth-to-image (глубина-к-изображению). В каждом случае основные механизмы работы модели остаются теми же, но с разными типами условий.

Цены на подписку. Stable Diffusion: бесплатно.

Kandinsky

Kandinsky — это модель искусственного интеллекта, разработанная командами Sber AI и SberDevices. Нейросеть также использует модель CLIP и диффузионную предварительную обработку для кодирования текста и изображений. Kandinsky 2.1 может смешивать несколько рисунков, изменять их в соответствии с текстовым описанием, дорисовывать недостающие части картинки и формировать представление картинки на основе текстовой информации.

Применение и польза Kandinsky

Создание предметов искусства — для генерации уникальных и креативных картин, абстракций, коллажей и других форм искусства.
Дизайн и реклама — для создания уникальных и привлекательных дизайнов, брендбуков, логотипов и других элементов рекламы и маркетинга.
Образование — для создания учебных материалов, учебников, презентаций, тестовых заданий и других образовательных ресурсов.
Игровая индустрия — для создания уникальных игровых персонажей, мира игры, игровых элементов и заданий.
Мода и текстиль — для создания дизайнов одежды, текстиля и аксессуаров.
Архитектура — для создания дизайнов зданий, интерьеров и экстерьеров.

Техническая составляющая работы Kandinsky

Энкодеры. Для входных данных, которые состоят из изображения и текстового описания, используются два энкодера — визуальный и текстовый. Визуальный энкодер сжимает изображение в матрицу токенов с помощью автоэнкодера (SBER VQ-GAN), а текстовый — токенизирует текстовые последовательности с помощью YTTM со словарем в 16384 токена.
Встраивание (Embedding). Токены, полученные от энкодеров, затем встраиваются в векторное пространство. Встраивание представляет изображение и текстовое описание в виде векторов, которые учитывают их семантические связи.
Обработка трансформером. Токены проходят через архитектуру трансформера, который состоит из множества блоков с механизмами внимания и слоями прямой связи. Трансформер обрабатывает входные данные, выявляя важные связи между изображением и текстом и создавая общее представление входных данных.
Декодирование. После обработки входных данных трансформатором, модель начинает генерировать ответ. Модель генерирует выходное изображение, выбирая наиболее подходящие пиксели на основе контекста, обработанного на предыдущих этапах.
Остановка генерации. Когда модель достигает определенного критерия остановки, такого как достижение максимального количества шагов генерации, генерация ответа останавливается.
Возвращение ответа. Модель возвращает сгенерированное изображение, представляющее ответ на входные данные.

Цены на подписку. Kandinsky: бесплатно.

Runway Gen 1 & Gen 2

Runway — это веб-платформа для редактирования видео на основе машинного обучения. Она предоставляет пользователям интуитивно понятные и мощные инструменты для обработки видео с использованием различных AI-технологий.

Gen-1 — первая версия этого инструмента, которая позволяет пользователям генерировать новые видео из существующих, используя текстовые подсказки и изображения. Она эффективно применяет стиль и композицию изображения или текста к исходному видео, создавая новые реалистично и последовательно.

Gen-2 — улучшенная версия нейросети Runway, которая создает более реалистичные и сюрреалистические видео по сравнению с предшественником. Gen-2 обеспечивает более высокое качество изображения и плавность движения, хотя некоторые видео все еще могут выдать свое происхождение от AI-программы. В то время как Gen-1 фокусируется на трансформации существующего видео, Gen-2 способен создавать видео с нуля на основе текстовых запросов пользователей, делая его еще более доступным и универсальным для различных сценариев использования.

Применение и польза Runway

Генерация видео — модель может создавать визуальные материалы на основе текстовых описаний, что может быть полезно для дизайнеров, режиссеров, и рекламодателей.
Визуализация концепций — помогает представить идеи, продукты или услуги в виде видео, что способствует лучшему пониманию и коммуникации.
Творчество — может быть использована для создания оригинальных видеороликов, переводя текстовые запросы в уникальные и впечатляющие видео.
Прототипирование — подходит для быстрого создания визуальных прототипов на основе описаний продуктов или проектов, упрощая процесс разработки и сокращая время на реализацию идей.
Обучение и исследования — может визуализировать сложные концепции и сценарии в виде видео, помогая студентам и исследователям лучше понять и анализировать различные явления и теории.
Редактирование видео — для модификации существующих видео, добавления или изменения элементов на основе текстовых запросов.
Интеграция с другими инструментами — может быть интегрирована с другими программами и инструментами для видеообработки, расширяя возможности и функционал доступных решений.

Техническая составляющая работы Runway

Токенизация. Входной текст, например, описание видео, сначала токенизируется. Токенизация преобразует слова и символы в числовые токены, которые понятны для модели.
Встраивание (Embedding). Токены встраиваются в векторное пространство. Встраивание представляет слова в виде векторов, которые учитывают их семантические связи.
Обработка трансформером. Токены проходят через архитектуру трансформера, состоящую из множества блоков трансформатора с механизмами внимания и слоями прямой связи. Трансформатор обрабатывает входные данные, выявляя важные связи между словами и фразами и создавая общее представление текста.
Декодирование. После обработки входных данных трансформатором, модель начинает генерировать видео. Модель генерирует выходное видео, выбирая наиболее подходящие кадры и анимации на основе контекста, обработанного на предыдущих этапах.
Остановка генерации. Когда модель достигает определенного критерия остановки, такого как достижение максимального количества кадров или времени видео, генерация ответа останавливается.
Возвращение ответа. Модель возвращает сгенерированное видео, представляющее ответ на входные данные. Таким образом, Runway создает видео на основе текстового описания, предоставленного пользователем.