Найти тему

Лучшие нейросети 2023, рисующие иллюстрацию по наброску

Оглавление

AutoDraw

Ссылка на сервис: https://www.autodraw.com/

Регистрация и авторизация: Не требуется.

Стоимость: Бесплатно.

О работе сервиса: Отличный графический редактор от Google, который превратит ваши “каракули” в качественную и аккуратную иллюстрацию. Интерфейс простой и понятный. Перед вами открывается белый лист с базовым набором инструментов для создания наброска. Как только вы провели первую линию, нейросеть начинает предлагать варианты того, что возможно вы имеете ввиду. Результат работы можно быстро и легко сохранить.

GauGAN 2

Ссылка на сервис: http://gaugan.org/gaugan2/

Регистрация и авторизация: Не требуется.

Стоимость: Бесплатно.

О работе сервиса: Интерфейс не самый привычный, тем не менее в нем можно научиться работать. Разработчик предлагает видео-обучение, так что в целом освоиться можно достаточно быстро. Вариантов применения много, но судя по боковой панели, нейросеть работает с пейзажами, зданиями и растениями. Есть возможность рисовать набросок от руки прямо на сервере или загрузить готовый в png формате.

Можно создать нечто более реалистичное, используя правильные наборы кистей в эскизе. Например, для воды или кирпичного дома вам потребуется выбрать соответствующий инструмент. Но для реалистичности результата придется освоится в интерфейсе и иметь минимальные художественные навыки. Зато, все полностью бесплатно.

GLIDE

Ссылка на сервис: https://github.com/openai/glide-text2im

Стоимость: Бесплатно.

О работе сервиса: Нейросеть, представленная командой OpenAI в 2021 году. Она способна обработать уже имеющееся изображение или сгенерировать для вас уникальную иллюстрацию. Работать можно как с фотографиями, так и с рисунками. Нейросеть сама считает стиль предоставленного файла и позволит гармонично добавлять какие-то новые объекты, адаптируя их под общий стиль изображения.

Качество работы считается лучшим и превосходит даже DALL-E, особенно при решении нестандартных задач. Однако, если вы хотите воспользоваться именно GLIDE, то вам придется создавать собственную нейросеть на своих мощностях. Проект выложен в сокращенной версии нейросети на GitHub.