Если еще не испытали на себе, каково это - быть оператором нейросети, которая генерирует изображения - то многое упускаете.
Хорошая новость: у вас есть все, чтобы попробовать прямо сейчас.
Хорошая новость - 2: если умеете кликать мышкой на ссылки и пользоваться основной функцией клавиатуры - этого вполне достаточно.
Теория - если хочется знать, как работает зеркало, прежде чем смотреть в него.
Если лень читать, лучше сразу пролистать вниз до раздела "Практика"
Тип #нейросети, специализирующейся на обработке и анализе изображений, называется Convolutional #Neural Network (#CNN) или свёрточная нейронная сеть. CNN разработаны так, чтобы эффективно работать с визуальными данными, и они стали основой для многих приложений в компьютерном зрении, таких как распознавание объектов на изображениях, классификация изображений, сегментация изображений и многое другое. Эти нейросети имеют специальные слои, называемые свёрточными слоями, которые позволяют им изучать характеристики и особенности изображений.
Весь процесс работы такой сети можно разделить на 3 этапа, причем пользователь/оператор участвует только в последних двух из них -
1. Обучение нейросети
Этим этапом управляют разработчики - нейросеть подвергается обширной тренировке на большом объеме изображений. Каждое изображение разбивается на пиксели, и нейросеть изучает связи между цветами пикселей и объектами на картинке. Этот процесс основан на математических алгоритмах и оптимизации параметров нейросети, и может занимать достаточно много времени.
2. Начало работы с запросом пользователя
Например, если пользователь запрашивает "закат на океане", нейросеть применяет свое понимание, что закат обычно ассоциируется с оранжевым и красным цветами, а океан - с голубым. Сначала создается пустой холст, как пустой лист бумаги. Затем добавляются цвета и формы.
3. Как получается результат
Генерация изображения - это последовательный процесс, в котором нейросеть постепенно добавляет детали на холст. Например, она начинает с неба, затем добавляет солнце, море и другие элементы. Каждый элемент определяется на основе статистики и знаний, полученных нейросетью во время обучения. Этот процесс требует интенсивных вычислений и математических операций.
В итоге, после завершения процесса генерации, у нас есть готовое изображение, созданное нейросетью. Этот метод комбинирует техническую экспертизу и математическую обработку данных для создания визуальных произведений искусства, которые удивительно реалистичны и красочны.
Практика - Поехали, оператор нейросети!
Вот #FusionBrain, которую я использую каждый день - в том числе, чтобы создать изображения для этого поста. Начнем с нее - быстрая регистрация, приятный интерфейс и #бесплатный доступ [на момент выхода статьи] - то что нужно для первого раза.
Кроме того, есть генерация #видео - и это лютый каеф, просто посмотрите на главной странице FusionBrain демо с "котоблаком" и вдохновитесь создать свое видео 🐱.
1. Заходите по ссылке, регистрируйтесь, если аккаунта еще нет
2. Попадаете в редактор
3. Вводите в поле текст-описание того, что хотите увидеть (это называют - промпт/#prompt)
4. Можно также указать текстом на то, чего на картинке быть не должно - (негативный промпт). Но это необязательно.
5. Жмете на зеленую кнопку "генерировать", ожидаете результат
6. Получаете изображение, которое можно сохранить
Советы для второй и последующих итераций создания:
1. Используйте по возможности более конкретные обороты, которые определяют цвета и формы - "Синий", "Лев", "Пустыня", "Квадратный", "Острый" - это может существенно влиять на результат. На результат может влиять язык промптов - ENG пока считается предпочтительным.
2. Нейросеть интерпретирует и более сложные образы - "Уютный", "Беспокойный", "Мягкий и теплый свет" и так далее. Экспериментируйте с промптами и стилями в свое удовольствие.
3. Некоторые нейросети работают не только с текстом - могут генерировать изображения, например, и из других изображений (p2p). Один из самых популярных примеров таких сетей - #Midjourney или #DALL-E . Эта фича позволяет проводить каскад преобразований с одним изображением - трансформировать его итеративно.
4. Разнообразие возможностей со временем поразит воображение - нейросети могут симулировать эффекты различных кинопленок, объективов, художественных приемов, цветокоррекции и монтажа и прочее и прочее, но в нашей статье - мы лишь прикасаемся к промптингу, как необходимому инструменту для начала работы.
5. Чем глубже вы изучите нейросети, чем лучше овладеете промптингом - тем более выразительные, эффектные и точные слепки вашего воображения у вас получится генерировать.
6. Нейросеть может существенно помочь в профессиональном плане - для иллюстрирования, дизайна, рабочего вдохновения и т.д.
Важно! Есть определенные правила, о существовании которых лучше знать с самого начала. Мы лишь кратко коснемся их, чтобы знать о существовании таких правил в принципе. Изучить их лучше подробно и отдельно для каждого конкретного инструмента.
1. У большинства нейросетей есть ограничения на создание контента определенной тематики, установленное владельцем платформы. Это значит, интерфейс редактора ответит отказом - в случаях, когда оператор попытается создать изображение, которое нарушает эти правила.
2. Достаточно тонким может оказаться момент с авторскими правами на сгенерированный контент.
На момент написания статьи, у меня есть понимание, что в некоторых случаях практика, которая применяется - изображения принадлежат непосредственно создавшим их операторам/владельцам аккаунтов.
Однако, вероятно, есть исключения, или что-то может измениться. Важно уточнить этот момент - особенно, если собираетесь использовать изображения в коммерческих целях.
Помните самое главное - в работе с нейросетью нет существенных рамок, которые ограничивают возможности оператора в создании визуальных образов.
Можно увидеть почти все, что возможно представить и описать словами.
а Альберт Эйнштейн однажды сказал: "Воображение — это самое главное, оно является отражением того, что мы притягиваем в свою жизнь."
Успехов, друзья!
______________
Приходите в ТГ канал
#ментормакс #дзен #dzen