Генерация изображения по наброскам.

Description

Как генерировать изображения с помощью искусственного интеллекта.

Для всех, кому может быть интересно, знаете ли вы, что вы можете генерировать изображения с помощью искусственного интеллекта? Это правда, и это может быть полезно для вас многими забавными способами.

Эти типы моделей на базе искусственного интеллекта могут помочь в создании изображений для блогов, обложек альбомов, печати настенных росписей для нашей комнаты или стола, создании NFT и многом другом!

Чтобы быстро ввести вас в курс дела, в этой статье мы рассмотрим следующее:

Как работают генеративные модели
Как изменить стили оригинальных изображений
Как добавить цвета к изображению
Как работать без какого-либо входного изображения
Как восстановить старые фотографии
Как создать изображение по эскизу
Как использовать модели преобразования текста в изображение.

Генеративные модели
Работа генеративной модели включает в себя распределение данных, чтобы увидеть, насколько вероятен данный пример. Существуют различные типы генеративных моделей, и здесь мы разберем наиболее популярные для получения высококачественных и инновационных результатов.

Порождающие состязательные сети (GAN)
Генеративное моделирование относится к неконтролируемому методу обучения, который автоматически обнаруживает закономерности во входных данных, которые затем используются для генерации аналогичных выходных данных. GAN достигают генеративной модели, разделяя проблему на 2 сети: генератор и дискриминатор.

Генератор нацелен на создание новых изображений, а дискриминатор классифицирует их как “настоящие” или “поддельные”. С помощью этого метода алгоритм выбирает изображения, которые кажутся более “реальными”, что означает, что они больше похожи на исходные данные.

Вариационный автоэнкодер (VAE)
Автоэнкодер — это нейронная сеть, которая сжимает данные в попытке восстановить их из результирующего представления.

ЗНАЧЕНИЕ отличается от обычных автокодеров методом, который оно использует для сжатия данных, с помощью многомерного скрытого распределения.

На следующем изображении раздел кода ссылается на метод, используемый для сжатия.

Диффузионные модели
Диффузионные модели — это еще один тип генеративной модели, которая может генерировать высококачественные изображения. Они могут обеспечить более высокое качество работы, чем GAN, при синтезе изображений.

Диффузионные модели добавляют шум к данным, удаляя детали поэтапно, прежде чем нейронная сеть попытается устранить искажение (шумоподавление).

В результате существуют различные алгоритмы, которые можно использовать, а также множество инструментов с открытым исходным кодом. Мы рассмотрим некоторые из них и покажем несколько примеров, которые были созданы с использованием этих инструментов.

Изменение стиля оригинального изображения
Существуют инструменты, доступные для изменения стиля изображений, например, фильтры Instagram. В следующем примере мы можем видеть два инструмента, которые генерируют новое изображение из заданного при изменении исходного стиля.

ГоАрт
GoArt предназначен для простого создания NFT путем преобразования ваших оригинальных фотографий в картины. С помощью этого инструмента вам не нужно быть экспертом, чтобы попасть в мир NFT, и всего за несколько кликов вы получите готовый NFT.

Пурпурный
Magenta — это исследовательский проект с открытым исходным кодом, который исследует роль машинного обучения как инструмента в творческом процессе. Они выпустили документ, описывающий метод, позволяющий выполнять стилизацию в реальном времени с использованием любого контента / стиля из второго изображения.

Как мы можем видеть в приведенном ниже примере, имея два изображения (оригинал и стиль), мы можем создать новое изображение с содержанием первого и стилем второго.

Original	Style	Result

 

Глубокий сон
Созданный Google, Deep Dream использует сверточную нейронную сеть (CNN) для визуализации паттернов, которые он извлекает из изображений, чтобы создать похожий на сон и психоделический внешний вид. Проверьте этот Google Colab, чтобы сгенерировать похожие изображения.

Вы также можете использовать инструмент Deep Dream Generator, и самое главное, для его использования вам не нужны никакие навыки программирования!

Добавление цвета к изображению
DeOldify — это инструмент с открытым исходным кодом, используемый для раскрашивания черно-белых изображений. В следующих примерах первый — это фотография моей комнаты, сделанная мной в цвете сепия, а другой — фотография свежих помидоров и базилика.

Кроме того, удивительные результаты в восстановлении можно найти в модели палитры, которая использует диффузионные модели для выполнения раскрашивания изображений, закрашивания и необрезанных изображений.

Нет необходимости во входном изображении
Интересно, что существуют алгоритмы, которым не нужно никакого входного изображения, поскольку они обучаются с помощью набора изображений, которые могут генерировать новые изображения. Это могут быть лица, животные, пейзажи, абстрактное искусство и многое другое.

Создание новых лиц
Хорошо известным примером этого является thispersondoesnotexist.com , который использует газ для создания новых лиц из людей, которых не существует. Это может быть полезно для создания контента без каких-либо затрат, и вам не нужно никому платить за их фотографию.

Если у Вас появилась заинтересованность в данной нейронной сети, и она может помочь Вам в реализации Ваших бизнес и других технических задачах, пожалуйста отправьте заявку на email info@ai2b.ru , или позвоните по телефону 8(495)661-61-09