Наша эпоха характеризуется тем, что технологии развиваются с внушительной скоростью. Нейросеть для обработки изображений теперь никого не удивляет. Создать фото с помощью нейросети почти ничем не отличающиеся от реальных фотографий стало кульминационной точкой развития нейронных сетей.
Способность нейросетей воссоздавать фотографии с удивительной реалистичностью, впечатляет и завораживает своей магией и творческим потенциалом. В области искусственного интеллекта и компьютерного зрения она открывает перед нами великолепные возможности в сфере визуализации. Нейросеть для обработки изображений вносит новую струю в мир фотографий.
Материалы статьи являются начальным погружением в океан глубин искусства и технологий, чтобы он не казался простым пользователям за «семью печатями». Разомкнуть край завесы над некоторыми методами, алгоритмами и техниками позволят расширить наше воображение и творческую энергию для достижения удивительных результатов.
Содержание
- Основы нейросетей
- Нейросеть для обработки изображений — схема запроса
- Структура запроса
- Другие характеристики — команды
- Нейросеть для обработки изображений — объективы
- Работа с нейросетью
- Нейросеть для обработки изображений — альтернативные варианты
- Заключение
Основы нейросетей
Любая нейронная сеть (НС) представляет собой математическую модель, использующую подобие биологических нейронных аналогов. Основы нейросетей представляют вычислительный алгоритм, способный обрабатывать широкий диапазон данных, имитируя работу человеческого мозга.
Фундаментальная необыкновенность нейронных сетей состоит в способности к обучению. Они как цифровая модель человеческого мозга анализируют новые предметы и накапливают информацию. В то же время алгоритм для вычислительных средств, как правило, создается людьми, где задается определенная последовательность действий.
Не вдаваясь в подробные закономерности физического уровне следует отметить, что нейросеть для обработки изображений, как и любая другая опирается на следующие базисные основы:
В обработка участвуют многомерные электрические сигналы, параметры которых можно изменять в обширных пределах. Основными строительными блоком являются искусственные нейроны, которые принимают входные сигналы, обрабатывают их и отправляют дальше по сети.
Нейросети имеют различные архитектуры, которые определяют структуру и паттерн связей между нейронами и др.
Процессе обучения НС основан на обучающих данных и оценочных функциях. Нейронные сети для настройки весовых значений между нейронами используют связи между ними для достижения желаемых выходных результатов. Популярные методы обучения включают обратное распространение ошибки и метод градиентного спуска.
Предсказание и классификация в НС играют главную роль. Нейросети могут быть использованы для решения различных задач, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, изображений анализ данных и другие.
В связи с этим особенность в том, что нейронной сети не нужно объяснять, как решить ту или иную задачу. Для нее более важно ввести довольно добротные данные, на основании которых она используя имеющиеся закономерности, сопоставляет накопленную информацию и принимает окончательное решение о способе решения задачи.
В настоящий момент среди пользователей особую популярность завоевали НС для создания текстов и нейросеть для обработки изображений, лидерами среди которых являются ChatGPT и MidJourney. Если одна НС направлена на решение задач, связанных с текстом и умственной деятельностью, то другая способна генерировать изображения почти ничем не отличающиеся от фото, что важно, например, при coздании ВЕБ страниц.
За обязательный и стержневой момент в обеих нейронных сетях принят запрос из слов, то есть промт. Отличие состоит в том, что ChatGPT понимает запросы на любом языке, в то время как нейросеть для обработки изображений воспринимает запросы только на латинице и для взаимодействия требует перевода русских предложений с русского языка на английский. Наравне с онлайн переводчиками с этой задачей прекрасно справляется и ChatGPT.
Нейросеть для обработки изображений — схема запроса
Нейросеть для обработки изображений будь то Midjourney или какая-либо другая при взаимодействии используют запросы, которые со существу почти одинаковы. Имеющиеся незначительные отклонения, обусловленные спецификой той или иной НС, не оказывают особого влияние на практику их использования. Поэтому схема запроса и их примеры для нейронной сети Midjourney будут также успешно работать в других аналогичных НС.
Прием как создать фото с помощью нейросети Midjourney заключается в предоставлении НС текстового запроса (промпта), его обработки и возвращении конечного результата. К основным действиям обычно относятся:
- Получение вопроса в виде слов о желании пользователя о затребованном изображении.
- Начальная обработка промпта: освобождение от лишних знаков, представление их в нижнем регистре и пр.
- Преобразовании запроса в код, используемый в нейронной сети.
- Обработка машинного кода промпта и получение ответа.
- Обратное преобразование кода ответа в визуальную форму и выдача его пользователю.
Структура запроса
Вначале следует отметить, что, нейросеть для обработки изображений Midjourney относится к искусственному интеллекту, который не всегда адекватно понимает некоторые фразы и предложения. Поэтому содержание запроса в некоторых случаях требует доработки, а структура запроса легче поддается пониманию, если использовать конкретный пример. Пусть имеется промпт: «Ночной Санкт-Петербург Сальвадор Дали (Saint Petersburg at night by Salvador Dali —ar 16:9 —v 5)”.
- 1. В первой части запроса (а) важно сформулировать нейросети, что она, и свойства изображения (ночной Санкт-Петербург).
- 2. Вторая часть промпта (b)обычно содержит стиль изображения (отобразить в стиле Сальвадора Дали).
- 3. В третью часть запроса включаются параметры размеров изображения, рендеринг и другие характеристики (формат изображения 16:9 и версия программы).
На заметку. В промпт может быть добавлена запятая, характерная для мягкого разделения или двойное двоеточие (::), создающее жесткое разделение.
Нейросеть для обработки изображений оперирует с точными в высшей степени и понятными запросами, не допускающими абстракций в описании. В этом случае уместно указывать истинные названия мест, нежели применять фразы типа; «самый прекрасный аттракцион в Москве». Стремиться исключать предлоги и частицы: «кроме», «не», «без» и другие. Например, правильнее написать, что у человека скверное настроение, чем «человек не в настроении».
Когда в запросе просматривается сложность, то его лучше раздробить на части, используя запятую и двойное двоеточие, как отмечено выше. С помощью этого приема следует отсекать стилистику, главные элементы, команды. Умелым подходом считается применение существительных в единственной числе или прямого числового значения.
Другие характеристики — команды
Схема запроса не ограничивается лишь его структурой. Для того, чтобы создать фото с помощью нейросети или приближенное к нему изображение промпт обычно составляется в виде описания создаваемой картинки. Он содержит множество взаимоувязанных деталей, на которых следует акцентировать внимание НС. В запрос также могут быть включены другие характеристики — команды, чтобы максимально точно настроить параметры картинки. Некоторые наборы команд приведены в таблице.
Таблица
Продолжение таблицы
Наконец, нейросеть для обработки изображений Midjourney понимает некоторые вспомогательные команды, которые могут оказаться полезными при взаимодействии с ней:
- /imagine — это одна из главных команд для передачи запроса для создания картинки из краткого описания.
- /settings — по этой команде предоставляется доступ к окну с простыми настройками создания картинок, их качества приватности и прочее.
- /prefer option set <имя пресета> <параметры> — создает индивидуальные настройки, пресета. Например, команда «/prefer option set mine —style raw —ar 16:9» способна создать настройку —mine с выборами «фотокачество и соотношении сторон изображения 16 на 9», когда ввод лишь названия пресета освобождает от целой кучи других настроек.
- /prefer option list — помогает перечислить все индивидуальные характеристики, которые были установлены посредством предыдущей команды. Сохраняет до 20 персональных настроек.
- /blend — для слияния нескольких картинок, хранящихся на персональном компьютере.
- /describe — с помощью этой команды НС в состоянии описать созданное изображение и др.
Нейросеть для обработки изображений — объективы
обработки изображений базируется на ключевые слова, которыми они обозначаются. Однако они добавляются не все скопом в один промпт, а отдельно, потому что не должны смешиваться друг с другом.
К числу таких возможностей относятся:
- широкоугольные объективы: «Expansive landscapes», «Sweeping cityscapes», «Architectural details», «Wide-angle portraits», «Including more of the scene»;
- телеобъективы: «Zoomed in portraits», «Isolated subjects», «Compressed landscapes», «Long-distance shots», «Bokeh background»;
- макрообъективы: «Intricate details», «Macro still life», «Macro portraits», «Close-up textures», «Macro landscapes»;
- поляризационные фильтры: «Deep blue skies», «Vibrant colors», «Reduced glare», «Polished reflections», «Saturated landscapes»;
- нейтрально-плотностные фильтры: «Long exposure», «Smooth water», «Silky skies», «Ethereal landscapes», «Dreamy portraits» и др.
Работа с нейросетью
Нейросеть для обработки изображений, как и ChatGPT нуждается в доступе персонального компьютера пользователя к одному из облачных сервисов. Таким сервисом может быть, например, ранее рассмотренный ApiHost или аналогичный. В дополнение к этому в интернете также имеется ряд Телеграм ботов, которые в состоянии обеспечить доступ к нейросети Midjourney.
Работа с нейросетью Midjourney мало чем отличается от взаимодействия с нейронной сетью для создания текста. Создание изображений для контента статьи осуществляется также посредством ввода в НС промптов с нужным описанием, результат визуально появляется на мониторе компьютера.
НС по запросу в качестве ответа предоставляет коллаж из четырех картинок, каждую из которых разрешается, как сохранять, так и продолжить работу с ней для достижения более приемлемого результата. Для дальнейшего преобразования изображения предоставляются две кнопки U и V. Посредством одной из них удается увеличить разрешение картинки, а другая кнопка позволяет создать дополнительную версию к выбранному шедевру.
Новая генерация картинок осуществляется после нажатия кнопки со стрелками. После выбора изображения с целью изменения размеров оно открывается в чате, а под картинкой появляются следующие кнопки:
Make Variations —генерировать еще один коллаж из четырех новых картинок;
Light / Beta Upscale Redo — увеличить размер изображения с уменьшением числа деталей или с высоким разрешением;
Web — ссылка, по которой картинка становится доступной в фотогалерее Midjourney, где будут накапливаться также все другие плоды творения пользователя.
После окончательной обработки изображения оно сохраняется в накопителе компьютера и может быть использовано для оформления статьи или для других целей.
Ниже для наглядности представлен алгоритм создания фото для нейросети Midjourney, когда девочка резвится с игрушечным Мишкой.
- Нажать вверху и ввести запрос «Девочка в руках держит игрушечного мишку [перевести на английский язык]».
- 2. Нажать по надписи, выделить английский промпти и войти в НС Midjourney.
- 3. Набрать в blend flash — выбрать images — вставить английский перевод — нажать Enter.
- 4. НС начинает генерировать коллаж из четырех вариантов изображения.
- 5. Выбрать самую реалистичную картинку, сохранить ее или продолжить обработку.
Нейросеть для обработки изображений — альтернативные источники
Наряду с лидером нейронной сети для обработки изображений Midjourney (миджорни), стоимость работы с которой составляет до 20 зленых/мес., существует немало других инструментов, как на платной, так и на бесплатной основе. Альтернативные источники полезны тем, что позволяют преодолеть некоторые барьеры.
- Stable Diffusion создана компанией Stability AI и находится в свободном распространении, но для взаимодействия с ней потребуются некоторые знания программирования. Она занимает одно из ведущих мест в мире нейронных сетей и на ее основе возникло множество усовершенствований. К наиболее доступному варианту следует отнести Плейграунд. Более глубокие сведения об этой нейросети можно почерпнуть из бесплатного видео курса.
- Leonardo — неплохой условно-бесплатный вариант на основе Stable Diffusion для пользователей, создающих картинки, которые не готовы к сложностям, существующим в Миджорни.
- DALL — бесплатный инструмент генерирует картинки по текстовому запросу с учетом контекста описания. Качество изображений сопоставимо с Миджорни.
- InVideo — видеоредактор работает онлайн и создает картинки за короткое время, но требует оплаты 15 зеленых/мес.
- Looka — генератор, создающий логотипы по описанию с одноразовой оплатой порядка 20 зеленых.
- Шедеврум — НС от Яндекса, но работает только с мобильным приложением. По запросу генерирует 4 варианта, но без возможности их редактирования.
- Kandinsky — усовершенствованное бесплатное творение Грефа от Сбера. Запросы можно вводить на русском языке и пр.
В дополнение не мешает коснуться сайта, где представлено множество промптов по разным темам. Они в состоянии оказать помощь в разработке своих запросов, для чего достаточно выбрать направление создания изображения и получить промпт для дальнейшего усовершенствования картинки.
Кроме того, если у кого-то возникнут сложности при составлении промпта на английском языке, то в PDF файле содержатся примеры подобных запросов, который можно скачать.
Заключение
Таким образом, нейросеть для обработки изображений в считаные минуты способна генерировать картинки, которые являются уникальными. На них не распространяется авторское право, и они полностью отвечают контенту любой статьи.
На основе искусственного интеллекта создать фото с помощью нейросети становится все более реалистично, так как изображения существенно не отличаются от естественных фотографий.
P.S. Поделитесь статьей в соцсетях, а дополнения и возникшие вопросы пишите в комментариях. Исследуйте мир слов в виде запросов и обогащайте свой опыт!
