КАК РАБОТАЮТ НЕЙРОСЕТИ? Всё о DEEP DREAM, GAN, MIDJOURNEY STABLE DIFFUSION, CHATGPT, DALL-E
TLDRВсеволод, эксперт в области мультимедийного дизайна и нейросетевых технологий, рассказывает о генеративных нейросетях и их применении в современном искусстве и дизайне. Он упоминает различные типы нейросетей, такие как Deep Dream, GAN (генеративно-состязательные нейросети), Midjourney, Stable Diffusion и DALL-E, которые способны генерировать реалистичные изображения на основе текстовых запросов или стилей. Всеволод также обсуждает потенциальные преимущества и опасения, связанные с использованием нейросетей, включая возможность улучшения контента и помощь в создании 3D моделей. Он завершает, говоря о возможностях нейросетей для улучшения видео, создания анимаций и ожидаемых разработках в области генерации 3D объектов.
Takeaways
- 🎨 Нейросети Deep Dream способны создавать психоделические изображения, распознавая и усиливая объекты, такие как собак, рыб или замков.
- 🤖 Генеративно-состязательные нейросети (GAN) состоят из генератора и дискриминатора, где генератор создает изображения, а дискриминатор определяет их подлинность.
- 🖼️ СтайлГАН используется для генерации реалистично выглядящего контента, обучаясь на изображениях конкретного объекта, например, человеческих лиц.
- 📈 Нейросеть CLIP обучается на паре изображение-текст и может генерировать изображения из текста (Text to Image), что открывает новые возможности для творчества.
- 🔄 Нейросети, основанные на диффузии, такие как DALL-E, работают путем многократного прохождения через алгоритм уточнения, чтобы создать изображение, соответствующее текстовому запросу.
- 🚀 Нейросеть DALL-E 2 предоставляет высококачественные генерации, используя архитектуру трансформеров и обрабатывая информацию на разных уровнях абстракции.
- 🛠️ Функции, такие как inPainting и анимация с использованием аутпринтинга, позволяют нейросети редактировать и дополнять изображения с высоким качеством.
- 🌐 Нейросети, такие как Midjourney и Stable Diffusion, продемонстрировали значительный прогресс и стали доступны для использования сообществом разработчиков.
- 📈 Прогресс генеративных нейросетей привел к появлению новых профессий, таких как prompt инженер, который специализируется на создании эффективных текстовых запросов для генерации изображений.
- 👥 Общество разработчиков нейросетей активно работает над улучшением моделей, обучаясь на предыдущих поколениях и интегрируя их в различные инструменты и приложения.
- 📈 Нейросети также могут быть полезными помощниками в улучшении контента, например, удалением фона или генерацией дополнительных кадров для видео.
- 🔍 Нейросеть Chat GPT обучается на большом объеме данных и способна общаться и генерировать текст по различным темам, включая медицину, математику и программирование.
Q & A
Какие генеративные нейросети были первыми, чтобы собрать много внимания?
-Первыми нейросетями, которые собрали много внимания, были Deep Dream, которые использовались для создания психоделических изображений, где можно было увидеть собак, рыб, замки и другие объекты.
Что такое Ганы и как они работают?
-Ганы, или генеративно-состязательные нейросети, состоят из двух частей: генератора и дискриминатора. Генератор создает изображения, пытаясь обмануть дискриминатор, а дискриминатор определяет, являются ли эти изображения реальными или фейками.
Какие преимущества предлагает использование нейросетей в моушн-дизайне?
-Нейросети позволяют создавать уникальные и неповторимые изображения, которые могут быть использованы в баннерах, рекламных роликах, копирайтинге и других аспектах дизайна и маркетинга.
Какой нейросеть была создана специально для генерации изображений по текстовому запросу?
-Нейросеть CLIP была создана для обучения на большом количестве пар картинка-текст и позволяет генерировать изображения на основе текстового запроса через процесс, называемый Text to Image.
Какие функции предоставляет нейросеть DALL-E?
-DALL-E умеет генерировать изображения, сохраняя стиль и содержание, предоставляемые в текстовом запросе. Она также может создавать альтернативные версии картинки, а также выполнять inpainting, то есть дорисовывать удаленные части изображения.
Что такое нейросеть Midjourney и как она отличается от других?
-Midjourney - это нейросеть, которая специально создана для генерации высококачественных изображений. Она отличается от других тем, что практически нереально сгенерировать плохую картинку с ее помощью, что делает ее популярной среди пользователей.
Какие преимущества предлагает использование открытого исходного кода в нейросетях?
-Открытый исходный код позволяет формировать большую и активную комьюнити, которая активно развивает и улучшает модели нейросетей. Это также позволяет пользователям легко адаптировать и использовать модели в различных инструментах и приложениях.
Какие существуют опасения относительно влияния нейросетей на рынок труда?
-Одним из основных опасений является то, что нейросети могут заменить людей в их работе, что может привести к потере рабочих мест. Однако, нейросети также предлагают возможности для улучшения и автоматизации процессов, что может стимулировать создание новых рабочих мест и профессий.
Какие приложения нейросетей помогают в создании 3D моделей?
-Нейросети, такие как DALL-E и Midjourney, могут генерировать 3D модели и концепции, которые могут быть использованы в программном обеспечении, таких как Blender или Unreal Engine, для создания сложных 3D моделей.
Какие новые технологии нейросетей могут быть доступны в будущем?
-В ближайшем будущем ожидаются модели для генерации 3D объектов на основе текстовых запросов, а также продолжение развития технологий, таких как анимация и стилизация видео с помощью нейросетей.
Какие дополнительные функции могут быть доступны с помощью нейросетей в области редактирования изображений?
-Нейросети могут предложить функции, такие как удаление фона, дополнение недостающих кадров, генерация карты сдвига пикселей (optical flow), карта глубины (depth map), а также стилизация видео.
Outlines
🎨 Introduction to Generative Neural Networks
The first paragraph introduces the speaker, Всеволод, who is experienced in motion design, 2D and 3D graphics, and also runs a Telegram channel called 'Motion'. He talks about his venture into the world of neural networks, which he believes is a timely decision due to the rapid growth of this technology. The paragraph also mentions the generative neural networks, starting with the famous Deep Dream network that can identify and enhance specific objects in images. It then moves on to discuss GANs (Generative Adversarial Networks), which consist of two parts: a generator that creates images and a discriminator that evaluates them. The speaker also touches on the potential of neural networks in creating realistic images and animations, and how they can be applied in digital art, advertising, and various other creative fields.
🚀 Advancements in Neural Networks and Their Applications
The second paragraph delves into the advancements in neural networks, particularly focusing on the 'Text to Image' concept, where a neural network called CLIP can generate images from textual descriptions. It discusses the integration of CLIP with StyleGAN to allow text-driven image generation. The paragraph also highlights the evolution of diffusion models and their ability to create images that are repeatedly refined to match a textual prompt. It talks about the emergence of new professions like 'prompt engineers' and the importance of crafting the right textual prompts. The paragraph further discusses the release of DALL-E 2, a significant milestone in neural networks that can generate highly creative and unconventional images. It also touches on the debate about whether neural networks will replace human jobs and the importance of adapting to these technological changes.
🤖 The Role of Neural Networks as Assistants in Content Creation
The third paragraph explores the various ways neural networks can assist in content creation and enhancement. It mentions the ability of neural networks to remove backgrounds from images or video, interpolate missing frames for slow-motion effects, and generate maps for optical flow or depth. The paragraph also discusses how neural networks can be used to create 3D models from video, stylize video content, and even generate 3D representations called 'nerfs'. It also talks about the use of neural networks in animating static portraits and the potential of neural networks to assist in tasks like writing promotional text for images.
📚 The Future of Neural Networks in Content Generation and Assistance
The fourth paragraph speculates on the future of neural networks in content generation, particularly in the areas of animation and video. It acknowledges the challenges in creating smooth transitions and consistent object behavior in generated videos. The paragraph also mentions ongoing research and development in the field, suggesting that significant progress can be expected in the near future. It discusses the potential release of models capable of generating 3D objects from textual descriptions and the current state of technology that allows for the creation of 'nerfs' and animated videos with neural networks. The paragraph concludes by emphasizing the rapid pace of development in neural networks and the need to keep up with these advancements.
Mindmap
Keywords
💡Генеративные нейросети
💡Deep Dream
💡Ганы (GAN)
💡Stable Diffusion
💡Клип (CLIP)
💡Midjourney
💡DALL-E
💡Трансформеры (Transformers)
💡Text to Image
💡Prompt Engineering
💡3D модели
Highlights
Всеволод, занимающийся моушн-дизайном, ввёл нас в мир нейросетей и их возможностей.
Генеративные нейросети способны создавать изображения, распознавая объекты и стили.
Deep Dream - нейросеть, создающая психоделические изображения с элементами, такими как собаки, рыбы и замки.
Ганы (GAN) - генеративно состязательные нейросети, состоящие из генератора и дискриминатора.
Стайлган - популярный тип Ган, обучающийся на изображениях конкретного объекта для создания реалистичного контента.
Нейросети могут генерировать уникальные изображения и быть полезными в создании баннеров, сайтов и рекламных роликов.
Хохлов-Сабатовский - первый курс по нейросетям для Digital Art в России.
Нейросети стали незаменимым инструментом даже для не художников, обеспечивая им доступ к сложным программным средствам.
Клип (CLIP) - нейросеть, способная превращать текст в изображение благодаря обучению на большом количестве пар картинка-текст.
Stable Diffusion и Midjourney - современные нейросети, использующие CLIP и стайлган для генерации изображений по текстовым запросам.
Дифузионные модели нейросетей основаны на алгоритмах, которые медленно преобразуют случайный шум в конкретное изображение.
Профессия промт инженера - новая роль, связанная с составлением текстовых запросов для генерации изображений.
DALL-E 2 - нейросеть, генерирующая высококачественные изображения с использованием архитектуры трансформеров.
DALLE-2 включает функции, такие как in Painting и аутпринтинг,允许用户编辑 и дополнять изображения.
Нейросети Midjourney и Stable Diffusion являются конкурентами DALL-E и доступны как открытым исходным кодом и платной подпиской соответственно.
Сtable Diffusion формирует активное сообщество, которое активно обучает и улучшает модели нейросетей.
Midjourney отличается высококачественными генерациями, которые почти невозможно отличить от профессиональных изображений.
Нейросети продемонстрировали значительный прогресс и стали доступными для широкого круга пользователей.
Чат GPT - нейросеть, обученная на данных из интернета, способная разговаривать и генерировать текст по различным темам.
Нейросети могут быть использованы для улучшения существющего контента, таких как удаление фона или дополнение недостающих кадров.
В ближайшем будущем ожидается появление моделей для генерации 3D объектов по текстовому запросу.