Это Шедеврум! Почему нейросети плохо рисуют пальцы на руках (yet another podcast #12)
TLDRВ данной подкаст-транскрипции обсуждаются нейросети и их способность генерировать изображения. Основной фокус разговора наложен на приложение, разработанное Яндексом под названием Шедевр, которое позволяет пользователям генерировать изображения с помощью нейросетей. Участники обсуждают различные аспекты, включая технологические возможности, социальные аспекты применения и потенциальные проблемы, такие как повторение популярных изображений и нежелательный контент. Также затронута тема прав на изображения, созданные алгоритмами, и ответственность перед пользователями. Разговор демонстрирует оптимизм по поводу потенциальных коммерческих и творческих применений технологий генерации изображений.
Takeaways
- 🎨 Нейросети, используемые в приложениях для генерации изображений, демонстрируют значительный прогресс, но иногда испытывают трудности с деталями, такими как пальцы на руках.
- 🤖 Возможности нейросетей в области изобразительного дизайна вызывают дискуссии о законодательстве, авторских правах и этических аспектах их использования.
- 📈 Сергей Овчиренко, руководитель группы нейросетевых технологий, и Артур, глава отдела разработки мобильных приложений Яндекса, обсуждают разработку и вызовы, связанные с нейросетями.
- 🌐 Пользователи оставляют отзывы о работе нейросетевых приложений, что позволяет разработчикам видеть, что им нравится и что может быть улучшено.
- 📱 Яндекс.Шедевр - приложение, использующее нейросети для создания изображений, стало популярным среди блогеров и создателей контента.
- 🖼️ Нейросети обучаются на миллиардах изображений, и качество выводимых ими картинок продолжает улучшаться.
- 🧩 Проблемы с генерацией деталей, таких как пальцы, могут быть связаны с тем, что нейросети обучаются на данных, где каждая деталь не всегда представлена.
- 🔍 Важно различать между созданием искусства нейросетями и художественным творчеством человека для определения прав и ответственности.
- 🚫 Нейросети могут использоваться для генерации контента, который一些人可能认为是不适当的, что требует дополнительной модерации и фильтрации.
- 🌟 Нейросети, такие как Яндекс.Шедевр, продолжают развиваться и улучшаться благодаря обратной связи пользователей и технологическим улучшениям.
- ❓ Существуют различные мнения о том, насколько нейросети могут или должны заменять художников и дизайнеров в их профессиональной работе.
Q & A
Какие трудности возникают при генерации изображений с деталями, такими как пальцы на руках?
-Нейросети испытывают трудности с генерацией точных и реалистичных деталей, таких как пальцы на руках, из-за сложности этих элементов и отсутствия достаточного количества обучающих данных, представляющих такие детали.
Какие профессии могут быть затронуты развитием генеративных нейросетей?
-Развитие генеративных нейросетей может затронуть профессии, связанные с творчеством и дизайном, такие как иллюстраторы, художники, дизайнеры и фотографы, так как нейросети могут генерировать изображения и дизайны с различными стилями и тематиками.
Какие проблемы могут возникнуть при фильтрации данных для обучения нейросетей?
-При фильтрации данных для обучения нейросетей могут возникнуть проблемы, такие как удаление важных концептов, нежелательное включение нежелательного контента и несовершенство фильтрационных алгоритмов, что может привести к некачественным результатам генерации.
Какие технологические компании занимаются разработкой генеративных нейросетей?
-Компании, такие как OpenAI, Google и Yandex, занимаются разработкой генеративных нейросетей, предоставляя обучающие данные и разработанные модели для создания изображений и дизайнов.
Какие преимущества имеют генеративные нейросети на рынке труда?
-Генеративные нейросети могут сократить время производства, уменьшить затраты на дизайнерские услуги и предоставить доступ к широкому спектру творческих возможностей, что может привести к созданию новых продуктов и услуг.
Какие социальные аспекты должны быть учтены при использовании генеративных нейросетей?
-При использовании генеративных нейросетей следует учитывать вопросы авторства, прав на интеллектуальную собственность, ответственность за создаваемые изображения, а также потенциальные этические и моральные проблемы, связанные с использованием технологий.
Какие технические ограничения есть у генеративных нейросетей?
-Технические ограничения генеративных нейросетей включают ограничения в памяти и вычислительной мощности, необходимой для обучения и генерации, а также ограничения в точности и качестве изображений, которые могут быть созданы.
Какие новые возможности открываются для творческого сообщества благодаря генеративным нейросетям?
-Генеративные нейросети открывают новые возможности для творческого сообщества, такие как создание сложных и детализированных изображений, эксперименты с различными стилями и тематиками, а также возможность быстрого прототипирования и развития идей.
Какие вызовы стоят перед нейросетями при генерации изображений с высоким разрешением?
-При генерации изображений с высоким разрешением, таким как 4K, нейросети сталкиваются с вызовами, связанными с необходимостью обработки большого количества данных, поддержания качества деталей и избегания артефактов, вызванных низким разрешением исходных данных.
Какие дополнительные функции могут быть добавлены в приложения с использованием генеративных нейросетей?
-В приложения с использованием генеративных нейросетей могут быть добавлены дополнительные функции, такие как создание анимации, поддержка различных стилей и тематик, а также социальные функции, позволяющие пользователям делиться и обмениваться идеями и творчеством.
Outlines
😀 Introduction to Generative Neural Networks
The first paragraph introduces the topic of generative neural networks, discussing the lack of legislation and consensus on their use. It mentions the application of these technologies by major players like Open AI and Yandex, highlighting the free generation of images with some limitations. The speakers discuss the impact on photographers and designers, as well as the decision to create a neural network application for broader use.
📱 Mobile Application Development and Social Aspects
The second paragraph delves into the development of the mobile application for both iOS and Android, comparing its interface to Instagram. It discusses the social layer of the application, allowing users to view and like others' work, and the challenges faced during the app's launch. The speakers also talk about the minimalist design and the importance of user engagement and content curation.
🎨 Artistic Concerns and Naming the Application
The third paragraph explores the artistic challenges and the process of naming the application. It touches on the spontaneous gathering of a group interested in generative diffusion models and the various name options considered. The discussion also covers the beta version of the technology and the rationale behind the final choice of the application's name.
🤖 AI and Human Artists - The Creative Process
The fourth paragraph contrasts the creative process of human artists with that of AI, discussing the limitations of neural networks in generating consistent series of images. It also compares the AI's image generation process to a sculptor's work, highlighting the gradual refinement from random noise to a clear image. The speakers also mention the public's fascination with AI-generated images and the ethical considerations surrounding their creation.
🌐 Internet Imagery and AI's Learning Process
The fifth paragraph discusses the training of neural networks on vast datasets of images and texts sourced from the internet. It addresses the challenges of filtering the data to remove undesirable content and the impact of this filtering on the quality of the generated images. The speakers also talk about the importance of using large datasets for training and the potential consequences of excluding certain concepts.
🖼️ Ethical Considerations and AI in Creative Fields
The sixth paragraph focuses on the ethical considerations of AI-generated content, including the ownership of the results and the potential for commercial use. It discusses the lack of consensus and legislation in this area, the responsibilities of users, and the implications for professional artists and designers. The speakers also consider the future of creative professions in the face of advancing AI technologies.
📈 The Evolution of AI and Its Impact on Society
The seventh paragraph contemplates the broader impact of AI on society, including the potential for AI to generate a significant portion of internet images. It discusses the challenges of distinguishing between human and AI-created works and the need for watermarking or metadata to identify the source. The speakers also reflect on the inevitability of technological progress and its impact on various professions.
🎭 The Artistic and Cultural Limitations of AI
The eighth paragraph explores the artistic and cultural limitations of AI, particularly in understanding and generating content that reflects non-English speaking cultures. It discusses the need for better training data and the potential for AI to become a valuable tool for designers and illustrators, rather than a replacement.
🤝 Collaboration Between Artists and AI
The ninth paragraph emphasizes the potential for collaboration between human artists and AI, suggesting that AI could augment the creative process rather than replace artists. It discusses the learning curve for using AI tools and the unique challenges AI faces in generating certain details, such as hands and faces.
🚀 Future Directions for AI and Creative Technology
The tenth paragraph speculates on future directions for AI in creative fields, including the development of more sophisticated tools and applications. It discusses the potential for AI to generate content that can be used in various industries, from advertising to product design, and the importance of continued innovation in this area.
🌟 Enhancing User Experience and Social Features
The eleventh paragraph focuses on enhancing the user experience and adding social features to the AI application. It discusses the desire to improve the technological aspects of the model to create better image generations and the product aspects to make the application more engaging and feature-rich.
🎉 Final Thoughts on AI and Creative Collaboration
The twelfth paragraph offers final thoughts on the potential for AI to work alongside human illustrators, suggesting that artists will likely collaborate with AI rather than being replaced by it. It also touches on the idea of a basic income to support people as technology advances and the importance of not fearing technological progress.
Mindmap
Keywords
💡нейросети
💡генерация изображений
💡肖德维姆 (Шедеврум)
💡OpenAI
💡конкуренция
💡YouTube
💡проблема пальцев
💡диффузионные генеративные модели
💡трансформеры
💡мультимодальность
💡этические вопросы
Highlights
Обсуждение проблемы создания реалистичных изображений пальцев на руках с помощью нейросетей.
Анализ прогресса человечества и влияния технологий на различные профессии, включая художников и дизайнеров.
Рассказ о разработке приложения Шедевр и его возможности для генерации изображений с помощью нейросетей.
История создания и названия приложения Шедевр, включая интересные моменты командной работы и разработки.
Проблема социального слоя и отсутствие успешных сервисов социальной сети в портфолио Яндекса до сих пор.
Топы и рейтинги в приложении Шедевр, их влияние на качество и оригинальность созданных работ.
Возможности использования нейросетей для создания серийных изображений с одним персонажем.
Размышления о будущем технологий и возможностях генерации контента, включая коммерческие применения.
Проблематика прав и ответственности при создании и использовании изображений, сгенерированных нейросетями.
Технологии мультимодальности и их применение в генерации изображений и текста.
Развитие и обучение нейросетей на основе обучающих наборов данных и их влияние на качество результатов.
Идеи по улучшению приложения Шедевр, включая новые функции и социальные возможности для пользователей.
Обсуждение потенциала и направлений развития генеративных нейросетей в будущем.
Проблемы и ограничения текущих генеративных моделей и возможные пути их решения.
Влияние генерации контента на традиционные профессии, и необходимость адаптации к новым технологиям.