Вопреки ожиданиям, машины, какими бы они ни были совершенными, никогда не смогут творить так, как творит человек, ибо подлинное творчество всегда есть создание небывалого. Тем не менее, способности искусственного интеллекта компилировать могут достичь необыкновенных высот, что отчасти реализуется уже сейчас на примере нейросетей, генерирующих удивительные по красоте изображения на основе текстовых описаний.
Сегодня мы предлагаем познакомиться с одним из наиболее известных генераторов изображений под названием Stable Diffusion.
Что такое Stable Diffusion
Stable Diffusion – это самообучающаяся программа, предназначенная для генерирования изображений по текстовому описанию. Stable Diffusion использует базу изображений, однако было бы ошибочно полагать, что приложение ищет в этой базе изображение, максимально соответствующее текстовому описанию. Нейросеть именно создает картинки, вычленяя необходимые фрагменты графики, обрабатывая и компилируя их в новое изображение. Состоит Stable Diffusion из двух основных компонентов – обученной нейросети и вызывающей ее обвязки, доступна она как онлайн-сервис с ограниченными возможностями и как самостоятельное приложение, устанавливаемое на компьютер и способное работать как в консольном, так и GUI-режиме.
Онлайн-сервисы
Прежде чем устанавливать на свой компьютер программное обеспечение Stable Diffusion, для начала рекомендуем ознакомиться с возможностями нейросети, доступными в ее онлайн-версиях. Самый простой вариант предлагает сервис Dezgo: для генерирования изображения вам достаточно ввести описание на английском и нажать кнопку «Generate», а остальное сделает сеть. Вот таким, например, видит Stable Diffusion мир под властью роботов в гипотетическом будущем. Dezgo не требует регистрации, но не имеет и настроек, кроме того, сервис генерирует только одно изображение за раз.
В отличие от Dezgo, ресурс Replicate предоставляет возможность изменять параметры генерируемого изображения, указав желаемый размер картинки и некоторые другие специфические настройки. Также пользователь может передать нейросети собственное изображение, которое будет взято за основу генерируемой картинки.
Еще больше возможностей предлагает сервис DreamStudio Lite. Веб-приложение требует регистрации, зато в свое распоряжение вы получите набор полезных настроек, в частности выбор размера генерируемой картинки (Width и Height), количество шагов генерирования (Steps), количество создаваемых вариантов изображений (Number of Images), метод диффузионной выборки, степень соответствия создаваемой картинки ее описанию (Cfg Scale) и некоторые другие настройки.
Как формировать запросы
В целом генерируемый Stable Diffusion результат зависит от вашей фантазии: не рассчитывая на адекватный результат, вы можете передавать нейросети любые, даже самые абсурдные описания. Если же вы хотите получить на выходе что-то конкретное, рекомендуем использовать комбинации слов, объединенных общей темой, впрочем, не забывая о том, что в процессе обработки запроса нейросеть будет пытаться скрестить объекты. Например, на запрос «cats birds» нейросеть попробует вывести «гибрид» кошки и птицы, поэтому имеет смысл избегать подобных конструкций.
Зато нейросеть весьма успешно обрабатывает комбинации формата «объект + стиль», например, «cats oil painting» – изображение кошки в стиле картины маслом. Также в качестве стиля можно указать имя известного художника или даже нескольких мастеров, смешивая таким образом разные стили художественного творчества. Хорошие результаты дает использование прилагательных, впрочем, с таким же успехом можно комбинировать существительные и глаголы, главное, чтобы все используемые слова имели логическую связь.
К сожалению, практически все доступные в интернете нейросети имеют ограниченные возможности как в плане настроек, так и в плане объема генерируемого контента. Stable Diffusion не является исключением и это при том, что нейросеть имеет открытый исходный код. Получить в свое распоряжение максимум возможностей бесплатно вполне реально, но для этого нейросеть придется установить на компьютер, чем мы займемся уже в следующий раз.
Загрузка...
Добавить комментарий