В компании объяснили, что для обучения нейросети использовались многочисленные кадры и видео из широкого доступа, благодаря чему технология более точно восстанавливает. В воронежском музее нейросеть создала картины известных художников. Вышел трейлер первого фильма, созданного с помощью нейросетей. С помощью новейших современных технологий мы можем показать подписчикам избранные полотна из нашего собрания и увидеть, как нейросетью трактуются известные.
Другие новости Общество
- Новые комментарии
- Малевич GPT нейросеть для beauty мастеров красоты. Создание изображений и логотипов — Teletype
- Айвазовский
- Арты нейросетей + Казимир Малевич
Тест: Малевич или нейросеть?
Однако когда мне удавалось сделать что-то интересное, я сам тут же видел, что меня кто-то копирует. То есть вы постоянно копируете и изменяете собственные изображения, заимствуете у других, а они, в свою очередь, заимствуют у вас. Важно, что здесь мы имеем дело с массовой культурой — этот механизм используют миллионы людей. Многие из этих людей используют в качестве референсов работы художников-иллюстраторов, анимационных студий, видеоигры, голливудские фильмы. В каком-то смысле здесь нет ничего нового, это очень похоже на такие ресурсы как DeviantArt и ArtStation. Уже пятнадцать лет пользователи DeviantArtделятся друг с другом изображениями, созданными по мотивам каких-то уже существующих произведений. Например, пытаются сделать что-то похожее на работы какой-нибудь известной анимационной студии. Они копируют и меняют по своему вкусу какие-то детали. Например, я задаю запрос «Blade Runner» и сайт мне выдает 27 тысяч картинок, которые пользователи создали на основе эстетики фильма Ридли Скотта. Мы можем вспомнить FanFiction или FanArt — они еще старше.
Таким образом культура креативного копирования существовала всегда, однако именно цифровые инструменты сделали это явление массовым. Из серии «После Брейгеля», 2023 Изображение, созданное нейросетью Midjourney v 5. Например, Питер Брейгель за свою жизнь создал порядка пятидесяти работ, но у него была большая семья. Братья и сыновья художника еще при его жизни и с его согласия, а потом после смерти художника создали множество копий его картин. То, что мы называем историей искусства — это один оригинал и десятки, может быть, сотни копий. Тогда почему приходя в музей, вы этого не замечаете? Потому что в каком-то смысле музей это скрывает. Музей транслирует вам модернистское представление об истории искусства, помещая на свои стены художников, которые отличаются друг от друга: вот Рубенс, вот Веронезе, там Суриков, а тут Малевич. Но вы не видите их бесконечные копии.
Тогда новый вопрос: а что тогда действительно нового в этой форме копирования, которую предоставляет нам ИИ. Конечно, вы можете управлять им по-разному: давать ему видео, чтобы получить новое видео, задать ему картинку или звук. Но на данный момент популярнее всего то, что называется text to image, то есть вы создаёте текстовый запрос и получаете картинку или анимацию. Дело в том, что в современном обществе почти все люди умеют писать и читать. А вот рисовать или делать хорошие фотографии — далеко не все. Мы могли бы представить какой-нибудь авангардный вариант, где пользователь бы использовал в качестве запроса музыку, а в ответ получал архитектуру. Но пока все работают с текстовыми запросами. Как я уже говорил, пользователи могут видеть, как другие набирают свои запросы в каналах Discord и воспроизводить их целиком или частями. Так учатся новые пользователи, так же учился и я.
Разные части этого текста могут описывать разные части изображения, как, например, в художественной литературе мы видим описание внешности Анны Карениной или Мадам Бовари. Эти описания менее структурны и более свободны, чем те, что создаём мы. Наши больше похожи на программирование. Скажем, отдельно мы описываем желаемое освещение, отдельно мы даём референсы на интересных нам по стилю художников, отдельно пишем very detailed или epic composition, и таким образом мы можем разобрать изображение на части, как «лего», и эти части скопировать. Это и есть, главное, на мой взгляд отличие от предыдущих культур копирования, среди которых есть и история западного искусства. Отношения изображения и текста в синтетических медиа. По мотивам Ролана Барта Десятилетиями в гуманитарных науках считалось, что возможности описать изображение словами ограничены. Это было очень важным допущением, которое принималось по умолчанию современной культурой. В частности, модернистское искусство старалось всеми способами избавиться от текстовых нарративов, чтобы вместо них исследовать собственный визуальный язык.
У Малевича, Кандинского и многих других модернистов есть картины, которые оставлены «Без названия». Untitled — это, наверное, самое распространённое название произведений современного искусства.
Ограничений на количество обрабатываемых фотографий нет, пользователям станут доступны все функциональности нейросетевой модели. Для обучения нейросети были использованы опубликованные в широком доступе фотографии и видео. Материалы помогут воссоздать детали и раскрасить снимки более точно, в соответствии с действительностью.
Как сообщает пресс-служба музея, к 125-летию со дня открытия учреждение запустило первый нейро-художественный проект. Известные полотна Бориса Кустодиева, Карла Брюллова, Валентина Серова, Михаила Врубеля, Казимира Малевича, Пабло Пикассо и ряда других великих мастеров из собрания музея предстанут в современном прочтении нейросети, разработанной на платформе социальной сети. Желающим увидеть свой портрет в новой творческой трактовке следует отправить фото арт-боту, обозначить пол и получить в личном сообщении сгенерированное нейросетью изображение.
Искусственный интеллект будет создавать фотопортреты на основании свидетельских показаний. По мнению эксперта-криминалиста Валерии Солнцевой, внедрение современных технологий существенно позволит повысить раскрываемость преступлений. Вместо того, чтобы тратить время на составление фотороботов вручную, что порой занимает часы и даже дни, можно воспользоваться нейросетью, которая мгновенно сгенерирует требуемое фото. В качестве примера эксперт приводит результат генерации по запросу «высокий брюнет с усами и бородой», по которому был создан фоторобот маньяка, на счету которого более 40 жестоких убийств.
NVIDIA представила ИИ, который генерирует видео с высоким разрешением по текстовому описанию
Скала-Шаманка состоит из геометрических фигур. Кстати, он один из первых представителей экспрессионизма. А самой узнаваемой работой стала картина «Крик». Работы Мунка наполнены грустью и печалью, а вот Байкал нейросеть показала вполне весело. Вот так бы выглядела бухта Песчаная, если бы ее увидел Эдвард Мунк. В следующих горделивых скалах можно вновь узнать скалу Шаманку. А автором творения мог быть Сальвадор Дали. Правда испанский живописец жил совершенно на другом континенте. Кстати, работал маэстро в жанре сюрреализма.
Дмитрий Меркушов Руководитель группы машинного обучения Mail. Ранее ИИ-функции в сервисах Mail.
То есть появилась база, на основе которой стало возможно обучить нейросеть. То есть мы можем назвать первой стадией появление самой цифровой культуры. Кроме того, еще одной важной стадией стало развитие социальных сетей, где люди привыкли делиться своими картинками и текстами. В этом смысле генеративные медиа — это еще один пример революционной парадигмы, которая стоит на плечах цифровой вселенной, создававшейся последние пятнадцать лет. Еще пятнадцать лет назад эти инструменты попросту не могли возникнуть, потому что в интернете не было достаточно материала для обучения нейросети. Но это еще не всё: почему я говорю, что ИИ — это не просто еще одно медиа, подходящее для создания искусства. Потому что с самого начала ИИ умел более или менее успешно имитировать сотни разных медиа, то есть это постмедиа, метамедиа, которое включает в себя все предыдущие медиа. Мы можем имитировать различные типы съемки, ломографию, поларойд, любые разновидности рисунков, стиль такой-то иллюстрации в таком-то журнале. Мы увидим, что Midjourney может отделить стиль от содержания в произведениях указанного вами художника, а потом накладывать этот стиль на любое содержание. Из серии «Meta abstractions 004», май 2023 Изображение, созданное нейросетью Midjourney v 5. Отсюда я делаю вывод, что генерация изображений искусственным интеллектом — это форма медиаискусства, поскольку большинство пользователей используют именно эстетику медиа в качестве основного содержания: Unreal 5, трассировка лучей. Компьютер и сам по себе является мета-средой, поскольку там можно формировать различные медиа, но теперь вам не нужно как в Фотошопе самому все отрисовывать, менять кисточки и тратить сотни часов — компьютер способен сгенерировать тысячу различных стилей и создать эффекты, которых раньше просто не существовало. Для меня же как для теоретика и историка важно, что когда появляются новые способы коммуникаций, запоминания или воспоминания, они заставляют нас по новому взглянуть на наши самые базовые концепции и понятия, поэтому мне бы хотелось посмотреть на изображения, создаваемые ИИ в контексте истории искусства. ИИ в контексте истории искусства Давайте подумаем о роли копий и оригинала в нашей культуре, и как это работает в эпоху нейросетей. Изображение создаётся ИИ посредством текстового запроса. Вы пишете текстовое описание — и искусственный интеллект выдает вам картинку. Пользователи могут видеть, как другие люди набирают свои запросы в каналах Discord, — и таким образом учатся работать с ИИ, создавать собственные запросы и модифицировать их. И вот, например, я вижу как некий человек — я не знаю кто — печатает свой запрос. Я вижу, что это интересный запрос и хочу его скопировать. Я могу скопировать запрос целиком и дальше менять какие-то слова, но я могу скопировать детали и собрать свой собственный запрос из таких чужих фрагментов — описаний эффектов, освещения, цвета — которые я заимствую у другого человека. Копирование всегда было сущностью человеческой культуры, но не просто копирование, а творческое преобразование копируемого материала. То же самое происходит в эволюции: она представляет собой бесконечное копирование биологического материала, куда постоянно вкрадываются различные ошибки — таким образом появляются новые виды живых существ. Мы можем вообразить себе некого художника, который занимается копированием, но в то же время создаёт нечто новое — чисто технически это можно назвать ошибкой, но мы называем это гениальностью, хотя принцип точно такой же. Мне неоднократно говорили, что если двести раз подряд провести эту операцию, получится что-то интересное. Однако когда мне удавалось сделать что-то интересное, я сам тут же видел, что меня кто-то копирует. То есть вы постоянно копируете и изменяете собственные изображения, заимствуете у других, а они, в свою очередь, заимствуют у вас. Важно, что здесь мы имеем дело с массовой культурой — этот механизм используют миллионы людей. Многие из этих людей используют в качестве референсов работы художников-иллюстраторов, анимационных студий, видеоигры, голливудские фильмы. В каком-то смысле здесь нет ничего нового, это очень похоже на такие ресурсы как DeviantArt и ArtStation. Уже пятнадцать лет пользователи DeviantArtделятся друг с другом изображениями, созданными по мотивам каких-то уже существующих произведений. Например, пытаются сделать что-то похожее на работы какой-нибудь известной анимационной студии. Они копируют и меняют по своему вкусу какие-то детали. Например, я задаю запрос «Blade Runner» и сайт мне выдает 27 тысяч картинок, которые пользователи создали на основе эстетики фильма Ридли Скотта. Мы можем вспомнить FanFiction или FanArt — они еще старше. Таким образом культура креативного копирования существовала всегда, однако именно цифровые инструменты сделали это явление массовым. Из серии «После Брейгеля», 2023 Изображение, созданное нейросетью Midjourney v 5. Например, Питер Брейгель за свою жизнь создал порядка пятидесяти работ, но у него была большая семья. Братья и сыновья художника еще при его жизни и с его согласия, а потом после смерти художника создали множество копий его картин. То, что мы называем историей искусства — это один оригинал и десятки, может быть, сотни копий.
Из них 17 тысяч снимков использовались для обучения нейросети, а 5 тысяч — для тестирования. По словам Сергея Смекалова, в результате нейронная сеть сможет распознать разные виды злокачественных новообразований и отличать здоровые легкие от пораженных заболеванием. В будущем студенты планируют улучшить показатели за счет расширения набора данных и привлечения новых методов искусственного интеллекта.
Еще материалы
- Специалист по ИИ Муратчаев заявил, что нейросети не лишат художников работы
- Подписывайтесь, чтобы первыми узнавать о важном:
- История создания Малевич
- Нарисовать картинку с помощью нейросети на русском языке
- В воронежском музее нейросеть создала картины известных художников
Арты нейросетей + Казимир Малевич
В компании объяснили, что для обучения нейросети использовались многочисленные кадры и видео из широкого доступа, благодаря чему технология более точно восстанавливает. Теперь нейросеть, подобно опытному фокуснику, формирует промежуточное представление картинки в виде латентного кода — своеобразной «шпаргалки», содержащей квинтэссенцию. Читайте все самые свежие и актуальные новости 2024 на Примеры художественных стилей, которые поддерживает нейросеть генерации изображений "Нейроплод". «Малевич»: россиянам продемонстрировали нейросеть будущего.
В воронежском музее нейросеть создала картины известных художников
Разработанная «Сбером» нейросеть для генерации графических изображений «Кандинский» будет принята на вооружение Следственным комитетом и МВД для составления фот. Обзор нейросетей, которые рисуют картины по заданному тексту онлайн – Midjourney, dall-e 2, rudalle, artbreeder и другие. В преддверии 9 мая открыла доступ к нейросети, которая позволяет бесплатно отреставрировать старые фотографии. Чтобы подобных недочетов было меньше, базу нейросети пополняют репродукциями фресок аналогичной иконографии и стиля.
Нейросеть рисует будущее Архангельска: какими будут дома, транспорт и люди
А это результат работы другой нейросети, Midjourney, по запросу с теми же словами Для обучения использовалось около 1,2 млрд пар «текст — изображение», а также отдельный набор из двух миллионов пар высококачественных изображений. Новая версия нейросети вышла 4 апреля , пользовали могут создавать изображения более чем в десяти стилях по текстовому запросу. Ранее сообщалось , что нейросеть Яндекса «Шедеврум» уже возглавила российский топ App Store.
СММщий больше не нужен, так как сервис ползволяет даже с телефона создавать контент в соцсети, блоги, рекламу, получать клиентов, решать вычислительные задачи, создавать образовательные продукты просто и качественно. В 2023 полностью перешли на удаленный формат работы и оставили свой офис. Мы усердно трудимся каждый день и идем к намеченной цели уверенными шагами.
Malevich iamgpt — амбициозный проект. Чтобы так подробно создать нейросеть со своей библиотекой, которая содержит терабайты данных об индустрии красоты, потребовалось много усилий.
January 25 Малевич GPT нейросеть для beauty мастеров красоты.
Создание изображений и логотипов Создавайте изображения, лого и многое другое beta-версия, каждую среду мы выпускаем обновления, улучшаем результат нашей первой в РФ частной нейросети. Добавьте описание В данном режиме история диалога не запоминается, поэтому важно изначально создать точный промт запрос.
Есть возможность моделирования конкретного сценария вождения, когда за основу берутся ограничивающие рамки для создания интересующей обстановки, синтезируется соответствующий начальный кадр, а затем создаются правдоподобные видеоролики. Помимо этого, модель может сделать мультимодальное прогнозирование сценариев движения, сгенерировав несколько правдоподобных развертываний на основе одного начального кадра. Данная исследовательская работа является участником Конференции по машинному зрению и распознаванию образов, которая проходит в Ванкувере с 18 по 22 июня. Пока что представленная нейросеть является лишь исследовательским проектом и не ясно, когда что-то подобное NVIDIA выпустит в открытый доступ. Вечерний 3DNews Каждый будний вечер мы рассылаем сводку новостей без белиберды и рекламы.
Смешанные чувства
- Нейросеть раскрыла тайну квадрата Малевича
- Нейросеть Малевич создала герб Брянской области | Новости Брянска
- ai-forever/rudalle-Malevich · Hugging Face
- Нейросеть Малевич создала герб Брянской области за 2 минуты
Владимир Малевич - новости
Планшет, кажется, выжил в техническом прогрессе, но люди от него явно пострадали. Или это просто художник так видит? Уж сильно напоминает Дом Сутягина... Воссоздали реплику? Кажется, наши потомки тоже любят строить на «тысячнике» , но изобрели нечто, чтобы избежать прорывов и потопов Источник: ruDALL-E Malevich А такой нейросеть, видимо, представила зиму в Архангельске. Не знаем, как изменится климат. Только на этот раз мы ничего про экологию не вводили. Ямочный ремонт спустя много лет всё еще в тренде? Кажется, нет.
Так он будет выглядеть.
Для этого нужно перейти на специальную страницу и загрузить скан фотографии. Готовый снимок сохранится в Облако Mail. Для обучения нейросети использовались фотографии и видео из общего пользования. Ее получилось обучить восстанавливать и раскрашивать кадры близко к оригиналу. Стоит отметить, что ограничений по количеству загрузок на реставрацию снимков нет.
Мне неоднократно говорили, что если двести раз подряд провести эту операцию, получится что-то интересное. Однако когда мне удавалось сделать что-то интересное, я сам тут же видел, что меня кто-то копирует.
То есть вы постоянно копируете и изменяете собственные изображения, заимствуете у других, а они, в свою очередь, заимствуют у вас. Важно, что здесь мы имеем дело с массовой культурой — этот механизм используют миллионы людей. Многие из этих людей используют в качестве референсов работы художников-иллюстраторов, анимационных студий, видеоигры, голливудские фильмы. В каком-то смысле здесь нет ничего нового, это очень похоже на такие ресурсы как DeviantArt и ArtStation. Уже пятнадцать лет пользователи DeviantArtделятся друг с другом изображениями, созданными по мотивам каких-то уже существующих произведений. Например, пытаются сделать что-то похожее на работы какой-нибудь известной анимационной студии. Они копируют и меняют по своему вкусу какие-то детали. Например, я задаю запрос «Blade Runner» и сайт мне выдает 27 тысяч картинок, которые пользователи создали на основе эстетики фильма Ридли Скотта.
Мы можем вспомнить FanFiction или FanArt — они еще старше. Таким образом культура креативного копирования существовала всегда, однако именно цифровые инструменты сделали это явление массовым. Из серии «После Брейгеля», 2023 Изображение, созданное нейросетью Midjourney v 5. Например, Питер Брейгель за свою жизнь создал порядка пятидесяти работ, но у него была большая семья. Братья и сыновья художника еще при его жизни и с его согласия, а потом после смерти художника создали множество копий его картин. То, что мы называем историей искусства — это один оригинал и десятки, может быть, сотни копий. Тогда почему приходя в музей, вы этого не замечаете? Потому что в каком-то смысле музей это скрывает.
Музей транслирует вам модернистское представление об истории искусства, помещая на свои стены художников, которые отличаются друг от друга: вот Рубенс, вот Веронезе, там Суриков, а тут Малевич. Но вы не видите их бесконечные копии. Тогда новый вопрос: а что тогда действительно нового в этой форме копирования, которую предоставляет нам ИИ. Конечно, вы можете управлять им по-разному: давать ему видео, чтобы получить новое видео, задать ему картинку или звук. Но на данный момент популярнее всего то, что называется text to image, то есть вы создаёте текстовый запрос и получаете картинку или анимацию. Дело в том, что в современном обществе почти все люди умеют писать и читать. А вот рисовать или делать хорошие фотографии — далеко не все. Мы могли бы представить какой-нибудь авангардный вариант, где пользователь бы использовал в качестве запроса музыку, а в ответ получал архитектуру.
Но пока все работают с текстовыми запросами. Как я уже говорил, пользователи могут видеть, как другие набирают свои запросы в каналах Discord и воспроизводить их целиком или частями. Так учатся новые пользователи, так же учился и я. Разные части этого текста могут описывать разные части изображения, как, например, в художественной литературе мы видим описание внешности Анны Карениной или Мадам Бовари. Эти описания менее структурны и более свободны, чем те, что создаём мы. Наши больше похожи на программирование. Скажем, отдельно мы описываем желаемое освещение, отдельно мы даём референсы на интересных нам по стилю художников, отдельно пишем very detailed или epic composition, и таким образом мы можем разобрать изображение на части, как «лего», и эти части скопировать. Это и есть, главное, на мой взгляд отличие от предыдущих культур копирования, среди которых есть и история западного искусства.
Отношения изображения и текста в синтетических медиа. По мотивам Ролана Барта Десятилетиями в гуманитарных науках считалось, что возможности описать изображение словами ограничены. Это было очень важным допущением, которое принималось по умолчанию современной культурой. В частности, модернистское искусство старалось всеми способами избавиться от текстовых нарративов, чтобы вместо них исследовать собственный визуальный язык. У Малевича, Кандинского и многих других модернистов есть картины, которые оставлены «Без названия».
Сотрудники ФКР прогнали реальное фото города через «фильтры» Малевича, Айвазовского и старых мультфильмов. По Кубизму Малевича нейросеть изобразила индустриальный пейзаж Липецка в перспективе в черных, красных, желтых, синих и голубых тонах. Липецк в советской мультяшной прорисовке отображает классику застройки СССР — оживленные улицы, где разнотипные многоэтажки в окружении зелени соседствуют с небольшими зданиями. Липецк руки Айвазовского получился мрачный, несмотря на утреннюю зарю.
Нейросеть от Mail.ru отреставрирует фотографии
Для обучения нейросети использованы опубликованные в широком доступе фотографии и видео. Материалы помогут воссоздать детали и раскрасить снимки более точно, в соответствии с действительностью.
Изображения, созданные при использовании promt. Кто разработчик За разработку нейронной сети отвечает команда программистов Сбербанка, которым удалось создать отечественный rus аналог DALLE 2 и Midjourney, работающий на русском языке russian.
Создание отечественного ИИ прошло в 2 этапа: Написание кода и внедрение механизмов машинного обучения. Анализ базы данных с текстом и изображениями. Сервис доступен в бесплатном режиме. Команда программистов работает над обновленной версией интеллекта Kandinsky 2.
Как работает модель Система распознавания текста позволяет нейронной сети обработать и понять запрос пользователя. На основе полученной информации происходит генерация изображения по словам.
Проект работает полностью на базе Вконтакте, поэтому работает без VPN, очереди, перегрузки сервера, багов и зарубежного номера. СММщий больше не нужен, так как сервис ползволяет даже с телефона создавать контент в соцсети, блоги, рекламу, получать клиентов, решать вычислительные задачи, создавать образовательные продукты просто и качественно. В 2023 полностью перешли на удаленный формат работы и оставили свой офис.
Мы усердно трудимся каждый день и идем к намеченной цели уверенными шагами. Malevich iamgpt — амбициозный проект.
Но часть коллекции удалось возродить. Этот проект связан и с историей, и с художественной культурой, с изобразительным искусством, и в том числе с высокими технологиями», — заметила директор Волгоградского музея изобразительных искусств имени Ильи Машкова Варвара Озерина. Репин, Суриков, Маковский. Полотна этих и других прославленных творцов были достоянием Сталинградской картинной галереи. Одним из ее основателей был Александр Ивлиев.
Выставка воссозданных с помощью нейросети Kandinsky картин открылась в Волгограде
К 125-летию со дня открытия Русский музей запустил собственную нейросеть в сообществе ВКонтакте. Нейросеть Blue Willow показала, как видит знаменитых людей из гонок: Хэмилтон, Ферстаппен, Леклер, Алексей Попов — фото. В компании объяснили, что для обучения нейросети использовались многочисленные кадры и видео из широкого доступа, благодаря чему технология более точно восстанавливает. Суть инновационного проекта заключается в том, чтобы научить нейросеть распознавать на снимках злокачественные новообразования и классифицировать рак легких на ранней стадии.