Привет! Сегодня я расскажу тебе про одну очень интересную технологию, которая помогает компьютерам создавать картинки из текстовых описаний. Это называется "text to image".
Для создания картинок из текста компьютер использует специальные алгоритмы, которые называются "генеративными моделями". Одна из самых известных таких моделей называется "Generative Adversarial Network" (GAN).
С помощью GAN компьютер может научиться создавать картинки, которые выглядят так, будто их нарисовал настоящий художник. Для этого он использует две части: генератор и дискриминатор.
Генератор создает картинки из текстового описания, а дискриминатор проверяет, насколько эти картинки похожи на реальные. Если дискриминатор обнаруживает, что картинка слишком не похожа на настоящую, то генератор улучшает картинку и пробует еще раз.
С помощью таких моделей можно создавать очень реалистичные картинки. Например, если мы напишем, что хотим видеть картинку с солнечным закатом на океане, то компьютер может создать такую картинку, которая будет выглядеть очень красиво и настояще.
Также есть другие архитектуры генерации картинок из текста, например, "Stacked Generative Adversarial Networks" (StackGAN) или "AttnGAN". Они работают похожим образом, но имеют свои особенности.
Надеюсь, теперь ты лучше понимаешь, как компьютеры могут создавать картинки из текста. Это очень интересная и полезная технология, которая может помочь нам создавать новые и красивые картинки!
Для создания картинок из текста компьютер использует специальные алгоритмы, которые называются "генеративными моделями". Одна из самых известных таких моделей называется "Generative Adversarial Network" (GAN).
С помощью GAN компьютер может научиться создавать картинки, которые выглядят так, будто их нарисовал настоящий художник. Для этого он использует две части: генератор и дискриминатор.
Генератор создает картинки из текстового описания, а дискриминатор проверяет, насколько эти картинки похожи на реальные. Если дискриминатор обнаруживает, что картинка слишком не похожа на настоящую, то генератор улучшает картинку и пробует еще раз.
С помощью таких моделей можно создавать очень реалистичные картинки. Например, если мы напишем, что хотим видеть картинку с солнечным закатом на океане, то компьютер может создать такую картинку, которая будет выглядеть очень красиво и настояще.
Также есть другие архитектуры генерации картинок из текста, например, "Stacked Generative Adversarial Networks" (StackGAN) или "AttnGAN". Они работают похожим образом, но имеют свои особенности.
Надеюсь, теперь ты лучше понимаешь, как компьютеры могут создавать картинки из текста. Это очень интересная и полезная технология, которая может помочь нам создавать новые и красивые картинки!
🐳3❤1
Привет! Сегодня я расскажу тебе о том, как компьютеры могут изменять изображения с помощью image to image технологий. Это очень интересно!
Современные архитектуры генерации картинок image to image используют глубокое обучение, чтобы изменять и улучшать изображения. Это значит, что компьютеры могут изменять один вид изображения на другой, или улучшать уже имеющиеся.
Например, если у нас есть фотография, которая сделана в плохих условиях света, то мы можем использовать image to image технологии, чтобы улучшить ее. Компьютер может обучиться распознавать, какие изменения необходимо внести в фотографию, чтобы сделать ее более красивой.
Современные архитектуры генерации картинок image to image, такие как CycleGAN, Pix2Pix и SPADE, используют разные методы и техники, чтобы изменять и улучшать изображения. Например, с помощью этих архитектур компьютер может изменять черно-белое изображение на цветное, или наоборот.
Вот так с помощью image to image технологий компьютеры могут изменять и улучшать изображения!
Современные архитектуры генерации картинок image to image используют глубокое обучение, чтобы изменять и улучшать изображения. Это значит, что компьютеры могут изменять один вид изображения на другой, или улучшать уже имеющиеся.
Например, если у нас есть фотография, которая сделана в плохих условиях света, то мы можем использовать image to image технологии, чтобы улучшить ее. Компьютер может обучиться распознавать, какие изменения необходимо внести в фотографию, чтобы сделать ее более красивой.
Современные архитектуры генерации картинок image to image, такие как CycleGAN, Pix2Pix и SPADE, используют разные методы и техники, чтобы изменять и улучшать изображения. Например, с помощью этих архитектур компьютер может изменять черно-белое изображение на цветное, или наоборот.
Вот так с помощью image to image технологий компьютеры могут изменять и улучшать изображения!
🐳3
Forwarded from PHYGITAL+ART
Рассказали на DTF как используя силу 30 нейронных сетей создать игру
И напоминаем сегодня будет вебинар на тему использования в гейм-девелопменте и конкретно концепт-арте
И напоминаем сегодня будет вебинар на тему использования в гейм-девелопменте и конкретно концепт-арте
❤3🐳1
Привет, я нарисовал своих подписчиков и вот что у меня получилось 😋
❤6