2024 год ознаменовался появлением множества новых нейронных сетей, в то время как ведущие игроки на этом рынке выпустили обновления своих существующих продуктов. Разработчики продолжают совершенствовать качество генерируемых изображений, добавляя возможности анимации и обучая ИИ копировать любые стили для расширения сфер его применения в коммерческих проектах. В статье рассмотрим ТОП популярных бесплатных и платных нейросетей для генерации изображений.
Как нейросети генерируют изображения
Искусственные нейронные сети в последние годы достигли огромного прогресса в области компьютерного зрения и генерации изображений. С помощью специальных алгоритмов обучения они могут создавать реалистичные изображения, почти неотличимые от настоящих фотографий.
Процесс генерации изображений нейросетями основан на обучении большому набору реальных фото и выявлении скрытых зависимостей и закономерностей, которые позволяют воссоздать похожие изображения с нуля. Для этого используются архитектуры генеративно-состязательных сетей, в частности — GAN (generative adversarial network).
GAN состоит из двух нейросетей — генератора и дискриминатора. Генератор пытается создать новое изображение, а дискриминатор оценивает его реалистичность и распознает, является ли оно настоящим или сгенерированным. Таким образом, в процессе тренировки генератор постоянно улучшает качество изображений, пытаясь "обмануть" дискриминатор.
Когда GAN обучена на качественном и представительном наборе данных, генератор может создавать новые реалистичные изображения по заданным параметрам — нарисовать человека, животное, машину в определенном стиле и ракурсе. Причем качество будет настолько высоким, что отличить искусственную картинку от настоящей практически невозможно. Именно так нейросети и генерируют фотореалистичные изображения с нуля, имея в распоряжении лишь данные для обучения.
Обзор ТОП 6 популярных ИИ для генерации картинок
DALL-E 3
DALL-E 3 — это новейшая нейросетевая модель от компании OpenAI для генерации изображений на основе текстового описания. Она была представлена в апреле 2022 года как улучшенная версия оригинальной модели DALL-E.
В основе DALL-E 3 лежит архитектура трансформеров, обученная на огромном объеме текстов и изображений из интернета. Модель способна понимать связи между текстом и визуальным содержанием, а затем генерировать реалистичные изображения на основе текстового описания.
Основные возможности DALL-E 3:
- Генерация фотореалистичных изображений практически на любую тему и сюжет по текстовому запросу пользователя.
- Создание оригинальной графики в различных стилях (например, карикатуры, портреты, пейзажи).
- Комбинирование нескольких концепций в одном изображении (кошка с крыльями бабочки).
- Возможность указывать дополнительные параметры, такие как ракурс, формат, стиль рисунка и многое другое.
Преимущества DALL-E 3 в сравнении с оригинальной моделью: более высокое разрешение изображений (до 1024x1024 пикселей), улучшенное визуальное качество и реалистичность деталей, возможность генерации изображений по нескольким не связанным запросам.
DALL-E 3 открывает широкие возможности для креативных специалистов, дизайнеров, художников, позволяя создавать уникальный визуальный контент за считанные секунды. Эта модель имеет огромный потенциал стать доступным инструментом для визуализации идей и образов для миллионов людей.
Недостатки нейросети DALL-E 3:
- Ограниченное разрешение изображений (максимум 1024x1024 пикселей). Недостаточно для печати высококачественных постеров, обложек журналов.
- Защищенность авторских прав может вызывать сложности при коммерческом использовании сгенерированного контента.
- Модель иногда допускает визуальные артефакты и искажения на изображениях.
- Система фильтрации контента недостаточно надежна. Возможна генерация изображений с насилием, наготой.
- Высокая стоимость использования для рядовых пользователей (0,02$ за каждую генерацию).
- Доступ по подписке и очереди из-за высоких вычислительных затрат на генерацию.
- Ограниченные возможности по настройке параметров генерации изображений. Нет точного контроля.
- Потенциальные риски злоупотребления технологией, например для создания фейковых фото и видео.
Хотя способности DALL-E 3 впечатляют, есть направления для улучшения модели для решения этих проблем в будущем.
Bing Image Creator
Bing Image Creator — это новейший инструмент от Microsoft на базе ИИ для создания изображений по текстовому описанию. Он был анонсирован в феврале 2023 года как часть обновленного поисковика Bing с поддержкой чат-бота.
В основе Bing Image Creator лежит мощная нейросетевая модель, разработанная Microsoft и обученная на огромных объемах визуального и текстового контента. Она использует передовые алгоритмы компьютерного зрения и архитектуру трансформеров для понимания запросов пользователя.
Основные возможности Bing Image Creator:
- Генерация изображений фотореалистичного качества по текстовому описанию с нуля.
- Создание оригинальных образов, сцен, персонажей в различных стилях.
- Возможность задавать дополнительные параметры (ракурс, разрешение, детализация).
- Комбинирование разных концепций и идей в одном изображении.
Отличия от других похожих сервисов (DALL-E 2): более высокая скорость генерации, интеграция с поисковиком Bing и чат-ботом для уточнения запросов, возможность создавать вариации одного изображения.
Преимущества Bing Image Creator: доступен широкой аудитории как часть популярного поисковика, простой и интуитивный интерфейс, хорошее качество генерируемых изображений.
Основные недостатки Bing Image Creator:
- Ограниченный контроль над результатами генерации. Сложно точно настроить нужный результат.
- Возможны визуальные артефакты и неестественные детали на сгенерированных изображениях.
- Фильтрация контента работает неидеально. Есть риск создания неподобающих или вредных изображений.
- Относительно низкое разрешение генерируемых изображений по сравнению с другими моделями (512x512 пикселей).
- Нечеткие условия использования результатов генерации, возможны проблемы с авторскими правами.
- Потенциальная возможность использования во вред для распространения фейковых новостей и манипуляций.
- Модель пока доступна ограниченному кругу тестировщиков, нет публичного доступа.
- Ресурсоемкость системы может привести к задержкам и простоям при большом количестве запросов.
- Риск формирования негативных социальных эффектов и этических проблем от таких технологий.
Несмотря на инновационность, у Bing Image Creator есть определенные ограничения, которые предстоит решить разработчикам.
Bing Image Creator открывает новые горизонты для визуализации идей и концепций, демократизируя технологии ИИ. Этот инструмент имеет большой потенциал для креативных специалистов, маркетологов, дизайнеров и многих других.
Dream by WOMBO
Dream — это нейросетевая модель от компании WOMBO, предназначенная для генерации и трансформации изображений на основе текстовых описаний. Она была представлена в 2021 году и вызвала большой интерес благодаря своим креативным возможностям.
В основе Dream лежит мощная нейросеть, обученная на миллионах пар «текст-изображение». Модель использует передовые алгоритмы компьютерного зрения и обработки естественного языка для анализа запроса и создания соответствующей визуализации.
Основные возможности Dream:
- Генерация фантазийных образов, сюрреалистических сцен по текстовому описанию.
- Трансформация существующих изображений в заданном стиле или направлении.
- Создание абстрактных рисунков, узоров, фрактальной графики.
- Вставка объектов в изображения (например, кота в космосе).
Преимущества Dream перед аналогами: высокая скорость обработки, удобный веб-интерфейс, интеграция с мобильными приложениями, бесплатный базовый доступ.
Dream открывает широкие возможности для творчества и визуализации идей. Эту нейросеть активно используют художники, дизайнеры, маркетологи для создания оригинального визуального контента. Также модель позволяет простым пользователям воплотить свое воображение в забавных картинках.
Недостатки Dream by WOMBO:
- Нестабильное качество генерируемых изображений, возможно появление неестественных артефактов и дефектов.
- Отсутствие точного контроля над результатами рендеринга, сложность получения конкретного запланированного изображения.
- Ограниченный набор возможных тем и стилей визуализации сюжетов заявленных как “поддерживаемые”.
- Невозможность генерирования фотореалистичных, высококачественных изображений высокого разрешения.
- Закрытость алгоритмов и отсутствие возможности модификации для улучшения результатов обработки запросов.
- Сравнительно высокий порог вхождения для начинающих пользователей, сложность освоения интерфейса.
- Регулярные технические сбои и перегрузка сервиса в пиковые часы из-за недостаточной масштабируемости.
- Возможность непреднамеренной генерации неприемлемого или вредоносного контента при некорректных настройках запросов.
- Ограниченная интеграция с другими сервисами и приложениями, отсутствие открытых API.
В целом функционал Dream интересен, но имеет явные ограничения для профессионального применения. Необходима доработка моделей и инфраструктуры WOMBO.
Stable Diffusion
Stable Diffusion - это революционная генеративная модель с открытым исходным кодом для создания изображений и другого мультимедийного контента. Она была представлена летом 2022 года международной группой разработчиков ИИ.
Stable Diffusion использует передовые нейросетевые архитектуры для генерации реалистичных изображений по текстовому описанию. В основе лежат автокодировщики и модели порядковой последовательности, обученные на миллионах изображений из интернета.
Основные возможности Stable Diffusion:
- Генерация фотореалистичных изображений практически на любую тематику.
- Создание изображений в различных художественных стилях (векторная графика, аниме, масляные краски и др.).
- Возможность корректировать и улучшать изображения для нужного результата.
Преимущества перед DALL-E 2 и Midjourney: более высокое разрешение (до 512х512), выпущена под открытой лицензией, активная поддержка сообщества.
Stable Diffusion предоставляет дизайнерам, художникам и простым пользователям доступ к мощному инструменту генерации визуального контента. Это делает создание изображений быстрым, дешевым и творческим процессом. Модель имеет широкий потенциал применения в маркетинге, игровой индустрии, разработке ПО.
К недостаткам Stable Diffusion можно отнести:
- Невозможность генерировать изображения в очень высоком разрешении (максимум 512x512 пикселей).
- Модель иногда создаёт странные артефакты или искажает пропорции объектов на изображениях.
- Требует достаточно мощного графического процессора и большого объема Видеопамяти для комфортной работы.
- Базовая модель не умеет создавать фотореалистичные человеческие лица.
- Интерфейс командной строки и конфигурационные файлы достаточно сложны для понимания рядовыми пользователями.
- Существуют этические риски использования модели для создания фейковой информации или вредоносного контента.
- Нет встроенных механизмов проверки сгенерированного контента на уникальность.
- Требует ручной доработки и обработки изображений для получения идеальных, коммерчески-пригодных результатов.
- Отсутствует защита авторских прав на сгенерированные изображения.
Несмотря на эти ограничения, возможности Stable Diffusion постоянно растут благодаря обновлениям и улучшениям от сообщества. Stable Diffusion выводит технологии ИИ-генерации на новый уровень в плане качества и доступности. Ее влияние на мир визуального контента может быть действительно колоссальным.
Lexica Aperture
Lexica Aperture – это новейшая нейросетевая модель для создания фотоизображений высокой четкости. Она была создана южнокорейской стартап-компанией Lexica в 2022 году на базе глубокого обучения.
Lexica Aperture удачно сочетает эффективность трансформеров с архитектурой GAN для генерации гиперреалистичных изображений по текстовому описанию. Модель обучалась исключительно на качественных фотографиях высокого разрешения.
Особенности Lexica Aperture:
- Генерация изображений фотореалистичного качества до 1024x1024 пикселей.
- Поддержка различных видов фотографий — портреты, пейзажи, макро и другие.
- Возможность указывать детали рамки, освещение, ракурс.
- Хорошая адаптация под фотошутерство и коммерческую фотографию.
По качеству генерации Lexica Aperture на данный момент не имеет равных в индустрии. Она опережает старые модели типа DALL-E 2 по уровню гиперреализма и разрешению.
Недостатки Lexica Aperture:
- Очень высокие требования к аппаратным ресурсам (GPU/RAM) для генерации изображений, нужны дорогие видеокарты.
- Медленная скорость работы, особенно при высоком разрешении. Создание одного изображения 1024x1024 может занимать несколько минут.
- Сложный процесс настройки и интеграции модели для работы, требуются глубокие познания в ИИ.
- Отсутствие веб-интерфейса, возможен запуск только через командную строку на ПК под управлением Linux.
- Требуется тщательная предобработка и чистка данных перед обучением, иначе качество генерации страдает.
- Нейросеть обучена только на качественных профессиональных фотографиях, сложно заставить её создать стилизованную графику, рисунки.
- Высокие финансовые затраты на использование, модель не бесплатная в отличие от аналогов.
- Закрытые алгоритмы обучения, невозможность видоизменить архитектуру под специфические задачи.
- Отсутствует защита от генерации недостоверного или вредоносного контента.
Несмотря на превосходное качество, использование Lexica Aperture сильно ограничено для широкой аудитории.
Deep Dream Generator
Deep Dream Generator — популярный онлайн-сервис для создания и трансформации изображений с помощью нейросетевых технологий. Он основан на алгоритмах машинного обучения, разработанных компанией Google в 2015 году.
В основе Deep Dream Generator лежит специально обученная нейронная сеть, которая производит психоделические метаморфозы с цифровыми изображениями, придавая им галлюциногенные визуальные эффекты.
Основные особенности сервиса:
- Преобразование изображений в стиле «глубоких сновидений».
- Наложение различных визуальных эффектов.
- Сюрреалистические гибриды объектов и текстур.
- Широкие возможности для экспериментов и творчества.
Deep Dream Generator дает возможность как профессионалам, так и любителям с легкостью создавать завораживающие психоделические картины, ландшафты, портреты и другие изображения.
Недостатки Deep Dream Generator:
- Отсутствие контроля над конечным результатом трансформации изображения, полная непредсказуемость.
- Невозможность получить фотореалистичное изображение, только абстрактные и сюрреалистические визуализации.
- Частые артефакты и визуальный шум, особенно в условиях плохого освещения объекта.
- Сильные искажения пропорций и формы объектов, наложение неестественных текстур.
- Долгая обработка изображений высокого разрешения, замедленная работа нейросети.
- Отсутствие качественной технической поддержки и документации для разработчиков по использованию модели.
- Сложная настройка гиперпараметров нейросети для получения приемлемых, эстетичных результатов.
- Закрытый исходный код обученной модели, невозможность модифицировать архитектуру и алгоритмы работы.
- Возможны этические проблемы при генерации шокирующих и травмирующих изображений.
Deep Dream больше подходит для развлечения и экспериментов, чем для практического применения в продуктивных задачах. У этой технологии масса ограничений.
Подводим итоги
Нейросетевые генераторы изображений на данный момент уже достигли впечатляющих результатов, но до полноценного практического применения им ещё далеко.
С одной стороны, модели вроде DALL-E 2 и Stable Diffusion способны создавать фотореалистичные, детализированные изображения на основе текстовых описаний. Это открывает огромные возможности для дизайнеров, художников, архитекторов — можно мгновенно визуализировать свои идеи и концепты. Также эта технология пригодится для генерации активов в фильмах, играх, маркетинге.
Однако пока качество работы нейросетей не всегда стабильно. Бывают несоответствия заданию, визуальные артефакты. Сами модели "обучены" в основном на западном визуальном контенте и не воспроизводят хорошо другие этнические особенности. Также есть проблемы с авторским правом при использовании генерированного контента.
В будущем по мере совершенствования нейросетей и накопления бОльших данных для обучения, генерация изображений станет точнее и разнообразнее. Модели смогут учитывать контекст, логику сцены. Это позволит автоматизировать создание визуального контента для многих задач. Но в творческих профессиях человек-художник всё равно останется курировать процесс генерации образов ИИ.
