ТОП 6 нейросетей для создания картинок в 2024 году

ТОП 6 нейросетей для создания картинок в 2024 году
Фото: ИИ создают оригинальные изображения

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.

ТОП 6 нейросетей для создания картинок в 2024 году
Картинка, сделанная DALL-E 3

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:

  1. Генерация фотореалистичных изображений практически на любую тему и сюжет по текстовому запросу пользователя.
  2. Создание оригинальной графики в различных стилях (например, карикатуры, портреты, пейзажи).
  3. Комбинирование нескольких концепций в одном изображении (кошка с крыльями бабочки).
  4. 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:

  1. Ограниченное разрешение изображений (максимум 1024x1024 пикселей). Недостаточно для печати высококачественных постеров, обложек журналов.
  2. Защищенность авторских прав может вызывать сложности при коммерческом использовании сгенерированного контента.
  3. Модель иногда допускает визуальные артефакты и искажения на изображениях.
  4. Система фильтрации контента недостаточно надежна. Возможна генерация изображений с насилием, наготой.
  5. Высокая стоимость использования для рядовых пользователей (0,02$ за каждую генерацию).
  6. Доступ по подписке и очереди из-за высоких вычислительных затрат на генерацию.
  7. Ограниченные возможности по настройке параметров генерации изображений. Нет точного контроля.
  8. 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.

ТОП 6 нейросетей для создания картинок в 2024 году
Картинки Bing Image Creator

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:

  1. Генерация изображений фотореалистичного качества по текстовому описанию с нуля.
  2. Создание оригинальных образов, сцен, персонажей в различных стилях.
  3. Возможность задавать дополнительные параметры (ракурс, разрешение, детализация).
  4. 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:

  1. Ограниченный контроль над результатами генерации. Сложно точно настроить нужный результат.
  2. Возможны визуальные артефакты и неестественные детали на сгенерированных изображениях.
  3. Фильтрация контента работает неидеально. Есть риск создания неподобающих или вредных изображений.
  4. Относительно низкое разрешение генерируемых изображений по сравнению с другими моделями (512x512 пикселей).
  5. Нечеткие условия использования результатов генерации, возможны проблемы с авторскими правами.
  6. Потенциальная возможность использования во вред для распространения фейковых новостей и манипуляций.
  7. Модель пока доступна ограниченному кругу тестировщиков, нет публичного доступа.
  8. Ресурсоемкость системы может привести к задержкам и простоям при большом количестве запросов.
  9. 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.

ТОП 6 нейросетей для создания картинок в 2024 году
Картинки Dream by WOMBO

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:

  1. Генерация фантазийных образов, сюрреалистических сцен по текстовому описанию.
  2. Трансформация существующих изображений в заданном стиле или направлении.
  3. Создание абстрактных рисунков, узоров, фрактальной графики.
  4. 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:

  1. Нестабильное качество генерируемых изображений, возможно появление неестественных артефактов и дефектов.
  2. Отсутствие точного контроля над результатами рендеринга, сложность получения конкретного запланированного изображения.
  3. Ограниченный набор возможных тем и стилей визуализации сюжетов заявленных как “поддерживаемые”.
  4. Невозможность генерирования фотореалистичных, высококачественных изображений высокого разрешения.
  5. Закрытость алгоритмов и отсутствие возможности модификации для улучшения результатов обработки запросов.
  6. Сравнительно высокий порог вхождения для начинающих пользователей, сложность освоения интерфейса.
  7. Регулярные технические сбои и перегрузка сервиса в пиковые часы из-за недостаточной масштабируемости.
  8. Возможность непреднамеренной генерации неприемлемого или вредоносного контента при некорректных настройках запросов.
  9. 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.

ТОП 6 нейросетей для создания картинок в 2024 году
Картинки Stable Diffusion

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:

  1. Генерация фотореалистичных изображений практически на любую тематику.
  2. Создание изображений в различных художественных стилях (векторная графика, аниме, масляные краски и др.).
  3. 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:

  1. Невозможность генерировать изображения в очень высоком разрешении (максимум 512x512 пикселей).
  2. Модель иногда создаёт странные артефакты или искажает пропорции объектов на изображениях.
  3. Требует достаточно мощного графического процессора и большого объема Видеопамяти для комфортной работы.
  4. Базовая модель не умеет создавать фотореалистичные человеческие лица.
  5. Интерфейс командной строки и конфигурационные файлы достаточно сложны для понимания рядовыми пользователями.
  6. Существуют этические риски использования модели для создания фейковой информации или вредоносного контента.
  7. Нет встроенных механизмов проверки сгенерированного контента на уникальность.
  8. Требует ручной доработки и обработки изображений для получения идеальных, коммерчески-пригодных результатов.
  9. 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.

ТОП 6 нейросетей для создания картинок в 2024 году
Изображения Lexica Aperture

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:

  1. Генерация изображений фотореалистичного качества до 1024x1024 пикселей.
  2. Поддержка различных видов фотографий — портреты, пейзажи, макро и другие.
  3. Возможность указывать детали рамки, освещение, ракурс.
  4. 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:

  1. Очень высокие требования к аппаратным ресурсам (GPU/RAM) для генерации изображений, нужны дорогие видеокарты.
  2. Медленная скорость работы, особенно при высоком разрешении. Создание одного изображения 1024x1024 может занимать несколько минут.
  3. Сложный процесс настройки и интеграции модели для работы, требуются глубокие познания в ИИ.
  4. Отсутствие веб-интерфейса, возможен запуск только через командную строку на ПК под управлением Linux.
  5. Требуется тщательная предобработка и чистка данных перед обучением, иначе качество генерации страдает.
  6. Нейросеть обучена только на качественных профессиональных фотографиях, сложно заставить её создать стилизованную графику, рисунки.
  7. Высокие финансовые затраты на использование, модель не бесплатная в отличие от аналогов.
  8. Закрытые алгоритмы обучения, невозможность видоизменить архитектуру под специфические задачи.
  9. 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.

ТОП 6 нейросетей для создания картинок в 2024 году
Картинки Deep Dream Generator

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:

  1. Преобразование изображений в стиле «глубоких сновидений».
  2. Наложение различных визуальных эффектов.
  3. Сюрреалистические гибриды объектов и текстур.
  4. 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:

  1. Отсутствие контроля над конечным результатом трансформации изображения, полная непредсказуемость.
  2. Невозможность получить фотореалистичное изображение, только абстрактные и сюрреалистические визуализации.
  3. Частые артефакты и визуальный шум, особенно в условиях плохого освещения объекта.
  4. Сильные искажения пропорций и формы объектов, наложение неестественных текстур.
  5. Долгая обработка изображений высокого разрешения, замедленная работа нейросети.
  6. Отсутствие качественной технической поддержки и документации для разработчиков по использованию модели.
  7. Сложная настройка гиперпараметров нейросети для получения приемлемых, эстетичных результатов.
  8. Закрытый исходный код обученной модели, невозможность модифицировать архитектуру и алгоритмы работы.
  9. 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.

ТОП 6 нейросетей для создания картинок в 2024 году
Сравнительная таблица