Нейросети для генерации изображений и видео: разработчики рассказали, как они работают

Искусственный интеллект в области создания графики начал активно развиваться в 2010-х годах с появлением генеративно-состязательных сетей (GAN, Generative Adversarial Networks).

Эта технология была предложена Иэном Гудфеллоу в 2014 году, она стала прорывной и заложила основу для современных генеративных алгоритмов. В дальнейшем появились диффузионные модели (Stable Diffusion, DALL-E), трансформеры и технологии нейронного рендеринга (Luma AI), которые позволили создавать фотореалистичные изображения и видео высокой сложности.

Как работают и обучаются графические нейросети

Графические нейросети обучаются на огромных наборах данных, содержащих изображения, видео и текстовые описания. Они анализируют закономерности и связи между элементами изображений, чтобы затем генерировать новые визуальные объекты. Например, диффузионные модели постепенно превращают шум в изображение, а GAN работают по принципу соревнования двух нейросетей: одна генерирует изображения, другая их оценивает.

Процесс обучения требует значительных вычислительных мощностей: используются специализированные графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU). Чтобы создать высококачественную модель, необходимы терабайты данных и недели или даже месяцы вычислений.

Популярные нейросети для генерации изображений и видео

Какие нейросети для генераций изображений, видео, превращения из фото в видео стоит отметить? Например, специалисты из Unitool считают, что для знакомства с темой графических нейросетей, стоит узнать о следующих разработках:

• MidJourney – одна из самых популярных коммерческих нейросетей, создающая художественные и стилизованные изображения по текстовым описаниям. Не требует навыков программирования;
• Stable Diffusion – открытая и кастомизируемая модель, позволяющая работать локально. Имеет сложные настройки и требует технических знаний для эффективного использования;
• DALL-E 3 – разработка OpenAI, интегрированная в ChatGPT. Отличается высокой детализацией и удобством использования;
• Runway ML – мощный инструмент для генерации и редактирования видео, основанный на диффузионных моделях;
• Kandinsky – российская альтернатива Stable Diffusion, разрабатываемая Sber AI;
• Luma AI – нейросеть для создания 3D-моделей и сцен из обычных видео;
• Fusion Brain – российская разработка для генерации изображений и работы с видео;
• Pika Labs – инструмент для генерации видео по текстовому описанию;
• Kaiber AI – позволяет создавать анимации и видеоролики в художественном стиле.

Как происходит генерация изображений и видео

Процесс генерации обычно включает несколько этапов:

• Создание промпта – текстового описания изображения или видео. Чем точнее промпт, тем лучше результат;
• Преобразование текста в изображение/видео – алгоритм анализирует запрос и создает графический контент;
• Дополнительная обработка – ретушь, доработка деталей, наложение эффектов.

Некоторые сервисы позволяют использовать API для автоматизации, а Stable Diffusion дает возможность тонкой настройки через Python и специальные интерфейсы.

Оборудование и навыки

Для работы с облачными сервисами достаточно обычного компьютера или смартфона. Однако если пользователь хочет запустить нейросеть локально, потребуется мощный GPU с не менее 8-12 ГБ видеопамяти. Программирование необходимо только в случае глубокой кастомизации или автоматизации процессов.

Этические вопросы и риски

Генерация графического контента несет в себе ряд этических и юридических вызовов:

• Дипфейки – подделка видео с целью дезинформации. Например, злоумышленник может сгенерировать видео по фото, клонировать голос и выдать получившийся продукт за реальное видео;
• Авторские права – использование изображений без разрешения. Некоторые нейросети обучались на авторском контенте художников, а какие-то пользователи могут использовать чужие изображения для создания нового продукта или даже коммерческой рекламы. Также неоднозначным остается вопрос – кто является автором созданного изображения: создатели нейросети, пользователь или художник, на работах которого модель обучалась?
• Фейковые новости – злоупотребление технологиями для манипуляции общественным мнением.

Компании и правительства разрабатывают способы регулирования ИИ-контента, но вопрос остается открытым.

Будущее графических нейросетей

В ближайшие годы ожидается рост качества генерации, появление гибридных моделей и развитие персонализированных ИИ-художников. Вероятно, появятся новые форматы взаимодействия с нейросетями, включая голосовое управление и более продвинутые инструменты редактирования.

ИИ уже трансформирует креативные индустрии, и этот процесс только набирает обороты. Будущее графики – за нейросетями, и главная задача человечества – использовать их с умом и ответственностью.

• Интереснейшие публикации иркутских СМИ — в соцсетях: ВКонтакте, Одноклассники, Telegram