Современные генеративные нейросети, такие как Stable Diffusion или FLUX, создают изображения по текстовым описаниям, используя механизм внимания — attention. Этот механизм помогает моделям как выделять важные части информации, так и связывать промпт с изображением, чтобы в итоге мы получили то, что хотели.
Метод выборки (sampling method) в генеративных моделях, таких как Stable Diffusion или FLUX, определяет способ преобразования случайного шума в изображение в процессе диффузии. Этот метод напрямую влияет на качество, стиль и скорость генерации изображения.
Десятки, а то и сотни трехмерщиков и разработчиков работают над играми. Впрочем, примерный образ пайплайна всем и так известен. Сегодня мы не рассказываем про нейронку, которая запилит Uncharted 5 или Dark Souls 4 - она интересный кейс среди нейронок последних годов. Обычно, когда мы говорим про генеративные ИИ, мы представляем себе Идеограмм, Stable Diffuison или SORA.
Дэвид Касселл, автор статей для таких изданий, как CNN, MSNBC и Wall Street Journal Interactive Edition, рассказывает о PyTorch, фреймворке глубокого обучения, который используют более 60% AI-специалистов, через призму сюжета документального фильма “Powering the AI Revolution”. Мы выделили и перевели самые интересные моменты из его статьи.
Не волнуйтесь, решение есть. Сегодня речь пойдёт про следующую ядрёную смесь: пиксельная графика и нейросети применительно к разработке инди-игр. Примитивные технологии древности, новейшие достижения прогресса и бедные свободные творцы. High tech, low life — киберпанк ещё никогда не был так близок!
Сразу оговорюсь: это не практическое руководство, а скорее, наблюдения заинтересованного лица, пока ещё занимающего выжидательную позицию на заборе. Готового рецепта у меня нет — только общее направление для последующих изысканий. Поэтому не ждите высокого технического уровня материала.
Читать полностью »
Всем привет. Сегодня я покажу вам, как можно создавать 2.5D уровни в изометрии с помощью быстрого прототипирования техникой grayboxing, и генеративного искусственного интеллекта, а именно Stable Diffusion. Практически весь процесс, описываемый в статье легко автоматизируется.
В этом материале я бы хотел поделиться с начинающими AI-художниками информацией, которая сразу отвечает на все вопросы, и помогает начать использовать StableDiffusion в качестве генеративного инструмента.
Привет, меня зовут Юля, 85GB и я веду свой канал по нейронкам.
Сегодня хочу обозреть и сравнить плагин Stable Diffusion (на базе интерфейса Automatic) для Photoshop и Generative Fill на базе Adobe Firefly для него же. По каждому пункту нейронки будут получать либо 1 балл, либо 0. В данном случае мне так удобнее вести счёт.
Плагин Стейбла с инструкцией лежит здесь.
Содержание:
1. Системные требования
2. Интерфейс и порог вхождения
3. Вариативность
4. Ликвидация объекта с фотографии
5. Добавление фона
6. Добавление объекта
7. Замена объекта
8. Замена фона
9. Txt to img
10. Img to img
Выводы
Итак, приступим.
Файрфлай обращается к облаку, не нагружает видеопамять и позволяет спокойно работать с фотками размером 6000х4000 пикселей. Единственный минус в данном случае — при отсутствии подключения к сети Адобовская нейронка работать не будет.
Перед небольшим загородным домом на окраине Гамбурга в северной Германии на почтовом ящике карандашом нацарапано единственное слово — «ЛАЙОН». Это единственный признак того, что этот дом принадлежит человеку, стоящему за огромными усилиями по сбору данных, и без которого тот бум искусственного интеллекта, который во всю силу происходит сейчас, мог бы и не случиться.
