Adobe анонсировала несколько новых нейросетей — в том числе для создания векторных иллюстраций Статьи редакции
Компания проводит конференцию Adobe Max в Лос-Анджелесе.
- На ней Adobe представила нейросеть Firefly Vector — она генерирует векторную графику, которую легко масштабировать в редакторах вроде Adobe Illustrator. Там же она доступна в бета-версии.
- TechCrunch замечает, что готовая картинка будет состоять из отдельных элементов — их можно будет удалить или изменить вручную.
- По словам компании, это первая в мире генеративная модель, которая работает с векторами «на уровне человека». Её обучали на «десятках миллионов векторных изображений».
- Модель Firefly Design даст дизайнерам и художникам возможность «рисовать» макеты по текстовым запросам. Например: «реклама выставленного на продажу дома» или «приглашение на день рождения». Продолжить работу над шаблонами можно будет в приложении Adobe Express.
- Компания также рассказала о новой версии модели машинного обучения Firefly Image Model 2. Она генерирует изображения в более высоком разрешении, лучше рисует людей и точнее соблюдает текстовые запросы.
- Нейросеть будет поддерживать функцию Generative Match — пользователи смогут загружать свои фотографии и картинки в качестве референсов. Бета-версия доступна в веб-интерфейсе ИИ-сервиса Firefly.
- В мае 2023 года Adobe добавила в бета-версию Photoshop функции Firefly. С их помощью пользователи могут добавлять новые объекты, прицельнее стирать существующие, а также создавать фоны с учётом доступного изображения. В сентябре доступ к Firefly открыли всем подписчикам Creative Cloud.
- В июне поддержку ИИ получила бета-версия Illustrator. Там функции позволяют генерировать графические элементы и менять цветовые схемы по текстовому запросу.
25K
показов
8.5K
открытий
4
репоста
Комментарий недоступен
За 3D не переживайте, там такое принципиально не прокатит по нескольким причинам. Потом всё переделывать.
С вектором-то вопросики.
Нейросети ещё более-менее в растре, где можно «приблизительно» и не видно дефекты, а в точных науках нейросети 2 и 2 сложить не в состоянии. Вектор и 3D-полигоны — точная штука.
Luma AI как представили апдейт как они делают 3D из видоса. Оч качественно
На бумаге было гладко, да забыли про овраги.
Рендеринг — очень дорогая вычислительная задача. В больших проектах сравнима с обучением нейросетей.
Чтобы рендеринг упростить, опытные моделлеры прибегают к разным ухищрениям и упрощениям, которые в идеале не должны быть видны невооружённым глазом на финальном результате.
Программисты тоже по-своему изощряются в рендеринге реального времени, чтобы не обсчитывать всю сцену в лоб целиком, иначе реального времени не получится.
По причинам недостаточных мощностей компьютерные игры не достигли правдоподобной киношной картинки. Поэтому в кино спецэффекты часто отличимы от настоящих элементов и некоторые киноленты за это подвергаются критике. Часто, нарисовать качественно дороже, чем снять реальное. Поэтому мультипликация хоть и близка к кино, но их не спутаешь.
Для тех, кому «палка-палка-огуречик — получился человечек», тем и творчество нейросетей вполне подойдёт, но качество всё ещё важно.
Так-то, в теории, можно сделать нейросеть для чертежей. Затолкать в неё все чертежи всех массовых пассажирских самолётов за последние 50 лет, а потом сгенерить из неё новый.
Только сможет ли это взлететь? И как отнесутся к этому потенциальные пассажиры?
Вспоминается картинка модели человека, способного выживать в автомобильных столкновениях.
При этом ситуация с вычислительными мощностями принципиально отличается от ситуации 60 лет назад: раньше компьютеры были большими по одним причинам, а сейчас чипы очень близки к теоретическому максимуму как по электрическим законам, так и по максимуму теплорассеивания.
Кратный скачок доступных вычислительных мощностей ожидать не приходится совсем.