Нейросети для художников и дизайнеров

В этой статье я собрал все самые известные нейросети для художников и дизайнеров. Использование этих инструментов почти наверняка существенно ускорит работу и может вывести вас на новый уровень. Дальше будет много букв, но очень полезных букв.

Рисунок для привлечения внимания. Сделано за 28 секунд при помощи MidJourney
Рисунок для привлечения внимания. Сделано за 28 секунд при помощи MidJourney

Небольшая матчасть.Есть несколько типов нейросетей, которые могут использоваться художниками:

  • Генеративно-состязательные нейросети (GANs) могут использоваться для создания искусственных изображений и музыки.
  • Нейронные сети стилевого переноса могут использоваться для переноса стиля одного изображения на другое.
  • Нейронные сети синтеза изображений могут использоваться для создания изображений на основе текстовой или голосовой информации.
  • Нейронные сети для цветокоррекции и ретуширования изображений могут использоваться для улучшения качества изображений.
  • Нейронные сети для анимации могут использоваться для создания движения и анимации на основе изображений или скетчей.

Дальше перечислю нейросети каждого типа.

Генеративно-состязательные нейросети

  • Generative Adversarial Networks (GANs) - Это один из самых популярных типов генеративно-состязательных нейронных сетей. Они используют две нейронные сети: генератор и дискриминатор. Генератор генерирует новые данные, а дискриминатор определяет, являются ли они реальными или сгенерированными.
  • CycleGAN - это генеративно-состязательная нейронная сеть, которая использует концепцию циклической консистентности для переноса стиля между различными изображениями.
  • BigGAN - это генеративно-состязательная нейронная сеть, которая использует большой объем данных для генерации высококачественных изображений.
  • StyleGAN - это генеративно-состязательная нейронная сеть, которая использует концепцию стиля для генерации изображений с различным внешним источниками.

Нейронные сети стилевого переноса

  • CycleGAN - это нейросеть, которая использует состязательный автоэнкодер для переноса стиля изображения с одного домена на другой. Она широко используется для переноса стиля между различными типами изображений, такими как фотографии и рисунки.
  • StarGAN - это другая нейросеть для стилевого переноса, которая использует GANs для переноса стиля с нескольких доменов. Она может использоваться для изменения внешности лица на фотографии и для изменения освещения на изображении.
  • MUNIT (Multimodal UNsupervised Image-to-Image Translation) - это нейросеть, которая использует несупервизированное обучение для переноса стиля между различными типами изображений. Она может использоваться для переноса стиля между фотографиями и иллюстрациями.
  • AdaIN (Adaptive Instance Normalization) - позволяет синтезировать изображения с определенным стилем. Он использует концепцию "instance normalization", которая позволяет контролировать стиль выходного изображения, адаптируя его к стилю образца. Этот метод используется для создания различных видов искусства, таких как живопись, графика, фотография и т.д.

Нейронные сети синтеза изображений

  • GAN (Generative Adversarial Networks) - это нейросеть, которая состоит из двух состязающихся сетей: генератора, который пытается создать искусственное изображение, и дискриминатора, который пытается различить искусственное изображение от реального.
  • DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) - это разновидность GAN, которая использует глубокие сверточные сети для генерации изображений.
  • StyleGAN - это нейросеть, которая использует глубокие сверточные сети для генерации изображений с различными стилями. Она может использоваться для генерации фотографий людей, животных и других объектов.
  • Pix2Pix - это нейросеть, которая использует парадигму обучения с учителем для генерации изображений на основе другого изображения. Pix2Pix используется для создания изображений на основе изображений-образцов и используется в различных областях, таких как картография, архитектура, графический дизайн и медицина. Например, он может быть использован для создания реалистичных изображений города из схемы, для исправления искаженных изображений или для создания реалистичных 3D-моделей на основе 2D-рисунков.

Нейронные сети для цветокоррекции и ретуширования изображений

  • Deep Image Prior - это нейросеть, которая использует глубокое обучение для цветокоррекции и ретуширования изображений, не требуя обучающих данных.
  • Colorization using CNNs - это нейросеть, которая использует сверточные нейронные сети для автоматической колористики черно-белых изображений.
  • Deep Dehaze - это нейросеть, которая использует глубокое обучение для удаления дыма из изображений.
  • Neural Photo Editor - это нейросеть, которая использует глубокое обучение для выполнения различных операций ретуширования изображений, таких как изменение яркости, контраста и цвета.

Нейронные сети для анимации

  • MotionGAN - это нейросеть, которая использует генеративно-состязательное обучение для создания реалистичной анимации человеческих движений.
  • Video-to-Video Synthesis - это нейросеть, которая использует глубокое обучение для синтеза видео из одного изображения или кадра.
  • DALL-E - это нейросеть, которая использует глубокое обучение для создания анимации из описания или текста.
  • GPT-3 Motion - Это нейросеть, которая использует глубокое обучение для создания анимации и интерактивных движений на основе текстовых команд.

Надеюсь, эти нейросети помогут вам в работе. Благодарить можно в комментариях :-)

4
1 комментарий

Привет

Ответить