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.

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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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 :-)