«Яндекс» представил диффузионную нейросеть YandexART для создания изображений и анимации
«Яндекс» представил нейросеть YandexART, она работает в различных сервисах компании и помогает создавать картинки и анимацию, в том числе для бизнес-задач. Об этом рассказали в пресс-службе «Яндекса».
Yandex AI Rendering Technology генерирует изображения и анимацию по текстовым запросам. В компании говорят, что сервис «понимает российский культурный код» и знает важные символы, персонажей и личностей из российской истории.
Сервис создает изображения и анимацию методом каскадной диффузии, поясняют в компании. Сначала нейросеть генерирует картинки и кадры по запросу пользователя, после этого поэтапно увеличивает их разрешение, наполняя деталями.
Глубокая детализация и реалистичность — преимущество YandexART перед предыдущим поколением диффузионной модели, которая была внедрена в «Шедеврум», говорят в компании.
Для улучшения качества работы нейросети разработчики увеличили размер обучающего набора данных в 1,5 раза — до 330 млн картинок с текстовым описанием. А благодаря новому алгоритму сервис лучше понимает запрос пользователя.
Также для повышения качества работы используется дообучение с подкреплением. Эксперты в ручном режиме отсматривают сгенерированный нейросетью контент и выделяют удачные и неудачные варианты.
Технологию уже внедрили в сервисы компании, например, в «Шедеврум». А в «Яндекс.Бизнесе» нейросеть помогает иллюстрировать рекламу. В будущем YandexART появится в «Яндекс.Клавиатуре».
Ранее «Сбер» научил свою нейросеть Kandinsky генерировать анимационные видео по текстовому запросу. Kandinsky 2.2. создает четырехсекундные ролики разрешением 640x640.
Фото на обложке: «Яндекс»
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Популярное
Как получить больничный, если вы не больны
Материалы по теме
-
Пройти курс «Генерируем идеи для бизнеса: курс-практикум»
- 1 «Яндекс» запустил новую линейку генеративных нейросетей YandexART У платных подписчиков будет безлимит на генерацию картинок и видео 20 марта 14:56
- 2 Машинное обучение и большие данные: как они связаны? Прежде чем данные смогут «обучить» алгоритмы машинного обучения, они проходят этапы 19 марта 06:30
- 3 Топ-7 идей Data Science проектов — пет-проекты и примеры анализа данных Полезные проекты на каждый день 03 марта 18:55
- 4 Чем различаются слабый, сильный и супер-ИИ Широко распространен только один из них 27 декабря 20:50