Истории

30+ ресурсов для креативной работы с ИИ

Истории
Елена Лиханова
Елена Лиханова

Старший редактор RB.RU

Елена Лиханова

DALL-E и прочие ИИ-инструменты, способные создавать фантастические изображения по текстовому описанию, привлекли внимание к генеративным моделям искусственного интеллекта. Но их возможности этим не ограничиваются – искусственный интеллект уже умеет создавать тексты, придумывать шрифты и изображать нашу речь в картинках.

Хочется применить ИИ в творчестве? Начните с этих приложений, программ и инструментов. Некоторые из них можно использовать даже без опыта.

30+ ресурсов для креативной работы с ИИ

Лучшие инструменты для создания визуальных произведений

  • Magenta — исследовательский open-source проект, изучающий роль машинного обучения как инструмента в творческом процессе. Требует навыков программирования.
  • Processing — гибкая программа для ведения заметок, обучающая программированию в контексте визуальных искусств. Включает p5js (для JavaScript) и Processing.py (для Python). Не использует ИИ, но подходит для работы с генеративным визуальным искусством.
  • ml5.js — инструмент стремится сделать машинное обучение доступным для широкой аудитории художников, креативных разработчиков и учащихся.
  • DeepArt.io — позволяет загрузить фото и применить к нему различные художественные стили.
  • Visionist — инструмент редактирует изображения при помощи стилей на базе ИИ, создавая абстракции, контурные портреты и так далее (версия для iOS — Deep Art generator, разработанный 3DTOPO Inc.).
  • GoArt — ИИ-эффекты позволяют фотографиям выглядеть как известные портреты (есть версии для Web, Android и iOS. Разработано Fotor).
  • Deep Angel — редактор автоматически удаляет объекты или людей с изображений.
  • Fractal Art Generators — не используют ИИ как таковой, но не менее интересны, поскольку относятся к области искусства, сгенерированного машиной.

Обработка и создание изображений

  • AutoDraw — превращает набросок в графическое изображение.
  • AI Painter – превращает фотографии в картины, созданные ИИ, или создает абстрактные изображения с помощью нейросети.
  • Quick, Draw! — игра, в которой нейросеть пытается угадать, что рисует пользователь.
  • Sketch-RNN Demos — рисуйте вместе с нейросетью.
  • Cartoonify — превратите свой портрет в мультяшное изображение, созданное компьютером.

Слова и тексты

  • GPT-2 — компьютерная языковая модель, созданная OpenAI. Генерирует синтетический текст, если задать ей начало.
  • Handwriting with a neural net — играйте с нейросетью, которая создает почерк в зависимости от вашего стиля письма.

Звуки и музыка

  • Magenta Studio — коллекция музыкальных плагинов, созданных на базе open-source инструментов и моделей Magenta.  
  • AI Duet — интерактивное пианино.
  • NSynth Sound Maker — позволяет пользователю сочинять собственные гибридные звуки и инструменты.
  • MuseNet — инструмент воспроизводит 4-минутные музыкальные композиции с помощью 10 инструментов и может комбинировать стили от кантри до Моцарта с помощью MuseNet (также доступен на GitHub). 

Движения и танец

  • AI Sketches With Bill T. Jones — модель PoseNet в буквальном смысле изучает «язык тела», оценивая связь между положением тела, речью и движениями танцоров.

Голос и устный перевод

  • Scribbling Speech — в реальном времени превращает речь в анимированные рисунки.
  • Thing Translator — воспроизводит название предмета на разных языках, используя лишь его фотографию.

Визуализация работы нейросетей

  • Activation Atlasesсоздает атлас функций, изученных нейросетью.
  • What neural networks see — позволяет подключить камеру и оценить, как нейросеть воспринимает изображение. Не менее интересен инструмент Feature Visualization.
  • Visualizing high dimensional space — визуализирует работу машинного обучения.
  • t-SNE — создает двумерные карты данных с сотнями и даже тысячами измерений.

Обучение нейросетей

  • Teachable machine — позволяет обучить нейросеть в реальном времени и прямо в браузере, используя собственную камеру. Не требует писать код.

Типографика

  • FontJoy — создает комбинации шрифтов при помощи глубокого обучения.
  • Font Map — находит новые связи между шрифтами при помощи машинного обучения.

Генеративно-состязательные сети

GAN (Generative adversarial network, генеративно-состязательные сети) — алгоритмы машинного обучения такого рода построены на комбинации двух нейросетей, одна из которых создает образцы, а другая — стремится отличить подлинные образцы от имитаций. Часто используются для генерации реалистичных изображений.

  • GAN Zoo — поименный список генеративно-состязательных сетей (GAN), который время от времени обновляется.
  • GANS Awesome Applications — подборка нейросетей и демо-версий GAN.

Библиотеки для машинного обучения

  • TensorFlow.js — библиотека для разработки и обучения МО-моделей на JavaScript.
  • scikit-learn — один из самых популярных инструментов сбора и анализа данных. Он создан на базе NumPy, SciPy и matplotlib с открытым исходным кодом, пригоден для коммерческого использования (лицензия BSD).

Датасеты

Источник.

Фото на обложке: Unsplash

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 13 сентября ва ВЭФ-2023 стартует «Арктическая стартап-экспедиция: Дальний Восток и Арктика России»
  2. 2 Синергия, господдержка и лояльность: как удержать креативные кадры в регионах
  3. 3 Реклама будущего: 5 трендов, которые могут полностью изменить рынок
  4. 4 Как начать свое дело в креативных индустриях — инсайты творческих предпринимателей
  5. 5 Студент НИТУ «МИСиС» создал нейросеть, которая пишет картины
AgroCode Hub
Последние новости, актуальные события и нетворкинг в AgroTech-комьюнити — AgroCode Hub
Присоединяйся!