Статья на тему «Использование нейросети для создания изображений по описанию» (8–11 классы)

20
5
Материал опубликован 25 February

Использование нейросети для создания изображений по описанию

 

Составил: преподаватель УИФ ГБПОУ «ИЭК» Е.И. Панов

 

Так как в настоящее время предъявляются определенные требования к контенту в интернете, нельзя использовать текст и изображения, заимствованные в сети без указания авторства, а в некоторых случаях это неудобно, я решил попробовать создать изображения в разных нейросетях.

 

Простыми словами: что такое нейросеть

 

Представьте, что вам нужно написать программу, которая распознаёт котов по фото. Можно написать длинный список правил и алгоритмов по типу «если есть усы и шерсть, то это кот». Но всех условий учесть нельзя – скажем, если хозяйка одела кота в костюм Санта-Клауса или супергероя, алгоритм будет бессилен. В этом случае нам поможет нейронная сеть.

 

Нейросеть – это программа, которая умеет обучаться на основе данных и примеров. То есть она не работает по готовым правилам и алгоритмам, а пишет их сама во время обучения. Если показать ей миллион фотографий котов, она научится узнавать их в любых условиях, позах и костюмах.

 

Хитрость нейросети в том, что алгоритмы в ней устроены как нейроны в человеческом мозге – то есть они связаны между собой синапсами и могут передавать друг другу сигналы. Именно от силы этих сигналов и зависит обучение – например, в случае с котами нейросеть сформирует сильные связи между нейронами, распознающими морду и усы.

 

А чтобы нейронка ещё быстрее решала задачи, разработчики придумали располагать нейроны на разных слоях. Вот, например, как будут работать слои нейросети, если загрузить в неё, скажем, картинку с котом из Шрека:

 

Входной слой – получает данные. Картинка раскладывается на пиксели, каждый из которых поступает на отдельный нейрон.

 

Скрытые слои – творят магию. Именно в них происходит обработка данных. Нейросеть узнаёт кота, шляпу, траву и другие детали. Условно можно сказать, что чем больше слоёв в нейронке, тем она умнее.

 

Выходной слой – выдаёт результат. Нейросеть собирает пазл воедино и отвечает: «Это же тот мем, где Кот в сапогах трогательно смотрит в камеру».

 

Первая нейросеть, которую я использовал: https://fusionbrain.ai/editor/

 

t1708857230aa.png

 

Большой плюс данной нейросети – она бесплатная. Программа видоизменилась, в ранней версии была возможность выбора стилей, сейчас иллюстрации создаются автоматически. Продукт будет более приближен к желаемому, если как можно подробно сделать описание.

Я создавал иллюстрации к своим стихам, а также изображения новогодней тематики для игры в стиле «Имаджинариум».

t1708857230ab.png

 

Иллюстрация к стихотворению «Уют»

t1708857230ac.png

 

Иллюстрация к стихотворению «Посмотрите на небо звездное…»

t1708857230ad.png

 

Иллюстрация к стихотворению «Бег времени»

t1708857230ae.png

 

Иллюстрация к стихотворению «Наша жизнь как инь и янь»

 

Позже я обратился к другой нейросети: https://neuro-holst.ru/text-to-image

Данная нейросеть – платная, стоимость невысокая, но особенность ее такова, что сразу формируется 3 разных изображения и снимается плата тоже за 3 картинки. Это необходимо учесть при работе с сайтом.

 

t1708857230af.png

 

Иллюстрация к стихотворению «Посмотрите на небо звездное…»

t1708857230ag.png

 

Иллюстрация к стихотворению «Уют»

t1708857230ah.png

 

Иллюстрация к стихотворению «Выбор»

t1708857230ai.png

 

Иллюстрация к стихотворению «Наша жизнь как инь и янь»

 

Уверен, что нейросети можно использовать и в учебно-воспитательном процессе, например:

- создание изображений для учебных презентаций, публикаций педагогов

- написание текстов для постов и заметок

- для викторин в стиле квиз

- для индивидуальных проектов учащихся

 

Ссылки на источники

 

https://skillbox.ru/media/code/chto-takoe-neyroset-i-kak-ona-rabotaet/

в формате Microsoft Word (.doc / .docx)
Комментарии

Спасибо за интересную публикацию!

25 February

Здорово, Егор Игоревич. Может, и мы освоим когда-нибудь)) Спасибо, что просвещаете!

25 February

Познавательно! Содержательно! Полезно!

25 February

Спасибо за публикацию, Егор Игоревич!

25 February

Егор Игоревич, спасибо за интересную информацию!

26 February

Похожие публикации