Нейронные сети — это мощный инструмент, который позволяет компьютерам обучаться на основе большого количества данных и создавать удивительные изображения. Сегодня хотелось бы рассмотреть, как нейронные сети могут использоваться для генерации картинок на космическую тему. На мой взгляд, они просто идеально подходят для создания артов в различных стилях. Например, в том же ретро-футуризме: искусственный интеллект может быть обучен распознавать и анализировать изображения космических объектов, созданных в стиле 50-х и 60-х годов прошлого века, и на основе этого генерировать новые изображения, которые выглядят так, будто они были созданы десятилетия назад. Это может быть очень интересным и красивым способом представления космоса и использоваться в качестве декора для различных космических мероприятий, обложек книг и постеров или декораций фильмов.
Для теста были взяты две нейронки:
Обе программы условно-бесплатны, то есть для неограниченного доступа придется звякнуть монетой, но бесплатной версии вполне хватает для того, чтобы оценить всю мощь искусственного интеллекта 🙂
Спойлер: Dream by Wombo мне понравилась куда больше, так как она умеет не просто рисовать картинку по запросу, но и делать это в нескольких предустановленных стилях.
DreamStudio тоже может такое делать, но только при условии, что стиль будет указан в запросе, хотя даже в этом случае получается у нее заметно хуже. Менее красочно, что-ли.
Итак, вот какие картинки удалось сгенерировать благодаря ИИ:
Наиболее удачный запрос, по которому создаются самые эффектные изображения, на мой взгляд, — это «exoplanet landscape». Он позволяет нейросети немного «пофантазировать» на тему того, какими могли бы быть пейзажи на других планетах. Примеры удачных ландшафтов:
Для чего еще используются нейронные сети?
Конечно, такой инструмент, как ИИ, используется не только для создания картинок и удовлетворения праздного любопытства. С его помощью можно также:
- Анализировать данные телескопов. Нейронные сети могут помочь астрономам автоматически обрабатывать и анализировать данные, полученные с телескопов, и находить интересные объекты в космосе.
- Моделировать космические объекты — создавать модели планет, звезд и галактик, которые могут помочь астрономам лучше понять их эволюцию.
- Классифицировать космические объекты. Нейронные сети могут быть обучены распознавать различные типы объектов в космосе, такие как галактики, планеты, астероиды и кометы. Это может помочь астрономам более эффективно классифицировать и изучать космические объекты.
Основное преимущество нейронных сетей — умение быстро анализировать огромные массивы данных и на их основе делать некоторые полезные выводы. Но заменят ли они настоящих живых художников, музыкантов и аналитиков? Думаю, что нет. Дело в том, что результаты работы искусственного интеллекта почти всегда требуется дополнять и дорабатывать. Вот примеры неудачных изображений, которые не то, чтобы некрасивые… Скорее, они немного пугают:
Поэтому о полной замене людей говорить (пока) не приходится. Но вот если нужно уменьшить объемы однотипных задач, использование ИИ может быть вполне оправданным.
P.S. Кстати, с этой статьей мне тоже существенно помогла нейронная сеть 🙂