Это Шедеврум! Почему нейросети плохо рисуют пальцы на руках (yet another podcast #12)
TLDRВ данной подкаст-транскрипции обсуждаются нейросети и их способность генерировать изображения. Главные герои — Сергей Овчиренко, руководитель группы нейросетевых технологий, и Артур, глава отдела разработки мобильного приложения Яндекс.Шедевр. Они рассказывают о своем опыте работы с нейросетями, вызовах и возможностях, которые они предоставляют. Основные темы включают прогресс человечества, разработку мобильного приложения для массового использования, социальные аспекты и влияние технологий на творчество и профессии, такие как дизайн и иллюстрация. Также обсуждаются технические детали, такие как фильтрация данных, проблемы с генерацией пальцев на руках и разработка новых инструментов для улучшения качества изображений. В заключение гости подкаста выражают оптимизм по поводу потенциала нейросетевых технологий и их будущего в различных областях, включая развлечение, бизнес и творчество.
Takeaways
- 🎨 Нейросети, такие как Шедевр, позволяют пользователям генерировать изображения с помощью текстовых описаний, что открывает новые возможности для творчества.
- 🤖 Прогресс в области искусственных нейронных сетей вызывает дискуссии о законодательстве, авторских правах и использовании результатов их работы.
- 🖼️ Шедевр, разработанный Яндексом, стал популярным мобильным приложением, которое позволяет пользователям легко генерировать изображения с помощью нейросетей.
- 📈 Возникающие технологии, такие как генеративные модели, могут потенциально влиять на рынок труда, особенно в области дизайна и иллюстрации.
- 🌐 Существующие данные на интернете и популярные датасеты влияют на обучение нейросетей и качество сгенерированных ими изображений.
- 📱 Развитие мобильных приложений с функциями генерации изображений может изменить способ взаимодействия пользователей с технологиями искусственного интеллекта.
- 🔍 Нейросети могут столкнуться с проблемами при генерации деталей, таких как пальцы на руках, из-за особенностей их обучения и отсутствия необходимой информации в данных.
- 🎭 Дискуссии о том, будут ли художники и дизайнеры работать с нейросетями или будут заменены ими, отражают опасения и надежды на будущее сотрудничества между человечеством и технологиями.
- 📉 Проблемы с разрешением и детализациями в сгенерированных изображениях вызывают вопросы о качестве данных и необходимости их улучшения для улучшения результатов.
- 🌐 Влияние культурных особенностей и популярных концепций на обучение нейросетей и генерацию изображений, которые могут не соответствовать местным представлениям и запросам.
- 🔧 Разработчики нейросетей и приложений, такие как Шедевр, работают над улучшением технологий и добавлением новых функций для удовлетворения растущих потребностей пользователей.
Q & A
Какое название было первоначально предложено для приложения, обсуждаемого в подкасте?
-Первоначальное название приложения было 'Шедевр'.
Какое имя было у главы отдела разработки суперприложений?
-Глава отдела разработки суперприложений зовут Артур.
Какое имя было выбрано для нейросети, которая генерирует изображения?
-Выбрано имя 'Шедевр'.
Какое направление технологического развития приложения было выделено для осени?
-На направление технологического развития, выделенное на осень, уделяется внимание улучшению качества генерации изображений нейросетью.
Какое приложения Яндекса упоминаются в связи с нейросетями?
-Упоминаются Яндекс.Браузер, Яндекс Алиса и Шедевр.
Какой известный человек был назван супермодным в контексте обсуждения нейросетей?
-Папа Римский.
Что является проблемой при генерации пальцев на руках нейросетями?
-Проблема заключается в том, что нейросети часто некорректно рисуют пальцы на руках из-за сложности их структуры и важности для распознания человеческой физиономии.
Какие социальные аспекты приложения Шедевр обсуждались в подкасте?
-Обсуждались такие социальные аспекты, как возможность просмотра работ других пользователей, рейтинги и лайки, а также создание социальной сети вокруг приложения.
Какие технологические вызовы присутствуют в создании нейросетей для генерации изображений?
-Технологические вызовы включают в себя обучение на больших данных, фильтрацию и очистку данных, а также создание реалистичных и разнообразных изображений.
Какие правовые вопросы связаны с использованием нейросетей для создания изображений?
-Правовые вопросы касаются авторских прав на созданные нейросетями изображения, их коммерческое использование и определение ответственности за генерацию неприемлемого контента.
Чему сравнивается процесс генерации изображений нейросетью с художественной техникой?
-Процесс генерации нейросетью сравнивается с техникой живописи, где сначала формируются основные формы и детали, а затем добавляются высокочастотные детали, такие как текстура и цвета.
Outlines
😀 Introduction to Generative Neural Networks
The paragraph introduces the topic of generative neural networks, discussing the lack of legislation and unified opinion on their use. It mentions the application 'Shchedr' developed by the Yandex team, which generates images using these networks. The speaker, Sergey Ovchinnikov, is a leader in neural network technologies at Yandex, and the conversation touches on the potential of such technology and its current state.
📱 Mobile Application Development and Social Aspects
This section delves into the development of mobile applications, particularly the 'Shchedr' app, which is available for both iOS and Android. The speakers discuss the app's resemblance to Instagram, its popularity, and the social layer it introduces. They also talk about the challenges of creating a service with a social component, especially for a company like Yandex that traditionally focuses on content aggregation rather than creation.
🎨 Artistic Concerns and Naming the Application
The paragraph discusses the artistic challenges and the process of naming the 'Shchedr' application. It explores the team's journey in selecting a name that reflects the app's purpose and the technology behind it. The conversation also touches on the beta version of the app and the rationale behind releasing it to the public.
🤖 AI and Human Artists in the Creative Process
This section contemplates the role of AI in the creative process and the potential impact on human artists. It raises questions about the originality of AI-generated content, the ownership of rights to such creations, and the ethical considerations surrounding their commercial use. The discussion also considers the training of neural networks on public datasets and the importance of filtering these datasets.
🖼️ The Future of Image Generation and Professional Concerns
The speakers debate the future of image generation with AI and its implications for professional artists, designers, and photographers. They discuss the potential for AI to replace human creativity and the need for legislation to address the marking of AI-generated content. The paragraph also explores the idea of AI as a tool that can augment human creativity rather than replace it.
🚀 Advancing Neural Network Technology
The paragraph focuses on the advancement of neural network technology, specifically in the context of image generation. It discusses the challenges of creating variations of a single character or object using generative models and the potential applications of these technologies in creating content, tools for creators, and storytelling.
🤝 Collaboration Between Humans and AI in Design
The discussion emphasizes that designers and AI will likely work together, with AI serving as a tool to assist in the design process. It highlights the ongoing evolution of technology and its integration into various industries, suggesting that AI will not replace human designers but rather enhance their capabilities.
📚 Training Neural Networks with Texts
This section explores the concept of training neural networks using texts, with a humorous reference to Microsoft's article on 'Prankista'. It discusses the idea of using smaller neural networks to generate prompts for larger language models, and the potential for AI to create conceptual art by combining text and images.
🌟 Enhancing the Application and Addressing User Feedback
The paragraph discusses plans to enhance the 'Shchedr' application, including improving the neural network model for better image generation and developing new social features. It addresses common user complaints and the team's efforts to refine the application based on feedback, such as issues with finger rendering and cultural nuances in image generation.
🛠️ Industrial Applications and Commercial Potential
The speakers consider the broader applications of generative neural network technology beyond artistic creation, such as in industry and commerce. They discuss the potential for AI to reduce production times, enhance advertising, and generate more compelling product visuals. The paragraph also touches on the challenges of generating high-resolution images and the future possibilities for video generation.
💡 The Impact of AI on Illustration and Creativity
The final paragraph reflects on the impact of AI on the profession of illustration. It suggests that illustrators will need to adapt and learn to work alongside AI, much like how society has adapted to previous technological advancements. The speakers express optimism about the potential for AI to assist human creativity and the importance of not fearing these changes.
Mindmap
Keywords
💡нейросеть
💡генерация изображений
💡шедевр
💡Open AI
💡Яндекс
💡диффузионные генеративные модели
💡мультимодальность
💡авторские права
💡фильтрация данных
💡промт
💡стилистический выбор
Highlights
Нейросети, такие как Шедеврум от Яндекса, демонстрируют значительный прогресс в генерации изображений, но все еще испытывают трудности с рисованием пальцев на руках.
Шедеврум стал популярным среди блогеров и создателей контента, предоставляя простой доступ к генеративным нейросетям.
Сергей Овчиренко, руководитель группы нейросетевых технологий, и Артур, глава отдела разработки мобильных приложений, обсуждают преимущества и вызовы, связанные с нейросетями.
Шедеврум позволяет пользователям экспериментировать с созданием изображений, вдохновляясь работой других и используя нейросеть как инструмент.
Создание мобильного приложения Шедеврум открывает новые возможности для массового использования генеративных нейросетей.
Проблемы с деталями, такими как пальцы на руках, связаны с тем, что нейросети обучаются на данных, где руки и лица являются важными для человека.
Шедеврум использует генеративные модели, чтобы постепенно улучшать изображения, начиная с шума и заканчивая более четкой картинкой.
Технология Шедеврума может генерировать изображения, которые не существовали ранее, основываясь на знаниях, полученных из обучающих данных.
Возникают вопросы о законодательстве и правах на изображения, созданные нейросетями, и их коммерческое использование.
Шедеврум стал лидером в рейтингах приложений, превысив ожидания разработчиков по популярности и скорости роста.
Сергея и Артур обсуждают, как нейросети могут влиять на профессии художников и иллюстраторов, предоставляя им новые инструменты для творчества.
Обсуждение возможных применений генеративных нейросетей в различных областях, таких как реклама, дизайн и промышленность.
Рассмотрение этических вопросов, связанных с использованием нейросетей, включая проблемы с фильтрацией и обработкой данных.
Шедеврум продемонстрировал, что нейросети могут быть использованы для создания развлекательного контента, не связанного с оскорблениями или сенсационизмом.
Обсуждение будущего развития технологий генеративных нейросетей и их потенциального влияния на рынок труда и творческие профессии.
Сергея и Артур подчеркивают важность адаптации к новым технологиям и использование их в качестве инструментов для улучшения творческого процесса.
Шедеврум продолжает развиваться, добавляя новые функции и улучшая качество генерации изображений, чтобы удовлетворить растущий интерес пользователей.