Топ-5 бесплатных российских нейросетей
1) «Шедеврум» от Яндекса — нейросеть с приятным интерфейсом генерирует изображения по запросу, пользователь может уточнить детали и задать стиль рисовки. Доступна для скачивания в Google Play и AppStore.
2) «Kandinsky 2.1» от Сбера — нейронка может миксовать ваши картинки, добавлять к ним детали и преобразовывать их. Можно задать стиль рисовки. Доступна на сайте, в голосовом помощнике «Салют» от Сбера, а также в телеграм-боте.
3) «SistemmaGPT» — отечественный аналог ChatGPT 3.5. Нейросеть доступна только для бизнес-сегмента, однако в июне намечается релиз для простых пользователей.
4) «Балабоба» — нейросеть от Яндекса, которая может написать вам текст по ключевым словам с опорой на материалы из Интернета.
5) «GigaChat» — мультимодальная нейросеть от Сбера. Умеет отвечать на вопросы, вести диалог, написать код, нарисовать картинку по запросу. И всё на русском языке. Сейчас закрытое бета-тестирование, ожидается релиз.
193 поста 2.4K подписчиков
Правила сообщества
Просьба уважать друг друга.
Балабоба — не пишет текст, а жонглирует кусками
Я другие не использовала, но шедеврум откровенный кал. Он нихуя не понимает из того, что ему говорят, с другими нейросетями у меня таких проблем нет
Ввел три случайно сгенерированных мной слов, чтобы понять логику работы этой самой Балаболы. Результат: ввел хрень — получи хрень. А вот chatGPT незная этих слов всё же попытался написать рассказ.
YandexGPT позавчера ещё запустили в Алисе. Алиса научилась писать тексты и предлагать идеи.
Получил вчера доступ к GigaChat. Нуу, прям сильно такое себе
Эксперты назвали эту нейронку «будущим спорта»
Разработчики из JabbrAI создали ИИ-модель, которая подсчитывает удары и очки в спортивных единоборствах.
Осталось только добавить полоски здоровья как в Mortal Kombat
НЕЙРОСЕТИ | НЕЙРОТРЕНДЫ | CHATGPT | MIDJORNEY | STABLE DIFFUSION
Воплоти персонажей Genshin Impact в реальность с помощью этой LoRA!
Предрекая злостных диванных аналитиков в комментариях: Для тех, кто задаётся вопросом, что вообще здесь происходит — это обзор на дополнительные файлы, улучшающие качество создаваемых изображений в Automatic 1111, это оболочка для нейронной сети, генерирующей изображения — Stable Diffusion, а теперь к обзору модели, дорогие мои друзья!
Название: Genshin Impact AI Cosplayers Collection
Кол-во скачиваний: 1600+
Последний апдейт: Oct 01, 2023
Базовая модель: SD 1.5
Эта многосоставная LoRA позволит перенести вам ваших любимых персонажей из Genshin Impact прямо к вам на улицу, в комнату или куда-либо ещё! О чём ещё только можно мечтать 🙂
Создано в сообществе Stable Diffusion
Источник — Нейро-Склад🤖 — все, что нужно, для твоей нейронки!
Midjourney vs DALL·E 3
DALL·E 3 работает только с впн, можно сделать 100 бесплатных генераций, попробовать можно здесь.
prompt: photo of russian gorgon medusa with snakes instead of hair, walking down street in manhattan, wearing balenciaga hypebeast streetwear, blue hour
Если приближать и разглядывать фотографии, то будет видно, что далли делает размазанные глаза, в этом плане у миджи нет косяков. Ещё далли прописала бренд, змеи на головах более живые и как будто бы в движении, миджи всегда делала просто лежащих, и не всегда на голове.
prompt: an astronaut stands on the planet Jupiter and looks at the dawn, First Person View, Space Commander, Rainmeter, HUD Rise UI, futuristic interface
Здесь обе нейросети хорошо справились, у миджи разве что чёткость чуть получше.
prompt: shot by slim aarons of wonder woman in the room, complex layers and textures, detailed character design, background with bright, whimsical and colorful scenes, pastel colour correction like Wes Anderson movie, film grain, tokina at-x 11-16mm f/2.8 pro dx ii
Здесь далли однозначно справилась хуже, у неё получилось в яркие цвета стилей, но совсем не получилось в чёткость деталей, появились деформированные тела на фоне, лица совсем не удались.
prompt: USSR fairy in astronaut costume with wings
Решила также затестить фото c феями, но далли упорно не хотела делать фотографии, пришлось дописать photo of и на конце shot on agfa vista, миджи не проигнорила крылья, потому что был закинут реф с крыльями. Ещё были интересные варианты, когда всё-таки далли сделала фото, но с афроамериканкой.
prompt: 1990s, jedi Leonardo DiCaprio on russian dacha holding a lightsaber wearing knitted green sweater , shot on Agfa Vista 400
Далли очень круто отразила колорит русской дачи, добавила зерна плёнки и цветокор, сделала молодого Дикаприо, классные текстуры свитера. Миджи хорошо отразила цветокор плёнки, Дикаприо сделала постарше.
prompt: 80s, photo of plump cute fat cats in aerobics class, wearing funny leopard leggings and pink bodysuits, shot on Kodak Gold 200
Котики снова на высоте, и та и другая нейросеть отлично понимает плёночные камеры, но далли даже зерно добавляет на изображения.
prompt: street photo, beautiful fantasy elf sitting next to orc, wearing nike sportswear and holding ice cream
Далли хорошо справилась с реализацией героев, мы видим орка и эльфа с эльфийскими ушами, спорт-костюм найк также присутствует, но глаза размазанные. Миджи чаще всего игонорирует эльфийские заострённые уши, найк также проигнорирован. У меня есть пост, где я писала о том, что Stable Diffusion XL отлично справилась с эльфами и орками, можно посмотреть здесь.
prompt: pastel colors bubble figure in the style of ray tracing, feminine sculpture, metallic finishes, shiny/glossy, colorful turbulence, pigeoncore, unconventional poses, anamorphic art, in the style of rendered in cinema4d, iridescence/opalescence, video feedback loops, shiny eyes, bold curves, shiny, fluid figuratism
Получилось интересно и там и там.
prompt: Donald Duck and Webby Vanderquack in Michelangelo’s The Creation of Adam painting
Далли смогла с первой попытки реализовать позы с картины и руки, понку проигнорировали обе нейросети, миджи же даже с рефами так приблизиться к картине не смогла.
prompt: 2280s, Award-winning photo by Petra Collins of beautiful adult fairy moves around the city in the air on a futuristic flying board, she flies up to her forest modern technological house, magic realism
Далли намного точнее отразила промпт, феи реально на летающей доске и они с крыльями, миджи всё время сажала на непонятной формы летательные аппараты вместо досок, крылья тоже чаще всего игнорировала, но при этом далли снова ушла больше в иллюстрацию и зашакалила лица, миджи же в фотореализм, чёткость лица у неё на высоте.
prompt: Award-winning photo by slim Aarons of Albert Einstein shows tongue on Burning Man in candypunk fashion, moonlight, Golden Ratio, magic realism
В миджи Эйнштейн похожим получается только с добавлением его фото-референса и присвоения ему веса 2, далли же сделала его узнаваемым без рефа и с первой попытки, но как экспонат, а не живым, а также смогла высунуть язык, в миджи это не реализуемо, я в итоге в фотошопе допиливала язык.
Сделала сайт-статью сравнение, потому что тут можно только 25 изображений, а их вышло 82.
Приглашаю вас досмотреть и поделиться потом обратной связью. Там писала свои комментарии и выводы.
Маг из мира фронтенда
MySQL? OurSQL!
Программа с открытым кодом для извлечения вокала из трека
Всем привет! Сегодня Ultimate Vocal Remover GUI у нас на обзоре. Программа доступна на GitHub и установщиком, давайте посмотрим, на что она способна!
Я возьму три трека для пробы
DJ BoBo — Let The Dream Come True
Junior Caldera — Can’t Fight This Feeling
The Weeknd — After Hours
Покажу работу на двух моделях, которые мне понравились больше всего — MDX-Net — очень качественно отделяет голос и Demucs — имеет возможность сплитнуть трек на 4 дороги — бас, ударные, мелодия и голос. Каждая хороша под свои задачи и как по мне эта программа справляется лучше онлайн-сервисов AI Splitter’a и Vocal Remover’а с их одной бесплатной попыткой. Кстати, пройдёмся по кнопкам и крутилкам внутри программы:
В окне Select Input выбираем файл с компьютера, с которым будем работать. Output соответственно выбираем куда сохранять
Choose process method — выбор модели. Вы можете поэкспериментировать, но, как я уже сказал, мне приглянулись две модели из этого списка.
В правом верхнем углу выбираем формат в который будем экспортировать.
Segment Size — вот тут сложнее. Как я понимаю — это что-то типа объёма буфера, что напрямую влияет на качество генерации. Я выставил 2560, но думаю можно и больше, но мне показалось этого более чем достаточно.
GPU Coversion — использовать графический процессор для более быстрого результат
Instrumentals/Vocal only — сохранить только вокал либо только инструментал
Sample Mode — для тех, кто хочет найти для себя лучшую модель — вместо полного трека демонстрирует 30-секундные отрывки с отделенным голосом
Overlap я поставил дефолтный. Вот кстати мои настройки для модели Demucs:
Давайте посмотрим на результат:
MDX-Net очень круто справилась с задачей, я думаю если выставить в Demucs буфер побольше то результат будет покруче!
До новых встреч, ждите новые гайды на классные нейросетевые штуки!
Интересна тема генерации музыки с помощью нейросетей? Добро пожаловать в Нейро-Звук🔉
Понравилось? Тогда милости прошу в мой телеграм канал, буду ждать тебя там!🔥
Вот где реальная загадка
Я вот уже несколько раз читал, как программеры жалуются, что в каком-то древнем говнокоде невозможно найти ошибку. Может мне везет, но такого, что прямо вообще не нашел, еще не было. Вопрос только буду искать двадцать минут или несколько дней и матюков скажу два или две тысячи. Но вот какая мистика была уже не раз и не два: Жалуются на появление ошибки, ты разбираешься и быстро находишь место с ошибкой. Но там реально так написано, что работать не может. Или вообще не написано. Недавно было еще и с комментом, что потом нужно это сделать. Допытываешься, клянутся, что работало. Может именно это не использовали? — Нет, регулярно сотня клиентов пользуется. По всем признакам последнее изменение года так от 2017. Не переопределено, не сделано в другом месте, работает именно этот кусок кода. Не. ты, конечно, исправляешь или дописываешь и оно работает, но понять почему оно ДО ЭТОГО работало невозможно, смотреть-то некуда. Вот где перекручивание временных линий и пересечение параллельных вселенных. Как они работали на коде из будущего, где все уже исправлено. Вот где загадка
Пирамида Маслоу для разработчиков:
Ответ на пост «Как бесплатно активировать Windows?»
Есть более простой вариант.
Ранее у Майкрософт была программа для людей с ограниченными способностями, по которой можно было сделать апгрейд или активировать Вин10. Разницы в сравнении с обычной версией я не видел. Сейчас программа уже закончилась, но archive.org все помнит.
Все что нужно сделать, это скачать файл и запустить обновление. Сама страница уже не доступна, но файл есть у меня на Гугл Диске, можете качать.
UPD: Если кто-то боится за свой комп, можете сами:
— выбрать любую доступную дату в 2017 году
Как мы писали свою первую программу на 1С
Лето 2001-го года. Кончилась эпоха Foxpro, и мы «занялись 1С».
Надо было как-то продавать программу, и я снова вспомнил про свой надежный маркетинговый инструмент – 100 писем счастья. Мы сели и написали такие письма в 100 адресов, разослав всем бесплатный буклет «Как самому просто и быстро автоматизировать бухучет». Буклет этот я сочинил за два вечера, предварительно прочитав книжку «Как продавать услуги» (автора я не помню). Хорошая была книжка, мудрая, хоть и небольшая. Первое правило, с которого она начиналась, гласило: «Услуги, которые оказаны, уже никому не нужны. Берите предоплату». Там же рекомендовалось написать книгу, которая бы подтверждала вашу компетентность. Этому совету я и последовал.
И организации откликнулись на письмо! И откликнулись правильно – пригласили нас автоматизировать бухучет. То есть бесплатный буклет с названием «сделай сам» говорил совсем не то, что сделать самому – просто. Наоборот, он показывал на примерах, что автоматизация бухучета – сложный многоэтапный процесс, и от того, насколько правильно организовано внедрение, и зависит успех проекта. Буклет выполнил свою главную задачу – он показал нас специалистами, которые «глубоко в теме» и знают, как быстро и качественно автоматизировать бухгалтерию.
Первым в списке откликнувшихся был дизайнерский колледж. Его главный бухгалтер пригласила меня на переговоры. Она долго и подозрительно рассматривала меня и сказала примерно следующее: «Как вы автоматизируете колледж, ведь типовая программа 1С не предназначена для бюджетного плана счетов, и в ней нет бюджетных журналов-ордеров?». На что я, не задумываясь, ответил: «Обследуем ваш документооборот, нарисуем модели бизнес-процессов, опишем ваши проводки, согласуем интерфейсы и перепишем программу». То есть я продавал ей в одном флаконе обследование, технический проект и уникальную программу. «Ну ладно, – сказала главбух, – я уверена, что вы знаете, что делаете. У меня есть бюджет на автоматизацию – 14 тысяч рублей. Уложитесь?». Нам очень был нужен первый заказчик на внедрение 1С, и я ответил «Да». И мы подписали первый договор на поставку и внедрение программы «1С:Бухгалтерия». Из этих денег на услуги было заложено 9 тысяч рублей.
Представляете ситуацию? Мы подписываем договор на уникальную разработку программы на языке 1С, вообще не зная языка 1С. Между прочим, договор со сроками – 4 месяца «на все про все». Когда я рассказал своим сотрудникам, какие мы взяли на себя обязательства, народ слегка напрягся. И только консультант Миша меня поддержал: «Нормально, заодно язык выучим, а то совсем стыдно – партнер фирмы 1С не знает языка 1С».
Мы поделили между собой работу, провели обследование, разработали информационную и функциональную модели, а также создали с помощью конфигуратора 1С нужные сущности – бюджетный план счетов, справочники и документы. То есть формы справочников и документов. Теперь нужно было вдохнуть в них жизнь – написать модули форм и модули проведения.
А времени оставалось уже совсем мало. И я, глядя, что мои программисты, бывшие консультанты, не успевают, решил подбодрить их своим примером. «Спорим, – сказал я, – что можно писать по 8 объектов 1С за день?! По одному в час?». «Это невозможно». Я сел за компьютер. В этот момент я вспомнил, как начинал программировать в институте, и мне пришлось освоить «Бейсик» за ночь. Поэтому и 8 объектов конфигурации 1С за рабочий день (а не ночь!) не показались мне такой уж великой проблемой. К вечеру все работало. Кстати, код был не самым совершенным, хотя и вполне рабочим, и Миша потом его переписал. Но свою задачу ‑ «подбодрить» ‑ код выполнил.
И мы сделали и сдали весь проект в срок. Так как программа была неплохо спроектирована и точно укладывалась в требования заказчика, внедрение прошло на ура. И мы получили свои небольшие деньги, которые, конечно, не сделали нас богатыми. Но этот проект дал нам намного больше. Новые знания, возможность ссылаться на довольного заказчика. И самое главное – ощущение успеха, и, как следствие, уверенность в собственных силах.
Поэтому сейчас, когда я слышу от некоторых коллег «Я не знаю эту конфигурацию, не ставьте меня на проект, я не справлюсь, я не буду эффективным», я только улыбаюсь. Конфигурацию он не знает! Ты попробуй фигачить по 8 объектов в день, когда ты языка не знаешь!
Постепенно, опираясь на этот успех, мы и нашли свою первую нишу на рынке 1С в нашем городе – написание уникальных программ по проектной технологии. Обследование, разработка техпроекта, разработка конфигурации, разработка инструкций, обучение, внедрение. После колледжа были замечательные проекты, в каждом из которых был разработан уникальный код – автоматизация тепловозоремонтного завода и автоматизация автодорожного предприятия. Подход с проектированием и уникальной разработкой работал, заказчики наши были довольны, о чем говорили повторные проекты на этих предприятиях.
Почему нам удалось найти свою первую нишу на устоявшемся рынке, где действовали популярные компании, которые пришли на него намного раньше? Дело в том, что в те времена рынок не был так наводнен типовыми программами. А те, что продавались, были не такими крутыми как сейчас и не отражали большинства потребностей заказчиков. Поэтому, рассказывая потенциальным клиентам о том, что они получат уникальную программу, которая будет учитывать все их потребности, мы легко находили новых заказчиков.
Хорошее было время.
Еще больше рассказов в моей книге «Франчайзи на грани нервного срыва», кое-что из которой в одноименной серии здесь. Подписывайтесь и читайте.
Остановите программиста, а то он все автоматизирует, и мы будем не нужны!
Уволившись из Большого предприятия, я искал работу совсем недолго. Неделю, может быть, две. Кто-то из друзей рассказал мне, что Сотовая связь ищет сотрудников. Я распечатал резюме и отправился на собеседование.
В тот же день меня приняли начальником расчетного отдела, в задачи которого входили выставление счетов абонентам и учет оплат. Вообще-то, я хотел там работать в должности программиста. Сотовая связь тогда только появилась, контора делала хорошие деньги на модной услуге и предлагала очень заманчивую зарплату программисту. Но когда директор ознакомился с моим резюме, он сказал, что готов сделать мне оффер1 поинтереснее. Так я стал начальником только что созданного отдела в 5 человек. И мне выдали первый сотовый телефон – «Бенефон дельта», который был не только размером с кирпич, но и такой же прочный. Когда директор на новогоднем корпоративе с размаху кинул свой «Бенефон» на пол, только половица треснула, а телефон даже не поцарапался.
В функции моего отдела входили прием файлов с записями о звонках, расчет начислений, массовое выставление счетов, учет оплат и подготовка приказов на отключения должников. Да, не поверите, в те времена, чтобы отключить должника, Сотовая связь готовила приказ, примерно c неделю, и еще пару дней коммутатор вручную отрабатывал весь список. Клиентов было примерно 800, рост абонентской базы существенно превышал ее сокращение, и компания могла себе позволить такую вальяжность.
Вся сотовая связь помещалась на 5-м этаже телефонной станции. В то время коммутаторы уже начали уменьшаться в габаритах, и городской оператор стационарной связи сдал освободившийся этаж «младшему брату». Никто тогда и предположить не мог, что пройдет 25 лет, и от домашних стационарных телефонов совсем ничего не останется. Но, наверное, «старший брат» уже тогда чуял угрозу, иначе непонятно, зачем он запретил абонентам и сотрудникам сотовой связи пользоваться грузовым лифтом. 5-й этаж телефонной станции – это не 5-й этаж дома. А примерно 9-й или 10-й, так как этажи там были по 6 метров высотой – 4 пролета лестницы на этаж. Но абоненты терпели, топали потихоньку наверх в своих малиновых пиджаках. Выбора-то не было тогда, Сотовая была единственная в городе. А сотрудники и вовсе не обращали на это внимания – главное, что зарплата стабильная, в период взаимных неплатежей это было очень ценно.
На своей должности я быстро освоился, организовал работу, написал инструкции каждому сотруднику и стал думать, чем бы еще заняться. Времени свободного была куча, программа биллинговая была написана на FoxBase, который я хорошо знал, коды программы были открытые, и у меня чесались руки все улучшить. Однако уже тогда я понимал, что автоматизация – вещь неоднозначная. Грамотно проведенная автоматизация всегда ведет к сокращению трудоемкости операций. И, как следствие, к сокращению рабочего времени сотрудников. А в предельном случае – к сокращению самих сотрудников. Тем временем, число сотрудников отдела потихоньку росло. Их стало уже семеро, при этом количество абонентов подходило к 2 000. И темпы прироста абонентов только увеличивались. Это значило, что в новом здании, которая строила Сотовая связь, разросшийся расчетный отдел мог претендовать на приличные площади, а его начальник ‑ на большой кабинет.
И тут мне в руки попалась книжка «Законы Паркинсона». Сирил Норткот Паркинсон заметил, что общее количество занятых в бюрократии росло на 5–7 % в год безотносительно к каким-либо изменениям в объеме требуемой работы, так как чиновники стремились увеличивать количество подчиненных и создавали работу друг для друга. Я тогда здорово посмеялся, в том числе над собой, плюнул на мысли о собственном статусе и, закатав рукава, занялся тем, что мне всегда очень нравилось – повышением производительности труда с помощью автоматизации.
Сотрудникам моим в ту пору приходилось несладко. В период выставления счетов отдел работал до позднего вечера, а часто еще и в выходные дни. Все уже привыкли к такому графику работы, выходные оплачивались в двойном размере, и кое-кому из старых закаленных бойцов это даже нравилось. Но однажды, после особенно тяжелых рабочих выходных, я собрал отдел и торжественно пообещал, что пройдет немного времени, и все, что им придется делать, это подходить утром к компьютеру, нажимать одну большую кнопку «Работать», пить чай и наблюдать за результатами. Народ посмеялся немного и вернулся к рутинному труду.
Но это не была просто попытка поддержать утомленных коллег. Я начал действовать. Прежде всего, я провел замер трудоемкости всех основных операций, которые выполняли мои подчиненные. Получилось, что самое большое время у них уходило на три операции:
• Закачка файлов со звонками с коммутатора в биллинговую систему;
• Печать и подписание счетов и платежных требований;
• Разноска оплат из банковских выписок в лицевые счета абонентов, особенно в первые три дня после выставления счетов.
Первое, чем я занялся, – это закачка файлов с коммутатора. Коммутатор выдавал нам файлы, которые содержали в себе кучу постороннего мусора. Происходило это потому, что у владельцев Сотовой связи хватило денег на коммутатор и часть программ для него. Но среди этих программ не было той, что выдавала файлы со звонками в правильном формате, на ней сэкономили. Поэтому звонки выковыривали в полуручном режиме из каких-то логов. Мой боец Миша, получал очередной файл с коммутатора, загонял его в редактор и вручную вырезал из него весь мусор. Потом присваивал файлу номер, регистрировал в журнале и запускал закачку файла в систему. Если мусор был удален правильно, система съедала файл и удовлетворенно крякала «Ок». Если мусор оставался или с мусором были удалены и нужные потроха, программа давилась и ругалась «Error».
Новая программа, которую я написал, сама наблюдала за появлением файлов от коммутатора в определенном каталоге в локальной сети. Когда файл падал в приемник, программа открывала его, находила и удаляла из него мусор. После чего закачивала файл в систему и вносила запись с в электронный журнал регистрации. Если система не могла почистить файл, она делала пометку об этом в журнале и бралась за следующий. Примерно за месяц алгоритм чистки удалось настроить так, что система обрабатывала любой файл, и Миша вздохнул с облегчением. Но теперь ему почти нечем было заняться! Он ходил за мной и просил хоть какую-то работу. Кончилось все тем, что я научил его, как мог, азам программирования, и у меня появился падаван, способный быстро накатать код для несложного справочника или документа.
Вторая задача была посложнее. Выставление и подписание счетов и платежных требований. Происходило все так. Система последовательно печатала все сформированные счета, потом все платежные требования для банков, потом счета-фактуры и, наконец, детализированные счета со звонками для тех, кому они были нужны каждый месяц. Директор сперва сам подписывал все счета и платежки, но ему это очень быстро надоело, и он написал доверенность на меня. До прихода в Сотовую связь в моей подписи было 6 букв и красивый замысловатый хвостик. После двух месяцев подписания счетов в подписи осталось две буквы, хвостик же выпрямился и грозился отвалиться совсем. Я уже даже подумывал о переходе на одну букву, но боялся, что тогда моя подпись сольется с директорской, так как он после года работы подписывался одной буквой своего имени – «В». Но подпись – это еще не все. На подписанные документы надо было поставить печать. А также все разложить по комплектам. Каждому абоненту полагались счет, счет-фактура, а некоторым ‑ еще платежное требование и детализированный счет. Документы для комплектов собирались из трех куч. Готовые комплекты раскладывались по реестрам. Реестров было три – «в банк», «доставка курьером» и «на руки в офисе». Уфф. Семь человек печатали, сортировали, подписывали и раскладывали горы бумаг. До сих пор по ночам снится это выставление, давайте уже автоматизируем его поскорее!
Но тут одной программы было мало. Требовалось специальное оборудование. Хитрые импортные аппараты для нанесения факсимиле и печатей мы нашли только в Москве. И еще потребовались большие лазерные принтеры с несколькими лотками для разных бумаг. Все это стоило кучу денег, и мне пришлось убеждать шефа все закупить с помощью цифр. Тут-то мне и пригодились расчеты трудоемкости операций, которые я сделал еще до автоматизации. При всех затратах окупаемость все равно получалась около трех месяцев.
После автоматизации система работала так. Прежде всего, реестры стали формироваться в самой программе. В каждом реестре документы также автоматически выстраивались в комплекты. Бланки для печати документов готовились заранее. Бумага прогонялась через факсимильный аппарат, который ставил на листы подписи и печати в нужных местах. Готовые бланки заправлялись в три лотка принтера – по лотку для банковских требований, счетов и счетов-фактур. Программа, в зависимости от содержания комплекта, всасывала бланк из нужного лотка и печатала требуемый документ. В итоге в выходном лотке принтера получался готовый реестр документов, в котором все документы были разложены по комплектам, а комплекты шли в нужном порядке. Все, что оставалось сделать сотрудникам отдела – скрепить их, используя мощные автоматические степлеры. Выставление, которое занимало раньше 3 – 4 дня, теперь выполнялось за 4 часа. После чего можно было пить чай до самого вечера.
Тут уже некоторые сотрудники стали подозревать, что про одну большую кнопку-то я не шутил. И Анна Ивановна, которая любила подкормить меня пирожками из дома, очень в своеобразной манере провела со мной беседу. Суть ее сводилась к тому, что огромное спасибо, конечно, некоторым, которые так заботятся о сотрудниках, что теперь можно в выходные дома сидеть. И ничего, что зарплата стала меньше. Зато работа стала легче, и если так и дальше пойдет, то такую легкую работу кому-то из нас придется поискать.
Но меня уже было не остановить! После такого успеха в меня просто вселился зуд автоматизации. Однако с банковской выпиской уровень сложности был еще выше. Тут уже точно нельзя было обойтись только написанием программы и покупкой оборудования. Пришлось идти в банк. И там договариваться о том, чтобы они присылали банковскую выписку не в виде распечатки, а в виде файла. Сделать это удалось с большим трудом, спасибо шефу, который намекнул банкирам, что есть в нашем городе и другие, более сговорчивые банки. Программа тоже получилась непростой. Да, абонента можно было легко идентифицировать по расчетному счету. Но назначение платежа пришлось расшифровывать с использованием алгоритмов синтаксического анализа. Такое умудрялись писать абоненты и банковские операторы в назначение платежа, что уму непостижимо. «За трубу» – и это не про сантехнику. Но постепенно мы довели степень распознавания оплат до 95–98 %, что позволяло выполнить всю разноску банка за полчаса, включая ручной анализ нераспознанных платежей. И это вместо обычных 2 – 3 дней при пиковой нагрузке.
После такой автоматизации у сотрудников появилось так много свободного времени, что часть его они потратили на выяснение отношений между собой. Я же, увлеченный автоматизацией, упустил этот момент, и однажды случился неприятный инцидент. На громкие крики во время одной из ссор прибежал директор. Он рассердился, что я не в курсе, чем у меня заняты сотрудники, когда я пишу программу. Но, в целом, он был очень благодарен за то, как работает отдел. Помню, как после одного из совещаний, когда все руководители отделов разошлись, он попросил меня задержаться. Взял меня за руку, похлопал по плечу и сказал просто:
– За расчетный отдел.
Четыре года я проработал в Сотовой и ушел, чтобы снова заняться бизнесом. Как я узнал через несколько месяцев после ухода, отдел сократили до 4-х человек и слили с бухгалтерией. Количество обслуживаемых абонентов к тому времени было 8 000 – в 10 раз больше, чем в то время, когда я начал работать в компании. Уменьшившийся в два раза отдел по-прежнему справлялся со своей работой.
Я вспоминаю эту историю всю свою жизнь. Для меня она ‑ источник полезных выводов.
Во-первых, занимаясь автоматизацией, а теперь и цифровизацией, я никогда не забываю, ради чего это делаю. Вот как я сформулировал миссию автоматизатора для своих сотрудников: «Освобождать человечество от рутины и давать возможность творить». Если в результате нашей работы количество рутинных операций сокращается, а скорость получения результата возрастает, мы идем в правильном направлении. Если же при внедрении большой системы мы видим, что нагрузка на пользователей увеличивается, это повод задуматься и пересмотреть бизнес-процессы. Понять, где можно раздобыть нужную информацию без участия оператора и облегчить людям жизнь.
Во-вторых, не всегда можно получить нужный результат, просто установив и настроив программу. Часто эффекта можно добиться, только интегрируя наш продукт с другими системами. Эффективная обработка банковской выписки, звонков с коммутатора или данных с приборов учета невозможны без интеграции нашей программы с источниками данных, возникающих в других системах.
В-третьих, не всегда удается решить проблемы повышения эффективности даже при использовании интегрированной программы. Часто приходится идти дальше. Менять бизнес-процессы. В примере выше мне удалось кардинально сократить трудоемкость выставления счетов только потому, что был полностью пересмотрен регламент работы с документами. Последовательная печать документов, их ручная подпись и раскладка были заменены на автоматическое формирование очереди документов на печать и факсимильную подпись.
И, наконец, нельзя забывать про расчеты будущей эффективности. Это самое лучшее средство получить инвестиции в автоматизацию. В примере выше деньги на закупку оборудования были выделены только после того, как был сделан расчет трудозатрат до и после автоматизации и продемонстрирована экономия на зарплате и сверхурочных. Показать руководителям, сколько они дополнительно получат или сэкономят, насколько быстрее будет получаться результат и как будут довольны клиенты – вот лучший способ получить «добро» на автоматизацию.
Рассказ из моей книжки «Франчайзи на грани нервного срыва». Подписывайтесь, продолжение следует
Яндекс представил YaLM 100B — самую большую GPT-подобную нейросеть в открытом доступе
Яндекс выложил в свободный доступ нейросеть YaLM 100B, предназначенную для генерации и обработки текстов на русском и английском языках. В пресс-службе компании Хабру сообщили, что на данный момент это самая большая GPT-подобная модель, находящаяся в открытом доступе.
Представители Яндекса рассказали, что YaLM 100В содержит 100 млрд параметров — больше, чем любая другая существующая модель для обработки русского языка. Такие масштабы позволяют решать с помощью YaLM 100В большой круг задач. К примеру, нейросеть может придумать рекламный слоган, описать товар в онлайн-магазине, сочинить стих и сгенерировать текст на любую тему. Кроме всего прочего, система может классифицировать тексты по стилю речи.
Пример работы YaLM 100В
Специалисты Яндекса используют YaLM 100В более чем в 20 проектах, включая поисковик и голосового ассистента Алису. Также нейросеть генерирует рекламные объявления, готовит быстрые ответы на странице поиска и помогает сотрудникам службы поддержки отвечать на запросы.
Для обучения такой большой языковой модели требуются огромные ресурсы, опытные специалисты и годы работы. А нам важно, чтобы доступ к современным технологиям был не только у крупнейших IT-компаний, а у всего сообщества исследователей и разработчиков. Выкладывая YaLM 100B в открытый доступ, мы рассчитываем, что это даст толчок развитию генеративных нейросетей.
Генеральный директор Яндекс Технологий Петр Попов
Пример работы YaLM 100В на английском языке
YaLM обучали на суперкомпьютерах Яндекса. В процессе обучения нейросеть обработала 2 ТБ текстовых данных, которые были взяты из Сети и открытых наборов данных. Систему обучали на русском и английском языках. Теперь доступ к YaLM 100B открыт и проект можно найти на GitHub.
На этой же неделе разработчики Meta* выложили в открытый доступ схожую языковую модель, содержащую 66 млрд параметром, что заметно меньше, чем у YaLM от Яндекса — на 100 млрд параметров.
Meta Platforms*, а также принадлежащие ей социальные сети Facebook** и Instagram**:
* признана экстремистской организацией, её деятельность в России запрещена
** запрещены в России
30 мощных нейросетей для любых задач
Классные онлайн-сервисы, которые напишут для вас статью, нарисуют логотип, озвучат текст, создадут презентацию и сделают многое другое.
Кадр: фильм «Я, робот» / 20th Century Fox
Универсального ИИ, который умеет абсолютно всё, пока не изобрели. Зато уже сейчас есть целая россыпь онлайн-сервисов, которым можно поручить любую задачу, связанную с текстом, картинками, видео, кодом, дизайном и даже игровой разработкой.
В этой статье собрали для вас продвинутые нейросети, которыми можно пользоваться уже сейчас, — почти все из них имеют бесплатный пробный период и работают в России без VPN.
Выбирайте, что хотите сгенерировать, и проникайтесь магией ИИ:
Нейросети для генерации текста
ChatGPT
Знаменитый чат-бот от OpenAI с искусственным интеллектом на борту, который может поддерживать диалог, в том числе на русском языке, писать статьи, сочинять стихи, отвечать на вопросы, давать советы и даже спорить. Его ответы можно корректировать с помощью наводящих вопросов.
Ещё нейросеть умеет:
- Писать код, анализировать его, переводить с одного языка программирования на другой.
- Генерировать сценарии, например создавать новые эпизоды для сериалов или игры по мотивам фильмов.
- Давать медицинские советы. Как правило, она предупреждает, что нужно обратиться к врачу.
- Переводить текст с одного языка на другой.
Стоимость: бесплатно.
Доступна в России: нет. Чтобы зарегистрироваться с российского IP-адреса, потребуется VPN. Кроме того, недоступна и авторизация по российской сим-карте — о том, как обойти это ограничение и подключиться к ChatGPT из России, мы рассказываем здесь.
Язык интерфейса: английский.
YandexGPT
Наш ответ ChatGPT. Нейросеть от «Яндекса», которая работает прямо на главной странице поисковика. Может генерировать тексты на заданные темы на разных языках, создавать описания продуктов и услуг, общаться с пользователями, искать информацию в интернете, переводить тексты и многое другое.
Чтобы запустить YandexGPT, нужно зайти на ya.ru, нажать на иконку Алисы в правом нижнем углу страницы и выбрать режим «Давай придумаем». Затем нужно сформулировать запрос для нейросети. Алиса выдаст текст, сгенерированный искусственным интеллектом.
Стоимость: бесплатно.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: русский.
Hypotenuse AI
Это онлайн-сервис для создания статей и маркетинговых материалов на основе нескольких ключевых слов. Hypotenuse AI пишет рекламные тексты, посты в социальных сетях, слоганы и заголовки, описания продуктов по фотографиям. Ещё она генерирует записи в блогах и создаёт изображения по описаниям.
Стоимость: от 15 долларов в месяц.
Пробная версия: да, в течение семи дней.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Katteb
Ещё одна нейросеть, которая с помощью ИИ создаёт статьи в блогах, сообщения в социальных сетях, описания товаров и другие виды контента. Она рерайтит и дописывает тексты, а также умеет проводить несложный фактчекинг — то есть проверять информацию, использующуюся в тексте.
Стоимость: от 9 долларов в месяц.
Пробная версия: можно генерировать 5000 слов бесплатно каждый месяц.
Доступна ли в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Rytr
Ещё одна нейросеть, которая создаёт текст на основе заданных параметров. Онлайн-сервис предлагает несколько вариантов генерации с разным стилем: тексты для блога, презентации, сопроводительные письма, контент для соцсетей, статьи в формате «вопрос — ответ» и многое другое.
Также Rytr предоставляет советы по улучшению структуры и исправлению орфографических ошибок в тексте, даёт рекомендации по SEO. Кроме того, она переводит тексты и может создавать иллюстрации к статьям, но это у неё пока получается не очень хорошо.
Стоимость: от 29 долларов в месяц.
Пробная версия: можно бесплатно генерировать до 10 000 символов в месяц.
Доступна ли в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Нейросети для генерации изображений
Midjourney
Самая популярная нейронка для генерации картинок. Умеет рисовать не только по тексту, но и на основе пользовательских картинок. Можно указать и стиль иллюстрации — например, аниме, киберпанк или реализм. Встроенный ИИ генерирует четыре изображения, из которых пользователь может выбрать самое лучшее и получить его в высоком разрешении.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Стоимость: от 10 долларов в месяц.
Пробная версия: не предоставляется с марта 2023 года. О бесплатных альтернативах Midjourney мы писали в этой статье.
Kandinsky 2.2
Нейросеть от «Сбера» для генерации изображений по тексту. Умеет создавать изображения в 21 разных стилях, в том числе фотореалистичные в высоком разрешении.
Нейросеть также может изменять или дорисовывать объекты изображений или их элементы, генерировать картинки на основе двух фото, создавать варианты загруженных изображений, изменять стиль одной картинки на основе другой.
Стоимость: бесплатно.
Язык интерфейса: русский.
Доступна в России: да.
Flair
Сервис для генерации контента для брендов. Можно создавать изображения товара для рекламы, сайтов, соцсетей или карточек на маркетплейсах. Для этого нужно загрузить фотографию товара, а затем выбрать готовый шаблон фона или ввести его текстовое описание. Искусственный интеллект сгенерирует картинку, которую затем можно загрузить на устройство.
Стоимость: от 10 долларов в месяц.
Пробная версия: 30 бесплатных изображений.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Dream (by Wombo)
Ещё один генератор изображений по текстовому запросу. В отличие от многих конкурентов, имеет своё мобильное приложение — для Android и iOS. Картинки генерируются в вертикальной ориентации, поэтому их удобно использовать в качестве обоев для смартфона. Можно выбрать стиль изображения, хотя большинство предлагаемых стилей платные.
Стоимость: бесплатно, но с ограничениями по длине запроса, выбору стилей и количеству создаваемых изображений. Если хотите больше возможностей, можно подключить платный тариф — от 10 долларов в месяц.
Пробная версия: премиум-версия доступна бесплатно в течение трёх дней.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Looka
Генератор логотипов на базе искусственного интеллекта. Онлайн-сервис предназначен для предпринимателей, владельцев малого бизнеса и небольших компаний, которые хотят сэкономить на услугах дизайнеров. В качестве референса можно выбрать готовые образцы логотипов.
Стоимость: от 20 долларов за базовую версию. Если нужно лого в высоком разрешении и с возможностью редактирования, потребуется премиум-тариф, который стоит от 65 долларов.
Пробный период: да, в течение 7 дней.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Нейросети для генерации игровых миров и персонажей
Scenario
Нейросеть, позволяющая создавать игровые активы: реалистичных персонажей, окружение, текстуры и уровни. При этом от пользователей не требуются знания в области моделирования и игровой разработки. ИИ генерирует уникальные и детализированные игровые ресурсы.
Стоимость: от 29 долларов в месяц.
Пробная версия: бесплатно до 250 изображений.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Rosebud AI
Ещё одна платформа для разработки игр на основе искусственного интеллекта. Она упрощает создание анимации и спрайтов, разработку сюжетных линий. Пользователь общается на естественном языке с искусственным интеллектом, который генерирует ход игры.
Технически Rosebud — это набор нейросетевых сервисов для разных задач:
- Rosebud AI Gamemaker — генератор игр с искусственным интеллектом. Создаёт готовые к игре ресурсы, анимацию спрайтов, настраивает персонажей, пишет сценарии.
- PixelVibe — генератор игровых активов. Создаёт спрайты персонажей, реквизит, одежду, окружающую среду.
- Tokkingheads — анимация портретов и аватаров. Можно анимировать изображения из библиотеки приложения или собственные рисунки и фотографии.
- AI Generated Skyboxes — генерирует скайбоксы по текстовому описанию.
Стоимость: бесплатно.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Нейросети для работы с аудио
MacWhisper
Мощная программа для преобразования аудио в текст на устройствах с macOS. Работает на базе продвинутой нейросети Whisper от компании OpenAI, разработчика ChatGPT. Поможет расшифровать многочасовые записи лекций, интервью или конференций — и всё это за несколько секунд и без доступа к интернету. Поддерживает более 100 языков, в том числе и русский.
Стоимость: бесплатно.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
SteosVoice
Нейросеть для преобразования текста в аудио. Подходит для голосового воспроизведения текста статей на сайте, озвучивания видеороликов, героев игр и другого видеоконтента. SteosVoice имеет более 50 голосов озвучки. Онлайн-сервис поддерживает русский и английский язык.
Стоимость: от 5,65 долларов.
Пробная версия: есть бесплатный чат-бот в Telegram с ограничением в 5000 символов в день.
Доступна в России: Нужен VPN.
Язык интерфейса: английский.
Uberduck
Нейросеть, которая может озвучить текст различными голосами: можно использовать свой собственный или выбрать один из 5000 вариантов, включая голоса актёров, киногероев и известных личностей. Есть даже опция написать нейрорэп на основе текста. Единственный минус: сервис не поддерживает генерацию на русском языке.
Стоимость: от 96 долларов в год.
Пробная версия: бесплатно до 300 секунд аудио в месяц.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
WavTool
Генерируют музыкальную композицию на основе текстового описания. Отлично подходит для создания простых фоновых мелодий для торговых центров, лифтов или презентаций. Кстати, под капотом у нейронки лежит языковая модель GPT-4, которая используется в небезызвестном ChatGPT.
Предоставляет большой набор настроек, с помощью которых можно уточнить запрос. Готовые треки можно редактировать и сохранять на компьютер.
Стоимость: бесплатно до 10 запросов каждые 8 часов. Если нужно больше, можно оформить подписку за 20 долларов в месяц.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Нейросети для создания видео
Visper
Нейросеть, разработанная Sber AI, которая создаёт презентационные ролики с виртуальными персонажами. В качестве исходных данных для ролика можно использовать текст, презентацию в PDF-формате или аудио.
Можно выбрать внешний вид диктора из готовых вариантов или использовать собственный аватар. Есть опция настройки голоса и стиля речи, положения диктора на слайде, цвета фона, фоновой музыки и других параметров.
Стоимость: поминутный тариф — от 90 рублей за минуту, помесячный — 1490 рублей в месяц.
Пробная версия: бесплатно можно создавать до 50 роликов в месяц общим хронометражом до 2 минут.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: русский.
Designs.ai
Нейросеть для создания маркетингового контента. Включает четыре основных компонента:
- Videomaker — для создания видео.
- Logomaker — для создания логотипов.
- Designmaker — для разработки дизайна.
- AI Writer — для написания рекламных текстов.
Стоимость: от 25 долларов за базовую версию.
Пробная версия: в течение 30 дней.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Fliki
Нейросеть генерирует видеоролики на основе статей, постов в блогах и собственных сценариев. К визуальной части можно добавить автоматическую озвучку. Все сгенерированные элементы редактируются: можно настроить фон, выбрать видео и музыку, добавить стоковые изображение и подписи.
Стоимость: ролики длительностью до 5 минут можно создавать бесплатно. Чтобы генерировать более длительное видео в высоком качестве, нужно зарегистрироваться и выбрать платный тариф — от 6 долларов в месяц.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Runway
Онлайн-сервис для генерации и редактирования видео по текстовому описанию. Видеоролик можно создать на основе собственного видеоматериала или использовать шаблоны и описания, которые предлагает нейросеть.
Синтез нового видео производится либо с помощью инструментов композиции и стиля, либо с использованием текстовой подсказки. Также можно создавать видео, используя только текст.
Стоимость: от 12 долларов в месяц.
Пробная версия: бесплатно можно сделать три пробных проекта.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Pictory
Нейросеть генерирует видеоролики с подписями на основе сценариев и описаний, используя стоковые материалы. Также она может создавать картинки и GIF-анимацию, озвучивать тексты, выбирать фоновую музыку и создавать собственные шаблоны проектов.
Сервис подходит для дизайнеров, маркетологов и специалистов по SMM.
Стоимость: от 19 долларов в месяц.
Пробная версия: бесплатно можно создать три ролика с хронометражем до 10 минут каждый.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский
Нейросети для написания кода
Codeium
Нейросеть, ускоряющая разработку кода. Поддерживает более 70 языков программирования. Онлайн-сервис можно использовать в популярных средах программирования в качестве инструмента для проверки и дополнения кода, а также запускать в браузерах с помощью расширений.
Искусственный интеллект дополняет код на основе комментариев. Например, пишем комментарий: «Создай мне класс под названием „автомобиль“»:
И нейросеть начинает автоматически генерировать код:
Стоимость: бесплатно.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Adrenaline
Нейросеть, которая ищет ошибки в программном коде и даёт рекомендации по их исправлению.
Пользователь импортирует на сайт фрагмент кода или даёт ссылку на репозиторий на GitHub, а затем в чате отправляет запрос ИИ. Запрос можно делать не только на английском, но и на русском языке. Нейросеть может объяснить, что делает этот код, найти в нём ошибки и предложить исправления.
В чате можно вести дискуссии с нейросетью: обсуждать код, просить совета по его упрощению, разбирать вопросы по программированию.
Сервис поддерживает 20 популярных языков программирования, включая Python, JavaScript, Java, C++, C#, SQL и другие.
Стоимость: 5 долларов в месяц.
Пробная версия: 50 запросов в месяц.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
CodePal
Ещё одна нейросеть для работы с кодом. Она генерирует код по запросу, анализирует уже существующий код, создаёт тесты и пишет SQL-запросы.
Искусственный интеллект может оптимизировать код, искать ошибки, делать рефакторинг, создавать описание функций, переводить код на другой язык. Может тестировать готовый код, переводить на другой язык, генерировать документацию, создавать юнит-тесты.
Разработчик может задать вопрос о работе сгенерированного кода и получить список используемых тегов и функций с объяснением их назначения.
Для создания кода нужно выбрать язык программирования и описать необходимые действия. Нейросеть поддерживает 25 языков программирования.
Стоимость: бесплатно.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
GitHub Copilot
Это нейросеть-напарник для разработчика. Она анализирует код, который пишет пользователь, и генерирует его продолжение — новые строки или функции. Автодополнение можно подключить, либо начав писать код, либо набрав комментарий на английском, описывающий, какую функцию, класс или скрипт хочет получить разработчик.
Искусственный интеллект обучается на общедоступных репозиториях GitHub и другом исходном коде. Качество сгенерированного кода зависит от того, насколько насколько хорошо выбранный язык представлен в репозиториях.
GitHub Copilot может использоваться как расширение для IDE от JetBrains, а также Visual Studio Code и других.
Стоимость: от 10 долларов за подписку.
Пробная версия: бесплатно в течение 30 дней.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Нейросети для создания документов и презентаций
Notion AI
Нейросетевой помощник, работающий на базе Notion — онлайн-сервиса для создания интерактивных документов. Умеет генерировать любой контент по запросу: текст, картинки, диаграммы, таблицы — всё что угодно. Просто скажите Notion AI, что вы хотите получить, и он сделает всё, что нужно.
Стоимость: бесплатно.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: есть поддержка русского.
SlidesAI
Мощная нейронка для создания презентаций: просто загрузите в неё всю информацию по теме, а она сама разобьёт её по слайдам, структурирует, добавит стиль, диаграммы и другие визуальные элементы. Чтобы начать работать с сервисом, достаточно установить плагин для «Google Презентаций».
Стоимость: бесплатно.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Kickresume
Поиск работы — это тоже работа. Если хотите облегчить себе это непростое занятие, обратите внимание на Kickresume — сервис для автоматического создания резюме. Всё просто: заполняете анкету, выбираете шаблон, прикрепляете фото, а на руки получаете готовое CV.
Стоимость: от 5 долларов в месяц.
Пробная версия: бесплатно доступно четыре бесплатных базовых шаблона.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Нейросети для жизни
ChefGPT
Сервис составляет рецепты блюд и даёт инструкции по их приготовлению. По запросу пользователя нейросеть разработает план питания, предложит рецепты для завтрака, обеда и ужина, расскажет о традиционных блюдах разных стран.
Чтобы сгенерировать рецепт, пользователь вводит набор продуктов, выбирает кухонные принадлежности, указывает, сколько времени у него есть для приготовления блюда. Ещё можно выбрать режим генерации:
- Для гурманов — искусственный интеллект выберет лучшую комбинацию из выбранных продуктов, а ненужные отбросит.
- Всё включено — в рецепте будут использованы все перечисленные компоненты, но результат может быть неожиданным.
Стоимость: 2.99 доллара в месяц.
Пробная версия: бесплатно можно создавать до пяти рецептов в месяц.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
REimagineHome
Это нейросеть, которая автоматически создаёт дизайн интерьеров с использованием искусственного интеллекта. Она позволяет быстро разработать варианты интерьеров для разных помещений, используя автоматическую генерацию макетов и 3D-визуализацию. Можно загружать фотографии своих помещений и подбирать для них цвет стен, мебель и аксессуары.
Стоимость: за загрузку одного интерьера — от 0,99$.
Пробная версия: можно создать один вариант интерьера бесплатно.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Outfits AI
Онлайн-сервис, который позволяет примерять разную одежду по фотографии. Работает так: вы загружаете фото и выбираете стиль, а сервис генерирует для вас несколько новых идей для образов. Более того, получившийся «лук» можно настраивать: менять стиль, ткани и цвета, добавлять освещение.
Стоимость: от 15 долларов в месяц.
Пробный период: нет.
Доступна в России: да.
Язык интерфейса: английский.
Больше интересного про код — в нашем телеграм-канале. Подписывайтесь!
Читайте также:
Объект в трёхмерной графике, предназначенный для генерации текстур неба и горизонта при разработке игр.
Нейросети: практический курс
Искусственный интеллект — не угроза, а инструмент для ускорения работы и увеличения дохода. Заставьте его работать на вас уже через 2 месяца.
«Яндекс» представил нейросеть «Шедеврум», генерирующую картинки
Компания «Яндекс» представила бета-версию приложения «Шедеврум», генерирующего изображения с помощью нейросети.
В «Яндексе» сообщили, что нейросеть понимает запросы на русском и английском языках, учитывает особые пожелания (такие как «фотореализм» или «высокая детализация»), может подражать известным художникам и работать в заданных художественных стилях, пишет РБК. В компании подчеркнули, что нейросеть «очень любит конкретику» в запросах пользователей.
Прототип приложения доступен в App Store и Google Play. Чтобы сгенерировать изображение по собственному запросу, нужно подать заявку. В будущем генерировать картинки смогут все пользователи.
Искусственный интеллект, сказано в описании приложения, по запросу делает четыре варианта изображения, а пользователь выбирает лучший. Готовые работы появляются в общей ленте и в подборках. «Количество попыток не ограничено: генерируйте столько картинок, сколько захотите», — говорится в описании «Шедеврума».
В «Яндексе» сообщили, что нейросеть обучили на 240 миллионах примеров изображений с текстовыми описаниями, сейчас обучение продолжается на дополнительных 500 миллионах примеров.
«К моменту финального релиза она сможет генерировать баннеры, иллюстрации, создавать изображения для интернет-витрин и не только», — сказал глава управления машинного интеллекта и исследований «Яндекса» Алексей Гусаков. Он не уточнил, когда запланирован выход финальной версии.
Примеры работ пользователей «Шедеврума»
Среди продуктов «Яндекса» генерировать изображения по запросу умеет голосовой помощник «Алиса». Компания объявила об этом в июне 2020 года. «Алиса» создает картинки с помощью двух нейронных сетей.
«Сбер» представил в июне 2022 года нейросеть Kandinsky, которая создает изображения по текстовым описаниям. В начале апреля 2023 года компания выпустила обновленную версию нейросети, которая понимает запросы на 101 языке.