Столы в гостиную трансформеры фото: Столы трансформеры для гостиной | Купить стол трансформер в гостиную в интернет-магазине МвВД

09.07.2023 0 By admin

Содержание

Стол-трансформер

Обзор

Модель Table Transformer была предложена в PubTables-1M: На пути к комплексному извлечению таблиц из неструктурированных документов Брэндон Смок, Рохит Песала, Робин Абрахам. Авторы представляют новый набор данных PubTables-1M для оценки прогресса в извлечении таблиц из неструктурированных документов. а также распознавание структуры таблиц и функциональный анализ. Авторы обучают 2 модели DETR, одну для обнаружения таблиц и одну для распознавания структуры таблиц, получившие название Table Transformers.

Резюме статьи выглядит следующим образом:

В последнее время был достигнут значительный прогресс в применении машинного обучения к задаче определения структуры таблиц и извлечения их из неструктурированных документов. Тем не менее, одной из самых больших проблем остается создание наборов данных с полной и однозначной достоверностью данных в любом масштабе. Чтобы решить эту проблему, мы разрабатываем новый, более комплексный набор данных для извлечения таблиц под названием PubTables-1M.

PubTables-1M содержит почти миллион таблиц из научных статей, поддерживает множественный ввод модальностей и содержит подробную информацию о заголовке и расположении табличных структур, что делает его полезным для самых разных подходов к моделированию. Он также затрагивает значительную источник несоответствия наземной истины, наблюдаемого в предыдущих наборах данных, называемого чрезмерной сегментацией, с использованием новой процедуры канонизации. Мы демонстрируем, что эти улучшения приводят к значительное увеличение производительности обучения и более надежная оценка производительности модели при оценке для распознавания структуры таблицы. Далее покажем, что трансформаторный Модели обнаружения объектов, обученные на PubTables-1M, дают отличные результаты для всех трех задач обнаружения, распознавания структуры и функционального анализа без необходимости каких-либо дополнительных действий. специальные настройки для этих задач.

Советы:

Авторы выпустили 2 модели, одну для определения таблиц в документах, одну для распознавания структуры таблиц (задача распознавания отдельных строк, столбцов и т. д. в таблице).
Можно использовать AutoImageProcessor API для подготовки изображений и необязательных целей для модели. Это загрузит DetrImageProcessor за кулисами.

Уточнено определение таблицы и распознавание структуры таблицы. Взято из оригинальной статьи.

Эта модель предоставлена nielsr. Исходный код может быть нашел здесь.

Ресурсы

Обнаружение объектов

Демо-ноутбук для Table Transformer можно найти здесь.
Оказывается, заполнение изображений очень важно для обнаружения. Интересную ветку Github с ответами авторов можно найти здесь.

ТаблицаТрансформерКонфиг

трансформаторы класса. TableTransformerConfig

< источник >

( use_timm_backbone = Истина backbone_config = Нет число_каналов = 3 количество_запросов = 100 кодировщик_слоев = 6 encoder_ffn_dim = 2048 кодировщик_внимания_голов = 8 decoder_layers = 6 decoder_ffn_dim = 2048 decoder_attention_heads = 8 encoder_layerdrop = 0,0 decoder_layerdrop = 0. 0 is_encoder_decoder = Истина активация_функция = ‘релу’ д_модель = 256 отсев = 0,1 внимание_выпадение = 0,0 активация_выпадение = 0,0 init_std = 0,02 init_xavier_std = 1.0 вспомогательный_лосс = Ложь position_embedding_type = ‘синус’ магистраль = ‘resnet50’ use_pretrained_backbone = Истина расширение = Ложь класс_стоимость = 1 bbox_cost = 5 giou_cost = 2 mask_loss_coefficient = 1 dice_loss_coefficient = 1 bbox_loss_coefficient = 5 giou_loss_coefficient = 2 eos_коэффициент = 0,1 **кваргс )

Параметры

use_timm_backbone ( bool , необязательный , по умолчанию True ) — Следует ли использовать библиотеку timm для магистрали. Если установлено значение False , будет использоваться AutoBackbone . API.
backbone_config ( PretrainedConfig или dict , необязательный ) — Конфигурация базовой модели. Используется только в случае use_timm_backbone имеет значение False , в котором случае по умолчанию будет ResNetConfig() .
num_channels ( целое число , необязательный , по умолчанию 3) — Количество входных каналов.
num_queries ( int , необязательный , по умолчанию 100) — Количество объектных запросов, т.е. слотов обнаружения. Это максимальное количество объектов TableTransformerModel может обнаруживать в одном изображении. Для COCO мы рекомендуем 100 запросов.
d_model ( int , необязательный , по умолчанию 256) — Размер слоев.
encoder_layers ( int , необязательный , по умолчанию 6) — Количество слоев кодировщика.
decoder_layers ( int , необязательный , по умолчанию 6) — Количество слоев декодера.
encoder_attention_heads ( int , необязательный , по умолчанию 8) — Количество головок внимания для каждого слоя внимания в кодировщике Transformer.
decoder_attention_heads ( int , необязательный , по умолчанию 8) — Количество головок внимания для каждого уровня внимания в декодере Transformer.
decoder_ffn_dim ( int , необязательный , по умолчанию 2048) — Размер «промежуточного» (часто называемого упреждающим) слоя в декодере.
encoder_ffn_dim ( int , необязательный , по умолчанию 2048) — Размер «промежуточного» (часто называемого упреждающим) слоя в декодере.
активация_функция ( str или функция , опционально , по умолчанию "relu" ) — Функция нелинейной активации (функция или строка) в кодировщике и пулере. Если строка, "гелу" , "релу" , 9Поддерживаются 0050 «silu» и "gelu_new" .
выпадение ( float , необязательный , по умолчанию 0,1) — Вероятность отсева для всех полносвязных слоев во встраиваниях, кодировщике и пулере.
advance_dropout ( float , необязательный , по умолчанию 0.0) — Коэффициент отсева для вероятностей внимания.
активация_дропаут ( с плавающей запятой , необязательный , по умолчанию 0.0) — Коэффициент отсева для активаций внутри полносвязного слоя.
init_std ( float , необязательный , по умолчанию 0,02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer для инициализации всех весовых матриц.
init_xavier_std ( float , необязательный , по умолчанию 1) — Коэффициент масштабирования, используемый для усиления инициализации Xavier в модуле карты HM Attention.

encoder_layerdrop ( float , необязательный , по умолчанию 0.0) — Вероятность LayerDrop для кодировщика. См. [Документ LayerDrop] (см. https://arxiv.org/abs/1909. 11556) Больше подробностей.
decoder_layerdrop ( float , необязательный , по умолчанию 0.0) — Вероятность LayerDrop для декодера. См. [Документ LayerDrop] (см. https://arxiv.org/abs/1909.11556) Больше подробностей.
Additional_loss ( bool , необязательный , по умолчанию False ) — Должны ли использоваться вспомогательные потери при декодировании (потери на каждом уровне декодера).
position_embedding_type ( str , необязательный , по умолчанию «синус» ) — Тип встраивания позиции, который будет использоваться поверх функций изображения. Один из "синус" или "выученный" .
магистраль ( str , необязательный , по умолчанию "resnet50" ) — Имя сверточной магистрали для использования в случае use_timm_backbone = True . Поддерживает любые сверточные магистраль из пакета timm. Список всех доступных моделей см. страница.
use_pretrained_backbone ( bool , необязательный , по умолчанию True ) — Использовать ли предварительно тренированные веса для позвоночника. Поддерживается только при use_timm_backbone = Истинно .

расширение ( bool , необязательный , по умолчанию False ) — Заменять ли шаг расширением в последнем сверточном блоке (DC5). Поддерживается только тогда, когда use_timm_backbone = Правда .
class_cost ( float , необязательный , по умолчанию 1) — Относительный вес ошибки классификации в венгерской стоимости сопоставления.
bbox_cost ( float , необязательный , по умолчанию 5) — Относительный вес ошибки L1 координат ограничивающей рамки в венгерской стоимости сопоставления.
giou_cost ( float , необязательный , по умолчанию 2) — Относительный вес общей потери IoU ограничивающей рамки в стоимости согласования в Венгрии.

mask_loss_coefficient ( число с плавающей запятой , опционально , по умолчанию 1) — Относительный вес очаговой потери при потере паноптической сегментации.
dice_loss_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 1) — Относительный вес потери DICE/F-1 в потере паноптической сегментации.
bbox_loss_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 5) — Относительный вес потерь ограничивающей рамки L1 в потерях обнаружения объекта.
giou_loss_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 2) — Относительный вес обобщенной потери IoU в потере обнаружения объекта.
eos_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 0,1) — Относительный классификационный вес класса «отсутствие объекта» в потерях обнаружения объекта.

Это класс конфигурации для хранения конфигурации TableTransformerModel. Он используется для создать экземпляр модели Table Transformer в соответствии с указанными аргументами, определяющими архитектуру модели. Создание экземпляра конфигурации со значениями по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации Table Transformer. архитектура microsoft/table-transformer-detection.

Объекты конфигурации наследуются от PretrainedConfig и могут использоваться для управления выходными данными модели. Читать документацию от PretrainedConfig для получения дополнительной информации.

Примеры:

 >>> из трансформаторов импортировать TableTransformerModel, TableTransformerConfig
>>> # Инициализация конфигурации Table Transformer в стиле microsoft/table-transformer-detection
>>> конфигурация = TableTransformerConfig()
>>> # Инициализация модели из конфигурации стиля microsoft/table-transformer-detection
>>> модель = TableTransformerModel (конфигурация)
>>> # Доступ к конфигурации модели
>>> конфигурация = model. config

ТаблицаТрансформаторМодель

Трансформаторы класса

. TableTransformerModel

< источник >

( конфигурация: Таблетрансформерконфиг )

Параметры

конфигурация (TableTransformerConfig) — Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загрузить веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Проверьте Метод from_pretrained() для загрузки весов модели.

Чистая модель Table Transformer (состоящая из магистрали и преобразователя кодера-декодера), выводящая необработанные данные скрытые состояния без какой-либо конкретной головы сверху.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. Проверьте документацию суперкласса для общих методов, которые библиотека реализует для всей своей модели (например, загрузку или сохранение, изменение размера входных вложений, обрезку головок и т. д.)

Эта модель также является подклассом PyTorch torch. nn.Module. Используйте его как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием. и поведение.

вперед

< источник >

( pixel_values пиксельная_маска = Нет decoder_attention_mask = Нет encoder_outputs = Нет inputs_embeds = Нет decoder_inputs_embeds = Нет output_attentions = Нет output_hidden_states = Нет return_dict = Нет ) → transforms.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerModelOutput или tuple(torch.FloatTensor)

Параметры

Returns

transformers.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

A transformers.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerModelOutput or a tuple of torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или когда config. return_dict=False ), включающий различные элементы в зависимости от конфигурации (TableTransformerConfig) и входов.

last_hidden_state ( torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя декодера модели.
Decoder_hidden_states ( Tuple (Torch.floattensor) , Необязательный , возвращается, когда output_hidden_states = true проходит или когда config.output_hidden_states = true ) — tuple tors.tryns.0051 (один на вывод вложений + один на вывод каждого слоя) форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния декодера на выходе каждого слой плюс исходные результаты встраивания.
decoder_attentions ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_attentions=True или когда config. output_attentions=True ) — Кортеж Tensor.50Tensor.0051 (по одному на каждый слой) формы (размер_пакета, количество головок, длина_последовательности, длина_последовательности) . Веса внимания декодера после внимания softmax, используемые для вычисления средневзвешенное значение в головах самовнимания.
Cross_attentions ( Tuple (Torch.floattensor) , Необязательно , возвращается, когда output_attentions = true или когда configttens = true ) — Tuple Torch.floattens (inevershiptens = true ). ) формы (размер_пакета, количество головок, длина_последовательности, длина_последовательности) . Веса внимания слоя перекрестного внимания декодера, после внимания softmax, используется для вычисления средневзвешенного значения в головах перекрестного внимания.
encoder_last_hidden_state ( torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) , option ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя энкодера модели.
ENCODER_HIDDEN_STATES ( CUPLE (TORCH.FLOATTENSOR) , Необязательно , возвращается, когда output_hidden_states = true , или когда config.Output_hidden_states = true ) — tuple of tor. outports ) — tuple of tor. out wonults ). вложений + по одному на выход каждого слоя) форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния энкодера на выходе каждого слой плюс исходные результаты встраивания.
Encoder_Attentions ( Tuple (Torch.floattensor) , Необязательный , возвращается, когда output_attentions = true или когда config.Output_Attentions = true ) — Tupe of Torcal.floats_Attentions = true ) — Tuple of Torcal.floats_Attentions = True ) — Tuple of Torcal.floats. ) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) . Веса внимания кодировщика после внимания softmax, используемые для вычисления средневзвешенное значение в головах самовнимания.
промежуточные_скрытые_состояния ( torch.FloatTensor формы (config.decoder_layers, batch_size, sequence_length, hidden_size) , необязательный , возвращается, когда config.auxiliary_loss активация каждого промежуточного звена, i. слой декодера, каждый из них прошел через норма слоя.

Прямой метод TableTransformerModel переопределяет специальный метод __call__ .

Хотя рецепт прямого прохода должен быть определен внутри этой функции, следует вызвать Модуль экземпляр впоследствии вместо этого, так как первый заботится о выполнении шагов предварительной и последующей обработки, а последний молча их игнорирует.

Примеры:

 >>> из трансформаторов импортировать AutoImageProcessor, TableTransformerModel
>>> из Huggingface_hub импортировать hf_hub_download
>>> из изображения импорта PIL
>>> file_path = hf_hub_download(repo_id="nielsr/example-pdf", repo_type="dataset", filename="example_pdf. png")
>>> image = Image.open(file_path).convert("RGB")
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> model = TableTransformerModel.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> # подготовим изображение для модели
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> # прямой проход
>>> выходы = модель (** входы)
>>> # последние скрытые состояния - это окончательные вложения запросов декодера Transformer
>>> # они имеют форму (batch_size, num_queries, hidden_size)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> список(last_hidden_states.shape)
[1, 15, 256]

`Таблетрансформерфоробжектдетектион`

`трансформаторы класса. TableTransformerForObjectDetection`

< источник >

( конфигурация: Таблетрансформерконфиг )

Параметры

конфигурация (TableTransformerConfig) — Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загрузить веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Проверьте Метод from_pretrained() для загрузки весов модели.

Настольная модель трансформатора (состоит из магистрали и преобразователя кодера-декодера) с установленными головками обнаружения объектов top, для таких задач, как обнаружение COCO.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. Проверьте документацию суперкласса для общих методов, которые библиотека реализует для всей своей модели (например, загрузку или сохранение, изменение размера входных вложений, обрезку головок и т. д.)

Эта модель также является подклассом PyTorch torch.nn.Module. Используйте его как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием. и поведение.

`вперед`

< источник >

( pixel_values пиксельная_маска = Нет decoder_attention_mask = Нет encoder_outputs = Нет inputs_embeds = Нет decoder_inputs_embeds = Нет метки = нет output_attentions = Нет output_hidden_states = Нет return_dict = Нет ) → transforms. models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerObjectDetectionOutput или tuple(torch.FloatTensor)

Parameters

Returns

transformers.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerObjectDetectionOutput or tuple(torch.FloatTensor)

A transformers.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerObjectDetectionOutput or a tuple of torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или когда config.return_dict=False ), включающий различные элементы в зависимости от конфигурации (TableTransformerConfig) и входов.

потери ( torch.FloatTensor формы (1,) , необязательный , возвращается, когда предоставлено меток )) — Полные потери как линейная комбинация отрицательного логарифмического сходства (кросс- энтропия) для предсказания класса и потеря ограничивающей рамки. Последний определяется как линейная комбинация потерь L1 и обобщенного не зависящие от масштаба потери IoU.
loss_dict ( Dict , необязательный ) — Словарь, содержащий отдельные потери. Полезно для регистрации.
логитов ( torch.FloatTensor формы (batch_size, num_queries, num_classes + 1) ) — логиты классификации (включая отсутствие объектов) для всех запросов.
pred_boxes ( torch.FloatTensor формы (batch_size, num_queries, 4) ) — Нормализованные координаты блоков для всех запросов, представленные как (center_x, center_y, ширина, высота). Эти значения нормированы в [0, 1] относительно размера каждого отдельного изображения в пакете (без учета возможная прокладка). Вы можете использовать ~TableTransformerImageProcessor.post_process_object_detection в получить ненормализованные ограничивающие рамки.
auxiliary_outputs ( list[Dict] , optional ) — Необязательный, возвращается только при активации вспомогательных потерь (т. е. config.auxiliary_loss установлен на True ) и этикетки предоставляются. Это список словарей, содержащих два указанных выше ключа ( логитов, и pred_boxes ) для каждого уровня декодера.
last_hidden_state ( torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) , необязательно ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя декодера модели.
decoder_hidden_states ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается при передаче output_hidden_states=True или при передаче config.output_hidden_states= TupleTrue1)0050 torch.FloatTensor (один на вывод вложений + один на вывод каждого слоя) форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния декодера на выходе каждого слой плюс исходные результаты встраивания.
decoder_attentions ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_attentions=True или когда config.output_attentions=True ) — Кортеж из torch.FloatTensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) . Веса внимания декодера после внимания softmax, используемые для вычисления средневзвешенное значение в головах самовнимания.
cross_attentions ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_attentions=True или когда config.output_attentions=True ) — Кортеж из 1 (по одному на каждый слой) формы (размер_пакета, количество головок, длина_последовательности, длина_последовательности) . Веса внимания слоя перекрестного внимания декодера, после внимания softmax, используется для вычисления средневзвешенного значения в головах перекрестного внимания.
encoder_last_hidden_state ( torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) , option ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя энкодера модели.
ENCODER_HIDDEN_STATES ( Tuple (TORCH.FLOATTENSOR) , Необязательный , возвращается, когда output_hidden_states = true , или когда config.Output_hidden_states = true ) - tuple of tor. out out out wulds ) - TUPLE tor. вложений + по одному на выход каждого слоя) форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния энкодера на выходе каждого слой плюс исходные результаты встраивания.
Encoder_Attentions ( Tuple (Torch.floattensor) , Необязательный , возвращается, когда output_attentions = true или когда config.Output_Attentions = true ) - Tupe of Torcal. floats_Attentions = true ) - Tuple of Torcal.floats_Attentions = True ) - Tuple of Torcal.floats. ) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) . Веса внимания кодировщика после внимания softmax, используемые для вычисления средневзвешенное значение в головах самовнимания.

Передовой метод TableTransformerForObjectDetection переопределяет специальный метод __call__ .

Несмотря на то, что рецепт прямого прохода должен быть определен внутри этой функции, следует вызвать модуль экземпляр впоследствии вместо этого, так как первый заботится о выполнении шагов предварительной и последующей обработки, а последний молча их игнорирует.

Примеры:

 >>> from Huggingface_hub import hf_hub_download
>>> из трансформеров импортировать AutoImageProcessor, TableTransformerForObjectDetection
>>> импортный факел
>>> из изображения импорта PIL
>>> file_path = hf_hub_download(repo_id="nielsr/example-pdf", repo_type="dataset", filename="example_pdf. png")
>>> image = Image.open(file_path).convert("RGB")
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> model = TableTransformerForObjectDetection.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> выходы = модель (** входы)
>>> # преобразовать выходные данные (ограничивающие рамки и логиты классов) в COCO API
>>> target_sizes = torch.tensor([image.size[::-1]])
>>> results = image_processor.post_process_object_detection (выходные данные, порог = 0,9, целевые_размеры=целевые_размеры)[
... 0
... ]
>>> для оценки, метки, поля в zip(результаты["баллы"], результаты["метки"], результаты["ящики"]):
... box = [round(i, 2) для i в box.tolist()]
...     Распечатать(
... f"Обнаружен {model.config.id2label[label.item()]} с уверенностью "
... f"{round(score.item(), 3)} в месте {box}"
... )
Обнаружена таблица с достоверностью 1.0 в местоположении [202.1, 210.59, 1119.22, 385. 09]

`Лучшие онлайн-генераторы бесплатных изображений AI для преобразования текста в изображения 2023`

Fotor — очень универсальный онлайн-редактор фотографий, недавно обновленный бесплатным генератором изображений AI. Fotor поддерживает преобразование текста в изображение с помощью генератора изображений AI для создания различных стильных изображений, сгенерированных AI. Это отличный шанс для вас стать художественным мастером, ИИ-художником, создателем ИИ-рисунков. Вы можете использовать его для создания реалистичных фотографий лиц, трехмерных и аниме-персонажей, картин, фонов и любого типа цифрового искусства ИИ, которое вы можете себе представить.

Самая замечательная особенность генератора текста с искусственным интеллектом Fotor заключается в том, что он идеально подходит для начинающих, просто введите текст и выберите эффект, который вы хотите создать для изображения. Если вы не удовлетворены фотографией, вы можете повторить генерацию несколько раз, чтобы получить наиболее удовлетворительный результат.

Основные характеристики:

10 бесплатных изображений в день.
9 различных стилей преобразования на выбор.
9 световых эффектов на выбор.
Доступно 6 композиций.
режимов преобразования текста в изображение и изображения в изображение.
Выберите нужные типы сведений.

`2. ДАЛЛ-Э 2`

DALL-E-2 — это генератор изображений с искусственным интеллектом, с помощью которого вы можете создавать реалистичные изображения и любое цифровое искусство. DALL-E 2 — это модель генерации фотографий ИИ, разработанная OpenAI, той же компанией, которая создала GPT-3, одну из лучших моделей обработки естественного языка.

DALL-E 2 можно использовать для разработки продуктов, создания иллюстраций и даже для создания новых бизнес-идей. Эта модель изображения проста в использовании. Любой может использовать его для создания профессиональных дизайнов и изображений.

Вам не нужно иметь какие-либо технические навыки или художественный опыт, чтобы использовать DALL-E 2. Одной из основных особенностей DALL-E 2 является функция кисти. С его помощью вы можете вносить дополнительные изменения в изображения, которые вы создаете.

Основные характеристики :

Отличные возможности преобразования текста в изображение.

Создание нескольких итераций изображений.

Возможности редактирования и ретуши.

Бесплатная пробная версия. (хотя вы должны быть приглашены через список ожидания)

`3. Ночное кафе`

NightCafe — еще один известный бренд в области генераторов искусственного интеллекта. Он может создавать все типы произведений искусства, включая вселенные, картины и многое другое, с уникальными предустановленными эффектами.

Вы можете использовать NightCafe для создания изображений за считанные минуты. Инструмент доступен бесплатно (ограниченное использование), и если вы хотите, чтобы художественные работы, созданные с помощью ИИ, у вас была возможность приобрести их через их веб-сайт. Если вы решите приобрести картину, ее можно распечатать и доставить вам так же, как картину.

Основные характеристики :

Уникальные предустановленные эффекты.

Создавайте изображения за считанные минуты.

Возможность приобрести произведение искусства.

Печатайте и доставляйте как картину.

Инструменты для создания видео.

Покупайте печатные версии своих работ.

`4. Джаспер Арт`

Jasper Art использует последние достижения в области искусственного интеллекта для создания уникального цифрового искусства на основе вашего воображения бесплатно.

Jasper Art позволяет вам изучить несколько художественных стилей и попробовать то, что лучше всего подходит для вас. Имейте в виду, что, поскольку это генератор изображений с искусственным интеллектом, результаты очень непредсказуемы, и вам нужно разумно создавать свои подсказки, чтобы получить что-то разумное.

Джаспер Арт прост в использовании. Jasper также предлагает помощника по письму с искусственным интеллектом, который вы можете использовать для написания сообщений в блогах, сообщений в социальных сетях, а также проще и быстрее. То же самое относится и к Jasper Art, и все, что вам нужно сделать, это зарегистрироваться и начать создавать изображения. Буквально вы можете создать цифровое искусство всего за несколько секунд.

С Jasper Art вы можете создавать фотореалистичные изображения, фотографии в мультяшном стиле и любые другие виды искусства, которые только можете себе представить. Все, что вам нужно сделать, это написать текст для входа в инструмент, а он позаботится обо всем остальном.

Основные характеристики :

Использует искусственный интеллект для создания 100% оригинальных изображений на основе простого ввода текста.

Поддерживается несколько языков, поэтому вы также можете создавать изображения не на английском языке.

Существует чат поддержки, если вам нужна помощь в использовании инструмента.

Есть также несколько шаблонов копирайтинга, которые вы можете использовать для создания рисунков с помощью Jasper.

`4. Середина пути`

Midjourney также считается одним из самых популярных и известных генераторов ИИ для преобразования текста в изображения. Один пользователь выиграл художественный конкурс, используя изображение, которое он создал с помощью программного обеспечения.

Midjourney управляется через сервер Discord и использует команды бота Discord для создания высококачественных изображений в определенном художественном стиле. Пользователи могут вводить текстовые подсказки для создания четких и потрясающих изображений, которые всегда кажутся апокалиптическими или жуткими.

Как только вы освоитесь, Midjourney станет отличным генератором искусственного интеллекта, который постоянно создает потрясающие и часто наводящие на размышления изображения в своем собственном уникальном стиле.

Первые 25 изображений на Midjourney предоставляются бесплатно, а затем базовый план составляет 10 долларов в месяц за 200 изображений. Существует также стандартное членство за 30 долларов в месяц для неограниченного использования. Midjourney позволит корпоративное использование сгенерированных изображений, особенно для корпоративного членства в размере 600 долларов США в год. В противном случае изображения принадлежат вам.

Основные характеристики :

Быстрое обновление функций.

Использование сторонних серверов, работает без задержек.

Создавайте изображения со смелым искусством цветовой композиции и получайте более надежные «эстетичные» изображения.

Первоначальная миниатюра, которую вы получаете, имеет размер всего 256 пикселей, вам нужно потратить баллы, чтобы получить изображение с более высоким разрешением.

`5. Звездный ИИ`

Starry AI может бесплатно превращать текст в художественные изображения AI онлайн. Но в отличие от многих других приложений, оно предлагает детальный контроль над определенными аспектами, делая результаты более персонализированными.

starry ai имеет 16 художественных стилей, размеров холста или соотношения сторон на выбор, а также возможность добавить собственное изображение в качестве основы.

Starry AI позволяет вам использовать дополнительные кредиты для продления времени выполнения AI, чтобы вы могли получить более качественное финальное изображение. Точно так же вы можете использовать кредиты, чтобы сообщить ИИ, насколько точно он соответствует вашему тексту.

Основные характеристики：

Возможность выбора пользовательского изображения в качестве сгенерированного материала.

Потратьте кредиты, чтобы улучшить разрешение изображения.

бесплатных кредитов каждый день или неделю, просматривая рекламу или делясь своими творениями в различных социальных сетях.

`6.`

 Пикрей Pixray — это генератор текста в искусство, который вы можете запустить в своем браузере, на своем компьютере или с помощью API, и все это бесплатно. У него простой интерфейс, но компьютерщики получат удовольствие от его использования благодаря настраиваемому движку искусственного интеллекта и обширной документации по пользовательскому коду.
 В обширной документации Pixray вы найдете множество способов настройки параметров ИИ. Например, вы можете добавлять художников или стили, определять качество, итерацию или масштаб, а также открывать подробные способы изменения своей работы с помощью настроек ящика, дисплея, фильтра, видео и изображения.
  Основные характеристики: 
 Настройки ИИ можно регулировать.
 Различные механизмы рендеринга искусственного интеллекта на выбор.
 Можно добавить пользовательские стили.
 Генераторы изображений ИИ становятся мейнстримом. В то время как большинство впечатляющих инструментов ограничены демонстрационными версиями, лучшие бесплатные фотогенераторы AI для искусства, дизайна и брендинга скоро станут частью нашей повседневной жизни.

CategoryРазное