«Сбер» представил нейросеть ruDALL-E |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-11-04 15:21 «Сбер» представил нейросеть ruDALL-E. Она создает красивые картинки по описанию на русском языке Проект по обучению ruDALL-E — самый большой нейросетевой вычислительный проект в России и СНГ, который можно считать «настоящим прорывом для русскоязычной индустрии». «Сбер» представил первую нейросеть, которая генерирует неограниченное число изображений на основе заданного описания на русском языке. Разработку назвали ruDALL-E, рассказывается на посвященном ей сайте и в пресс-релизе. ruDALL-E может пригодиться копирайтерам, а также специалистам и обычным людям при поисках нужного варианта дизайна интерьера помещений, для создания стоковых картинок, векторных иллюстраций, а также рекламных материалов. «Помимо вклада в прогресс в области ИИ, генерация изображений закрывает две важных потребности современного бизнеса — возможность получить уникальную картинку под собственное описание, а также в любой момент создавать необходимое количество licence-free-иллюстраций. При этом создание «мультимодальных» нейронных сетей, которые обучаются сразу на нескольких видах данных, даже сейчас, в эпоху big data и огромных возможностей поиска, будет очень востребованным, поскольку решает задачи на принципиально ином уровне. Технология пока совсем новая, первые шаги в этом направлении были сделаны только в 2020 году, а еще в 2018-2019 годах даже постановку такого рода задачи нельзя было себе представить. ruDALL-E можно считать настоящим прорывом для русскоязычной индустрии», — отметил Давид Рафаловский, исполнительный вице-президент Сбербанка и руководитель блока «Технологии». Всего есть два варианта модели. Первый — ruDALL-E Malevich (XL) — содержит 1,3 миллиарда параметров и «по короткому текстовому описанию <…> генерирует яркие и красочные изображения на самые разные темы и сюжеты, <…> понимает обширный набор понятий и генерирует совершенно новые изображения и объекты, которых не существовало в реальном мире». Этой версией нейросети можно пользоваться бесплатно: нужно лишь загрузить ее с сервиса Github. Второй вариант — ruDALL-E Kandinsky (XXL) — имеет ту же архитектуру, что и ruDALL-E Malevich, но содержит уже 12 миллиардов параметров. В ближайшее время обе модели станут доступны на платформе ML Space, в хабе DataHub от SberCloud — облачной платформы «Сбера», разработчик которой, ООО «Облачные технологии», в 2019 году представил самый мощный в России суперкомпьютер Christofari. Итак, ruDALL-E создает изображения по текстовому описанию (кстати, обучается она и на картинках) в три этапа. Одна нейросеть берет текст на вход и генерирует необходимое число картинок, после чего другая нейросеть определяет, какие из них самые удачные и больше всего соответствуют заданным пользователем характеристикам. Затем третья нейросеть увеличивает картинки в размере. Что особенно важно: качество при этом никак не страдает. Ранее в этом году Sber AI — подразделение «Сбера», ответственное за развитие и внедрение технологий ИИ — представило архитектуру модели DALL-E для английского языка. Но в открытом доступе она полностью не появилась. На основе их разработки SberDevices и Sber AI вместе с коллегами из SberCloud воспроизвели код и запустили обучение нейросети на ML Space на базе суперкомпьютера Christofari. На создание русского варианта нейросети ушло 23 тысячи GPU-часов (Graphics Processing Unit) и массив данных из 120 миллионов пар текст — изображение. Источник: vk.com Комментарии: |
|