Промышленная версия нейронной сети 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 |
2022-07-30 18:00 Промышленная версия первой в мире нейронной сети ruDALL-E от SberDevices и Sber AI, которая создает изображения на основе текстового описания на русском языке, появилась в доступе на платформе ML Space в хабе предобученных моделей и датасетов DataHub от SberCloud. Она содержит 12 миллиардов параметров и подходит для создания коммерческих материалов: иллюстраций для рекламы, архитектурного и промышленного дизайна, векторных и стоковых изображений. ruDALL-E — мультимодальная нейросеть, которая генерирует оригинальные изображения по заданному русскоязычному описанию, моделируя совместное распределение текстов и изображений. Проект по обучению ruDALL-E стал самым большим нейросетевым вычислительным проектом в России и СНГ. Модель существует в двух вариантах: сверхбольшой — ruDALL-E XL с 1,3 миллиарда параметров — можно воспользоваться бесплатно, загрузив её код и набор параметров с Github. Гигантская же нейросеть ruDALL-E 12B XXL с 12 миллиардами параметров доступна в подборке ruGPT-3 & family DataHub ML Space и позволяет создавать неограниченное число новых изображений по заданному описанию с меньшей степенью абстракции и более высокого качества. Источник: vk.com Комментарии: |
|