Читать книгу Слова усилители в промптах для генерации изображений - - Страница 8

Безусловно, выбор всегда остается за вами, я лишь могу рекомендовать нечто, что знаю на профессиональном уровне.

Заявленные в содержании нейросети я знаю меньше чем своих детей, но гораздо больше, чем 70% специалистов которые данные сети тестируют.

Перечисленные выше нейросети появились, и приступили к обучению примерно в одно и тоже время при незначительной разнице в исходниках.

Исходник это тонны информации которые закладываются в нейросеть. Именно благодаря исходным данным, а точнее их качеству в первую очередь зависит обучаемость конкретной нейросети. Всегда есть лидеры, и есть посредственность. Но самый главный показатель в данном направлении – постоянный процесс обучения, то есть, прогрессия.

Перечисленные сети по праву являются лидерами в данном сегменте, да-да я помню Миджорни, но пусть пока постоит в стороне, не потому что плохая, а просто поговорим о ней чуть позже.

Далее о перечисленных нейросетях. Я буду составлять психологический портрет, каждой нейросети, ассоциируя ее с человеком. Так проще, а вам понятней.

– Описательный образ данных нейросетей

Нейросеть от Сбера Кондинский.

Нейросеть, следует отметить, незаслуженно обделена вниманием, но ей самой данная ситуация не мешает, она что то вроде незаурядного айтишника, которому сказали надо быть и он есть. Заметьте, попросили именно незаурядность, и он профессионально выполнил свою работу.

Плюсы:

Бесплатная, размерный ряд, горизонт, вертикаль, стили, перспектива, имеет собственный стиль, насыщенность по запросу, понимание нашей культуры, быстро развивающийся интеллект. Отлично понимает и внедряет слова усилители. Нет сбоев в работе по техническим причинам. Может делать то, что остальным не доступно. Гибкие авторские права на изображение, скорее плюс.

Минусы:

Выдает одно изображение за одну генерацию, бывает перегружена, процесс генерации увеличивается по времени.

С данной нейросетью работаю полтора года, пять дней в неделю, два часа в день.

Десять из десяти.

Стабильная Диффузия

Нейросеть с открытым кодом, то есть существует возможность тренировать свою модель, именно при этом варианте можно достичь значимых результатов. Пользуясь онлайн доступом к данной модели можно получить быстрый отклик, быстрый он не всегда качественный.

Человек, обладающий организационными способностями, стимулированный материально группой компаний CompVis в Мюнхенском университете создал Стабильную Диффузию.