Seetvael

На Пикабу
Дата рождения: 19 июня
2065 рейтинг 5 подписчиков 0 подписок 19 постов 6 в горячем
1

Продолжение поста «Ехали медведи на велосипеде. Нейросеть + процесс создания»1

Изучая нейросети я продолжил дорабатывать иллюстрацию с медведями. Сейчас крайний вариант выглядит так:

Этот вариант уже выглядит гораздо чище и прилизанной, почти полностью изменил детали велосипеда. Так как для нейросети это очень сложный объект.

Процесс:
Чтобы убрать лишнюю грязь я вырезал все объекты по отдельности в Photoshop, наложил градиент и шум на фон. А затем каждый элемент по одному загрузил в нейросеть StableDiffusion, сгенерировал и еще раз вырезал в Photoshop.

Все мелкие элементы велосипеда пришлось делать по отдельности.

Спицы рисовал отдельно

Цепь, педали и звездочки нейронка вообще отказывалась нормально делать, по этому их пришлось вырезать отдельно со стоковых фотографий

Проще всего было с шариками котом и медведями.

Но анатомию лап медведей нейросети по прежнему не могут передать нормально.

И так как элементы я генерировал по отдельности, потерялись тени которые теперь у каждого медведя свои.
Ниже весь список элементов которые я делал отдельно.

Как видно из примеров, работа еще не окочена, нужно решить проблемы анатомии, и распределение света и теней на общей композиции, но это должно быть автоматически, так как если делать это вручную, то работа больше становится рисованной, чем генерированной.

Показать полностью 7
5

Whiskers (Усатик). Создано нейросетью

Жил-был озорной кот по имени Усатик, который любил играть в переодевания. Однажды, исследуя чердак дома своего хозяина, он наткнулся на старую шляпу, покрытую пылью.

Взволнованный своим открытием, Усатик надел шляпу и зашагал по чердаку с вновь обретенным чувством элегантности. Но, расхаживая вокруг, он случайно опрокинул стопку коробок, вызвав громкий грохот.

Вздрогнув, Усатик выскочил с чердака и спустился по лестнице, все еще в шляпе. Свернув за угол, он столкнулся со своим хозяином, который нес поднос со свежеиспеченным печеньем.

Поднос вылетел у него из рук, а печенье разлетелось во все стороны. Усатик чувствовал себя ужасно, когда его владелец ругал его за безрассудное поведение.

Но затем произошло нечто чудесное. Когда его владелец начал убирать беспорядок, они не могли не рассмеяться, увидев котенка в старой шляпе. Вскоре его гнев рассеялся, и он схватил Усатика вместе со шляпой и всем прочим и крепко обнял.

С тех пор всякий раз, когда Усатик шалил, его владелец просто качал головой и хихикал, ласково называя его «Котенок в шляпе». И Усатик, чувствуя себя любимым, больше никогда не вел себя плохо.

Процесс: Этот текст сгенерировала нейросеть СhatGPT на английском языке:

Once upon a time, there was a mischievous cat named Whiskers who loved to play dress-up. One day, while exploring the attic of his owner's house, he stumbled upon an old hat covered in dust.

Excited by his discovery, Whiskers eagerly donned the hat, prancing around the attic with a newfound sense of elegance. But as he strutted around, he accidentally knocked over a stack of boxes, causing a loud crash.

Startled, Whiskers darted out of the attic and down the stairs, still wearing the hat. As he rounded the corner, he ran into his owner, who was carrying a tray of freshly baked cookies.

The tray flew out of their hands and the cookies went flying everywhere. Whiskers felt terrible as his owner scolded him for his reckless behavior.

But then, something miraculous happened. As his owner began to clean up the mess, they couldn't help but laugh at the sight of Whiskers wearing the old hat. Soon, their anger dissipated and they scooped Whiskers up, hat and all, giving him a warm hug.

From then on, whenever Whiskers got into mischief, his owner would simply shake their head and chuckle, affectionately calling him "Cat in the Hat". And Whiskers, feeling loved and understood, never felt the need to misbehave again.

Затем я сгенерировал в нейросети Midjourney изображения котят которые подходят о смыслу

И отдельно в нейросети genny.lovo.ai создал звуковую дорожку, на английском языке, (если знаете, хорошие на русском, напишите в комментариях).
Далее в соединил все в одном видео для Youtube. Все инструменты использовал бесплатно.

Вот такой результат получился, у меня. Думаю, что если приложить дополнительные силы и доработку к истории и создать анимацию, то можно создать достаточно интересные сюжеты и персонажей.

Нахватает только нейросети которая сделает анимацию.

Показать полностью 3 1
329

Ехали медведи на велосипеде. Нейросеть + процесс создания1

Ехали медведи
На велосипеде.

А за ними кот
Задом наперёд.

А за ним комарики
На воздушном шарике.

...

Едут и смеются,
Пряники жуют.

Создано при помощи нейросетей Midjourney и Stable Diffusion. Эта работая является продолжением или переосмыслением моей предыдущей, но в этот раз получилась более сложной в исполнении.


Процесс:

Когда я делал иллюстрации для прошлого поста с помощью нейросети Midjorney, мне в одной из попыток был выдан результат который мне понравился по форме, но не подходил по реалистичности.

Запрос по которому я получил это изображение, следующий:

3 bears ride a bike, laugh, eat cookies, bokeh hot sparks, 300mm lens, cinematiс

Далее я решил попробовать его покрутить в midjourney, но варианты все равно были далеко от желаемого изображения.

Выбрав один из вариантов я решил доработать его с помощью другой нейросети Stable Diffusion, за основу взял следующий вариант.

Остальную работу я делал на локальной версии нейросети с помощью визуального интерфейса Stable Diffusion UI на Windows системе. Кроме нейросети я минимально использовал Photoshop.

Так как моя система на видеокарте GTX 1060ti c 4ГБ памяти тянет изображения максимум 1024х 704px или 768х768px, но на этот размер уходит около 6 минут работы. большую часть элементов я делал в размере 512х512px (около 2х минут) или 256х256 (меньше минуты на вариант).

Вначале  в Photoshop я вырезал нужный мне фрагмент размером 512х512рх

Затем в Stable Diffusion UI указал на выбранном фрагменте область на  которую нужно наложить обработку нейросети.

В настройках Image Size: указываю размер равный размеру моего фрагмента

Number of inference steps: выставляю на 10, чтобы быстрее получить несколько вариантов
Guidance Scale - уровень соответствия запросу

Prompt Strength - уровень соответствия исходному изображению

Эти параметры нужно подбирать для каждого изображения произвольно чтобы получить разные вариации. Варианты которые получились в этих настройках.

Далее, ели меня устраивает какой-то из предложенных вариантов, то повторяю его указав в настройках зерно, и увеличив количество шагов

Затем, когда получилось более менее приемлемое изображение, его можно использовать за основу, для повторной обработки нейросетью, чтобы сохранить некоторые элементы, например открытый рот медведя, далее повторяя до тех пор, пока не получите желаемый результат. Желательно вносить изменения в текстовый запрос, добавляя нужные детали, цвет, форма, элемент или художественный стиль.

Когда изображение будет готово, просто вставляем его на то место из которого оно было вырезано в Photoshop. Я обвел его белой полоской для наглядности, швов после вставки быть не должно так как края изображения остаются неизменными, потому что нейросеть изменяет только выбранную область.

П такому же принципу обрабатываем все желаемые объекты в сцене. Лучше всего чтобы изменяемый объект вмещался полностью в область обработки нейросетью, тогда мы получаем меньше ошибок, если объект большой, то нужно вырезать его по размеру, доступному в настройках нейросети, например. 320х640px. список поддерживаемых размеров можно увидеть на скриншоте ниже.

Звездочками отмечены варианты которые нейросеть обрабатывает лучше других. То есть результат 256х512 будет лучше чем 320х448.


На этом основной процесс закончен, далее долгий и нудный процесс поиска подходящих текстовых запросов и подходящих к ним Prompt Strength и Guidance Scale.


Выкладываю свои этапы работы над изображением.

Сначала я сделал всех медведей по очереди, затем велосипед и воздушные шарики.

Велосипед как оказалось наиболее сложный элемент для нейросети, на него ушло больше всего времени, вариантов заднего колеса было больше 200.


Затем я снова переделал тех медведей которые были похожи на плюшевые игрушки.

Поле, начал добавлять пряники. Для этого выделял область где планировал добавить пряник и указывал Guidance Scale больше 0.8 чтобы пустое место не сильно влияло на полученное изображение.

В одном из вариантов нейросеть вместе с пряником предложила бутылку молока.

Мне это вариант понравился и я добавил по бутылке молока на каждого медведя. Затем таким же образом добавил кота, ему 2 бутылки молока и комариков.

На последнем этапе снова переделал велосипед и мордочку кота.  Из-за того что кот добавлялся отдельно и не был на исходном изображении изначально, освещение у него отличается от освещения на медведях и как я не пытался исправить нейросеть все равно выдавала мне котов с другим освещением, возможно нужно было использовать больший кусочек изображения, но из-за ограничения в вычислительных мощностях, больший размер я не мог запустить, пришлось оставлять кота который получился.

Полностью на всю работу включающую в себя варианты из Midjourney, вырезание и вклеивание квадратиков в photoshop,  рендер вариантов в Stable Diffusion у меня ушло более 50 часов работы. И более 2 000 вариантов элементов предложено нейросетью. так как это была работа для обучения взаимодействия с нейросетью, считаю такое количество потраченного времени оправданным. Но понимаю, что опытный иллюстратор выполнил бы подобную работу гораздо быстрее и более качественно.


Бонус

По такому же принципу сделал еще одну иллюстрацию.


А слониха, вся дрожа,
Так и села на ежа.

Спасибо всем, кто дочитал до конца.

Показать полностью 21
6

Ученые и философы Древней Греции. Нейросеть

Нейросеть Midjourney сгенерировала древних греков в виде мраморных бюстов.


Аристотель

Сократ

Пифагор

Демокрит

Гераклит

Гиппократ

Архимед

Евклид

Платон

Геродот

Перикл

Фидий

Солон

Диоген

Показать полностью 14
Отличная работа, все прочитано!

Темы

Политика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

18+

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Игры

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юмор

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Отношения

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Здоровье

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Путешествия

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Спорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Хобби

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Сервис

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Природа

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Бизнес

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Транспорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Общение

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юриспруденция

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Наука

Теги

Популярные авторы

Сообщества

IT

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Животные

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кино и сериалы

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Экономика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кулинария

Теги

Популярные авторы

Сообщества

История

Теги

Популярные авторы

Сообщества