Если вы не знаете популярные языковые модели, чем они отличаются друг от друга, и какую лучше применить для своих целей, то вам возможно будет интересно ознакомиться с моими статьями:
В интерфейсе Perplexity Labsпредставлены 18 генеративных моделей, включая Claude 3, Mixtral, Llava и Gemma. Даже нейросеть от Meta про которую так много говорили всю эту неделю - LLaMa 3, ее тоже можно использовать в этом же интерфейсе.
Что особенно приятно, что все эти модели доступны бесплатно и без VPN. Сайт к тому же прекрасно открывается с телефона.
Можно бесшовно в одном месте пообщаться с разными моделями чат-ботов, сравнить ответы, не суетясь и не создавая вкладок, классно. Можно использовать телефон,просто выберите нейросеть из списка и напишите свой запрос.
Хотите узнавать первыми о полезных сервисах с искусственным интеллектом для работы, учебы и облегчения жизни? В своем телеграм канале НейроProfit я рассказываю, как можно использовать нейросети для бизнеса
Сначала ты носишь свой код в коробках и борешься с коллегами за возможность сесть за клавиатуру (одну на всех), а потом ты просто говоришь машине, что делать. Или всё не так просто? Если присмотреться, то так ли много изменилось? Меняют ли что-то сегодня нейросети в работе, например, джуна или синьора?
Эта статья состоит из трех частей. Первая и вторая написаны по воспоминаниям программистов из Швеции и СССР: Марианны Эрнерфельд и Владимира Николаевича Орлова. И третья — из опыта работы с нейросетями.
Первые коды для дейтинга и железной дороги
Интервью с Марианной Эрнерфельд было опубликовано в июле 2019 в блоге ее сына. Оно более полное, особенно версия на шведском языке.
Девушка решила стать программистом в 1965 году. Тогда не было ни одного университета, обучающего программированию, но существовал годовой курс в Сольне (коммунна в Швеции), и на него могли выдать студенческий займ.
В то же время SJ (шведская государственная железнодорожная компания, на то время монополист) рекламировала годовую программу стажёрства, на которой можно было учиться работе в разных отделах компании. У SJ был компьютерный отдел, поэтому Марианна подала заявление и в эту программу, надеясь оказаться в нем.
На каждое место было по 14 кандидатов, а компания не хотела нанимать соискателей женского пола, но у Марианны (и нескольких других женщин) получилось успешно пройти все тесты.
Во время обучения студенты обучались всему: от поездов и путей и до того, как работали электрические и телефонные линии. В 1969 году SJ начинает программу внутреннего обучения программированию, и Марианна попадает в нее.
Компьютерный отдел SJ состоял примерно из 40 программистов и системных инженеров. Больше никаким другим образом научиться программированию в Швеции было нельзя — совершенно новая профессия. Некоторые из программистов раньше были машинистами локомотивов, и у большинства даже не было аттестатов о полном среднем образовании.
Обучение началось с объяснения, что такое компьютеры. Затем они прошли курсы в IBM, у которой в огромном здании в Стокгольме находилась «машина для обучения».
Одновременно на одном курсе было примерно 50-100 человек, но нас разделили, так что в каждом кабинете присутствовало по 8 студентов. Там мы смотрели на телеэкраны в передней части класса. Преподаватель и его доска транслировались на экраны из другого кабинета. У каждого преподавателя было примерно по 10 кабинетов со студентами, и каждый кабинет мог задавать вопросы при помощи микрофона, обращая на себя внимание нажатием кнопки. Это было сверхсовременно!
Сначала студенты узнали об IBM OS, а затем изучили собственный язык программирования IBM под названием PL/I. Это была более современная версия Кобола, обладавшая возможностями, которых у Кобола пока не было (но они появятся позже), например, создание таблиц и запросов.
После первого курса IBM Марианна вернулась в SJ для выполнения своих первых практических программ. Она и трое обучающихся создали программу для дейтинга — оператор вводит данные мужчин и женщин, их черты, а затем генерирует пары между ними при помощи изобретённого алгоритма. Позже программистка прошла ещё несколько курсов, например, изучала ассемблер (язык программирования).
Как же тогда кодили? Сначала рисовали блок-схемы, а затем писали карандашом код. Его передавали в отдел перфорирования, где код вбивали в перфокарты. Перфокарты состояли из 80 столбцов (72 под программу и 8 для последовательности), поэтому строка кода не могла содержать больше 72 символов.
Программисты должны были писать код чётко, чтобы работавшие на перфораторе женщины могли его читать. Спустя несколько лет работы в SJ им выделили человека для чтения кода. В остальном они по большей мере перфорировали карты данных: отчёты об отработанных часах в SJ, пробег каждого железнодорожного вагона (чтобы их можно было отправлять на обслуживание). Перфоратор выглядел как обычная печатная машинка, пробивающая отверстия с картах. Кроме того, над каждым столбцом она печатала обычным текстом букву.
«А ещё мы носили на перфокартах пирожные, так что они были довольно удобны»
Когда Марианна только начинала работу, программы были маленькими, но позже каждая могла занимать несколько коробок длиной по метру. Одна строка кода превращалась в одну перфокарту. Отдел перфорирования возвращал готовую программу (тысячи карт). Кроме того, приходилось создавать «контрольные карты», в которых кодировалось: должны ли перфокарты компилироваться или исполняться, на каком языке они были написаны и т.д. Контрольные карты имели собственный цвет. Первая карта была рабочей картой с именем на ней, чтобы отдел знал, кому их возвращать.
Еще карты возвращались вместе с «пижамной бумагой», содержащей списки кодов ошибок и номеров строк. У сотрудников был доступ к паре дыроколов, они могли вносить небольшие изменения самостоятельно.
Пижамная бумага с ошибками
Затем создавали тестовые файлы и смотрели, даёт ли программа ожидаемый результат. Если нет, то начинали «настольное тестирование» (с карандашом и бумагой), пытаясь разобраться, в чём ошибка. Для создания правильной программы требовалось много времени.
В машинном зале было примерно 10 операторов машин. Все они носили белые халаты, работали с ленточными накопителями, дисками и вставляли перфокарты. На входе висела табличка «Магазин закрыт», а программистам редко разрешалось посещать огромный машинный зал. Первые машины (IBM 1400) занимали 10-20 квадратных метров, а более новые были размером с холодильник.
Изначально у железнодорожной компании имелась IBM 360, а также более старые машины. Позже они получили IBM 370.
Ближе к концу 70-х появились терминалы. Все работали в общем зале с терминалами. Когда нужно было внести изменения в программу, приходилось сражаться за терминальное время. В компании пользовались жёлто-коричневыми терминалами Alfaskop. До самого увольнения из SJ в 1979 году у Марианны не было персонального терминала.
Alfaskop
Системные инженеры в основном работали со спецификациями, входными и выходными данными программ. Программисты были решателями задач, рисовали блок-схемы и думали, как выполнять задачи.
Какие коды писали? Например, онлайн-бронирование SG, работавшее 24/7. Это было современно по тем временам, а система целиком была написана на ассемблере. Благодаря этому SJ выделялась — ни одна другая компания в Швеции к этому и близко не стояла. Программисты создавали коды, а после завершения и тестирования отдавали их другим отделам. Их поддержкой занимались другие, отдел Марианны только писал новые.
В блоге Владимира Николаевича Орлова есть порядка 7 частей (и несколько отступлений) его автобиографичного рассказа о советском программировании. Дальше наш пересказ одного отрывка.
В 1976 году Владимир служил в Латвийском военном городе Вентспилс-8. Он был в числе первых, кто прошёл полный курс обучения по специальности «военный инженер-программист». Подготовка специалистов по ЭВМ и программированию велась с 1956 года.
Учились тогда прикладному программированию. Из студентов готовили IT-специалистов широкого профиля со знанием теории построения операционных систем, систем программирования, информационно-поисковых систем.
Обучение программированию начиналось с посещения машинного зала ЭВМ М-220.
За пультом ЭВМ М-220 старший лейтенант.
В те годы неотъемлемым атрибутом любого машинного зала (а для размещения ЭВМ М-220 требовалось не менее 100 квадратных метра) было присутствие в нем на стене портрета Джоконды (вспомните кинофильм «Служебный роман»):
Тогда Владимиру и другим обучающимся показали, как рождается портрет. В устройство для чтения перфокарт поставили колоду перфокарт, набрали команду на пульте управления ЭВМ и на АЦПУ стал появляться портрет Джоконды.
«Я окончательно понял, что поступил правильно, выбрав специальность программиста, а ЭВМ М-220 на ближайшие 7 лет стала моей рабочей лошадкой»
Это не означает, что Орлов не работал на других ЭВМ : к концу обучения в академии он был «на ты» с М-220, Минск-32, ЭВМ «Весна», СПЭМ-80, а также имел навыки работы на ЕС ЭВМ. Но главной машиной до 1979 года в Советском Союзе оставалась ЭВМ М-220.
Как тогда кодили? Программирование на М-220 серьёзно отличается от сегодняшнего программирования. Нужно обязательно знать машинные команды. Хотя бы те, которые позволяли загрузить программу с перфокарт, магнитных ленты и барабана в память машины и передать ей управление, чтобы она начала выполняться.
После Вентспилса я на всю жизнь запомнил команды ЭВМ М-220 для работы с внешними устройствами – 50 и 70. Все программы, которые я в итоге напишу в Вентспилсе, будут написаны в машинных кодах, никаких языков высокого уровня или даже автокода.
Одним из рабочих заданий была автоматизация кассы взаимопомощи.
Сначала информация по новым членам кассы взаимопомощи записывалась на бумажные бланки. С бланков данные набивались на перфокарты. Затем перфокарты вручную сортировались. Запускалась небольшая программа, которая данные с перфокарт записывала на магнитную ленту. После всего этого начинался процесс добавления новых членов в базу данных кассы взаимопомощи.
Для этого в лентопротяжки ставились три бобины, одна с новыми данными, вторая с данными, подготовленными ранее или текущей базой данных, и чистая, на которую переносилась информация, получаемая слиянием.
Неочевидное обучение программированию
Спустя 55 лет развития сферы программирования писать код можно даже не своими пальцами. Не работать на громоздких и медленных машинах, не запоминать команды. Можно и читерить: искусственный интеллект уже хорошо справляется со многими задачами. Вот модель GPT 4 — стандарт по умолчанию для создания контента, анализа, машинного перевода и, конечно, для решения задач.
GPT 4 можно использовать и для обучения программированию. Скормите чату условие своей задачки, а на выходе будет код программы на требуемом языке, часто еще и с объяснениями основных моментов в коде. Так можно создать себе персонального учителя.
Как можно использовать нейронку? Например, отправить в чат фрагмент или готовый код программы и промпт к нему:
расскажи, какую задачу решает код
объясни код по строкам
добавь комментарии в код
найди в коде синтаксические ошибки
найди в коде логические ошибки
оптимизируй код (уменьши расход памяти или ускорь выполнение)
уменьши сложность алгоритма
Не всегда, правда, код без глюков, а решения полные :( Главная проблема ИИ типа ChatGPT в том, что многие считают их универсальными. Из-за этого нередко либо результат не устраивает (завышенные ожидания), либо понимаешь, что проще и быстрее сделать самому.Чтобы апгрейднуть результат и сэкономить время, достаточно сделать очевидное: для каждой задачи использовать профильную нейронку.
В рамках API ограничения по получению ответа у GPT-4 составляет 4096 токенов, а у Claude 3 Opus около 128к токенов, в связи с этим и ответ получаемый от Claude 3 Opus будет больше. Плюс модели Claude 3 показывают себя более вдумчивыми.
Так мы справились с громоздкой задачей по программированию, сохранив себе пару часов для отдыха или другой задачи. Возьмем за пример задание из типовых курсов по программированию: написать мобильное приложение для сети клиник.
Возьмем эту задачу и декомпозируем ее. Разбить на более легкие шаги — это заведомо хорошая стратегия, чтобы нейронка не разваливалась и не отвлекалась.
У нас вышли такие шаги:
Составь функциональные требования, основанные на следующем описании: [полное описание из задания].
Теперь распиши полученные функциональные требования в виде User stories.
На основе полученных данных (Функциональных требований и user stories) составь сущности и атрибуты к ним с выделением первичных ключей.
Теперь на основе полученной информации составь plantUML.
Теперь составь BPMN TO-BE в виде кода.
Теперь составь полную спецификацию требований к этому ПО.
Теперь распиши каждый пункт спецификации подробнее, мне нужна готовая заполненная спецификация.
Составь документацию API с описанием всех методов системы на базе swagger.
И на все у Opus был ответ. Теперь проверим, исправим баги, если они есть — и готово! Конечно, не все так легко, как здесь читается, но работа над этими 8 пунктами своими руками была бы дольше в много-много раз.
Компания Meta AI показала новое поколение больших языковых моделей с открытым кодомLlama 3 с параметрами 8B и 70B. По сравнению с предыдущими моделями, у новых улучшенная производительность и способность к рассуждению, а так же они лучше себя проявили в кодинге. Анонсировано, что гигантская 400-миллиардная версия все еще находится в процессе дотренировки.
Чем LLaMa 3 лучше других языковых моделей?
- Знания
По сравнению с конкурентами, бесплатная, превосходит конкурентов по метрикам, кроме Claude Opus от Anthropic - ей она уступает по некоторым показателям.
По количеству “знаний”, которые нейросеть получила при предварительном обучении Llama 3, (причем обе модели - и 8B и 70B) обогнала Gemini Pro 1.5 и Claude 3 Sonnet:
- LLaMa 3 знает 30 языков.
- Интеграция в приложение
Чат-бот в скором времени интегрируют в поисковую строку продуктов Meta* (Instagram, Facebook, WhatsApp и Messenger), а исходный код уже вышел.
- Доступ к актуальной информации
LLaMa 3 имеет доступ к к Google и Bing, т.е. к актуальной информации и может в реальном времени отвечать на вопросы.
- Imagine Flash.
Благодаря модели Imagine Flash способна генерировать изображения в реальном времени, пока вы печатаете промпт, а генерация видоизменяется с каждым напечатанным символом - пока только для США (вы знаете, что делать).
Чат-бот в скором времени интегрируют в поисковую строку продуктов Meta* (Instagram, Facebook, WhatsApp и Messenger), а исходный код уже вышел.
LLaMa 3 имеет доступ к к Google и Bing, т.е. к актуальной информации и может в реальном времени отвечать на вопросы.
- Llama 3 70b уже появилась на LMSYS
В общемлидерборде Llama 3 заняла 5 место, почти догнав Claude 3 Sonnet и обогнав предыдущую лучшую open-source модель Command R+
В топе по ответам на английском языке Llama 3 уступила только GPT 4 Turbo, обогнав Claude 3, Mistral и недавно вышедшую Mixtral8x22b
Можно запустить в Groq с любым VPN в один клик — тут
*Компания Meta является экстремистской на территории РФ
Что еще крутого в Llama 3?
Llama 3 генерирует до 600 слов в минуту, то есть в 25 раз быстрее, чем вы печатаете. Можно сгенерировать письма, сказки, договора, отчеты со скоростью несколько страниц в секунду.
Хотите узнавать первыми о полезных сервисах с искусственным интеллектом для работы, учебы и облегчения жизни? В своем телеграм канале НейроProfit я рассказываю, как можно использовать нейросети для бизнеса
Создание игры — это захватывающий процесс, который объединяет технологии, креативность и инновации. С развитием искусственного интеллекта, как DALL-E 3 от OpenAI и ChatGPT-4, возможности для разработчиков стали практически безграничными. В этой статье мы рассмотрим, как можно использовать эти мощные инструменты для создания уникальных игровых проектов.
Понимание возможностей DALL-E 3 и ChatGPT-4
DALL-E 3 — это революционная модель генерации изображений от OpenAI, которая может создавать детализированные и высококачественные изображения на основе текстовых описаний. Это открывает возможности для создания уникальных визуальных ассетов для игр, например, персонажей, фонов, предметов и даже целых сценариев.
ChatGPT-4, тоже разработка OpenAI, представляет собой модель, способную поддерживать диалоги, писать тексты и даже программировать. Этот инструмент может быть использован для создания сценариев игр, диалогов персонажей, описаний мира и многого другого.
Шаг 1: Зарождение идеи и планирование
Прежде всего, необходимо четко определить концепцию вашей игры. Подумайте, какую историю вы хотите рассказать, какие персонажи будут участвовать в сюжете, и какие графические элементы потребуются. Используйте ChatGPT-4 для генерации исходных идей и сценариев, задавая ему вопросы или предоставляя ключевые слова связанные с вашим проектом.
Шаг 2: Создание графики с помощью DALL-E 3
Когда у вас будет готов сценарий, пора задуматься о визуализации. С DALL-E 3 вы можете создать практически любой визуальный элемент. Например, если вам нужен дизайн главного героя, просто опишите его характеристики и стиль в деталях DALL-E, и он сгенерирует нужное изображение. Это значительно ускоряет процесс разработки и помогает в визуализации сложных идей.
Шаг 3: Разработка диалогов и сценариев с помощью ChatGPT-4
ChatGPT-4 можно использовать для создания диалогов между персонажами. Этот инструмент идеально подходит для автоматизации написания текстов, которые кажутся естественными и увлекательными. Также можно задать модели задачу написать код для базовых механик вашей игры, если вы используете скриптовые языки программирования.
Шаг 4: Тестирование и отладка
После того как основные элементы вашей игры готовы, начинается этап тестирования. В этой фазе важно проверить все элементы игры на наличие ошибок и оценить общую играбельность. ChatGPT-4 может помочь в нап
исании автоматических тестов и даже анализировать отзывы пользователей для улучшения игры.
Шаг 5: Публикация и маркетинг
Когда ваша игра будет готова, пора думать о ее публикации. Создайте привлекательные маркетинговые материалы, используя генерируемые DALL-E изображения и описания, созданные ChatGPT. Рассмотрите возможность размещения игры на популярных платформах, таких как Steam или Epic Games Store. Также не забывайте о социальных сетях и игровых форумах, где можно привлечь внимание к вашему проекту.
Выводы
Использование инструментов на основе ИИ, таких как DALL-E 3 и ChatGPT-4, может значительно упростить и ускорить процесс создания игр. От идеи до публикации, эти инструменты предлагают безграничные возможности для творчества и инноваций. Начните экспериментировать сегодня и откройте для себя новые горизонты в мире игровой разработки!
Искусство генерации изображений с использованием нейросетей становится все более увлекательным и доступным благодаря инновациям в области машинного обучения. В данной статье мы рассмотрим уникальный подход к созданию промптов для генерации изображений в нейросетях, таких как Stable Diffusion, Dalle-3, и Midjourney.
Промпт:
"Морской еж, находящийся в подводном лесу на глубине океана, разворачивает свои иглы для защиты от угрозы. Стиль изображения — реалистичный. В его окружении плавают фосфоресцирующие медузы, освещая темные воды своим светом."
Заключение:
Этот промпт демонстрирует возможности генерации удивительных изображений с помощью нейросетей, позволяя нам погрузиться в воображаемые миры и создать что-то уникальное и вдохновляющее. Следует помнить, что креативность и разнообразие промптов играют ключевую роль в получении уникальных и захватывающих результатов.
Компания Stability AI анонсировала раннюю версию своего последнего творения - Stable Diffusion 3, следующего поколения ИИ-генератора изображений. Этот инновационный продукт обещает революционизировать способ создания изображений из текстовых описаний. По заявлению разработчиков, новая версия не только лучше понимает сложные промпты, но и эффективнее работает с мелкими деталями и текстами, что делает процесс создания изображений еще более интуитивно понятным и удобным для пользователей.
Согласно официальному сообщению на сайте проекта, Stable Diffusion 3 предлагает значительно улучшенную производительность в многотемных подсказках, высокое качество изображений и даже возможности правописания. Это означает, что пользователи получат доступ к более точным и реалистичным изображениям, созданным на основе текстовых описаний, а также более надежным результатам даже при использовании сложных и многоуровневых запросов.
Stable Diffusion 3 обещает стать мощным инструментом для творческих профессионалов, дизайнеров, маркетологов и всех, кто нуждается в быстром и качественном создании изображений на основе текстовых данных. Благодаря своей передовой технологии и улучшенным возможностям, эта нейросеть может стать неотъемлемым помощником в создании визуального контента для различных целей, от рекламы до художественного творчества.
Создание контента – это креативный и вместе с тем, высокоинтеллектуальный труд, требующий от специалиста большого напряжения и затрат времени. К счастью, этот труд во многом может быть упрощен благодаря использованию нейросетей.
Но как искусственный интеллект может помочь дизайнерам, художникам и иллюстраторам в их творческой работе? Какие онлайн-сервисы на базе ИИ позволяют быстро создавать уникальные изображения по текстовым запросам и редактировать готовую графику? Давайте разберемся в этих вопросах и рассмотрим ТОП-5 лучших нейросетей для специалистов, работающих с визуальным контентом.
Возможности нейросетей по генерации графических изображений
Технологии искусственного интеллекта стремительно развиваются, открывая новые горизонты для творческих профессий. Современные нейросети способны создавать впечатляющие изображения буквально за считанные секунды на основе текстовых описаний (промптов). Это позволяет значительно ускорить и оптимизировать рабочие процессы дизайнеров, художников, иллюстраторов, фотографов и скульпторов.
Конечно, ИИ пока не может полностью заменить профессионалов в сфере графического дизайна и искусства. Однако нейросети уже сейчас становятся незаменимыми помощниками для генерации идей, создания концепт-артов, баннеров, иллюстраций, аватаров и других визуальных элементов. Кроме того, ИИ-сервисы предлагают инструменты для изменения и улучшения готовых картинок – речь идет о повышении качества, смене стиля, добавлении и удалении объектов и т. д.
Лучшие нейросети для специалистов, работающих с графикой
Фото: Freepik
Рассмотрим подробнее ТОП-5 онлайн-сервисов на базе ИИ, которые будут полезны дизайнерам, художникам и иллюстраторам в их работе.
Designer (бывшее название Bing Image Creator)
Designer – это нейросеть для создания графики от компании Microsoft, основанная на модели DALL-E от OpenAI. Сервис интегрирован в поисковую систему Bing и доступен также на сайте https://copilot.microsoft.com/. Генерация происходит по текстовому запросу, как и в большинстве подобных систем. Система предлагает 4 варианта изображения, которые можно скачать. «Дизайнер» отлично подойдет для быстрого создания иллюстраций к статьям и постам.
Stable Diffusion
Stable Diffusion – популярная нейросеть с открытым исходным кодом. Она позволяет бесплатно создавать изображения по текстовым описаниям. По каждому запросу система генерирует 4 варианта картинки разрешением 512x512 пикселей. Несмотря на некоторые ограничения, Stable Diffusion является отличным инструментом для экспериментов и поиска креативных идей. Сервис доступен через онлайн-платформу DreamStudio.
Midjourney
Midjourney – один из самых продвинутых ИИ-генераторов изображений на сегодняшний день. Он доступен через платформу Discord, где нужно вводить текстовые промпты на английском языке. Нейросеть создает по 4 варианта картинки в различных стилях и уровнях детализации. Также есть возможность объединять несколько изображений в коллаж. Сервис предлагает гибкие тарифные планы для разных задач и бюджетов. Благодаря «Маджорни» можно генерировать потрясающие иллюстрации, концепт-арты, дизайны персонажей и многое другое.
DALL-E
DALL-E – революционное семейство нейросетей от компании OpenAI. Последняя версия DALL-E 3 способна создавать фотореалистичную графику высокого разрешения по текстовым описаниям, а также редактировать и улучшать готовые картинки. Сервис предлагает бесплатные кредиты для новых пользователей. DALL-E 3 интегрирован с популярным чат-ботом ChatGPT – генерировать картинки можно прямо из него. DALL-E идеально подходит для создания креативных картинок и работы с визуальными элементами.
Canva AI
Canva AI – мощный инструмент для создания графики, интегрированный в популярный онлайн-конструктор Canva. Как и в других нейросетях, здесь можно генерировать картинки по текстовому промпту, сервис также предлагает широкий набор функций для работы с 2D и 3D графикой, применения фильтров и спецэффектов. Canva AI доступен по подписке, при этом можно попробовать бесплатный период на 30 дней. Этот универсальный инструмент отлично подойдет для дизайнеров, маркетологов и всех, кто работает с визуальным контентом.
Возможности сервиса Creator Project по генерации изображений
Помимо вышеперечисленных нейросетей, хочется отдельно отметить наш онлайн-сервис Creator Project. На платформе вы получите доступ к передовой модели ИИ от OpenAI – DALL-E 3. Это позволит создавать потрясающую графику по текстовым промптам, находясь в России, без утомительного использования VPN, прокси и СМС-сервисов.
Кроме того, Креатор Проджект предлагает возможность пообщаться с продвинутым чат-ботом ChatGPT 3/4 Turbo, транскрибировать аудио и видео в текст, а также воспользоваться инструментом ИИ-кодинга. Сервис постоянно развивается и добавляет новые функции для творческой работы с применением искусственного интеллекта.
Выводы
Подводя итоги, можно с уверенностью сказать, что нейросети открывают огромные возможности для дизайнеров, художников и иллюстраторов. ИИ-сервисы позволяют значительно ускорить и оптимизировать процессы создания визуального контента, экспериментировать с разными стилями и идеями. При этом важно понимать, что нейросети являются инструментом в руках профессионала, но не могут полностью заменить творческий подход и экспертизу человека.
Попробуйте поработать с разными нейросетями из нашего списка и оцените их возможности. А какие ИИ-сервисы для создания графики используете вы? Поделитесь своим опытом в комментариях!