Курс «Нейросети для дизайнеров»

Курс для тех, кто хочет освоить современные технологии в дизайне и получить прорыв в работе дизайнера. Нейросети помогают сократить время работы над проектом. Получишь возможность очень быстро влиться в сферу дизайна и начать выполнять первые заказы. Уроки на самые важные темы от дизайнеров, бизнесменов и амбассадоров нейросетей. Амбассадор нейросетей и эксперт в дизайне ответит на ваши вопросы и посоветует лучшие решения. 13 шагов в нейросетях от основ к уверенному уровню. С нейросетью уже можно: составить спискок вопросов для брифа, создать референсы, написать тексты, составить структуру, сократить тз, выделить главное, собрать мудборд, провести конкурентный анализ, ответить клиенту, создать иллюстрацию/фото, придумать название и заголовки, создать мокап, удалить фон/добавить фон, изменить референсы.

Другие видеокурсы по теме:

- Курс «Как заставить искусственный интеллект зарабатывать»

- Курс «Как заработать на нейросетях»

- Онлайн-курс «Графический дизайн в Figma и по нейросетям»

- Видеокурс «Midjourney с нуля»

- Курс «Нейросети для всех»

- Онлайн-курс «Менеджер маркетплейсов»

- Видеокурс «WordPress 6 с нуля»

 

Привет! Меня зовут Роман Максимов, я руководитель группы дизайна в Омни СМ. Наша группа входит в отдел цифрового дизайна и занимается диджитал- и веб-дизайном интернет-магазина «Спортмастер» и сайтов монобрендов. Если совсем коротко, то мы отвечаем за всё, что связано с визуальной и креативной составляющей — баннеры, дизайн заглавных страниц, лендингов, видео и всю графическую маркетинговую составляющую.

В этом посте я расскажу про то, как мы используем возможности нейронных сетей, чтобы создавать рекламные материалы и не только.

Итак, про нейронки. Тема уже в целом не новая, но с каждым витком развития получает неплохой импульс в плане актуальности. Крупные компании стали объединять усилия в области генеративного дизайна — Shutterstock запартнёрились с DALL-E, и в будущем можно будет не тратить кучу времени, копаясь в огромном каталоге картинок, а просто взять и написать в поисковой строке нужный запрос. Сеть его обработает и нарисует для подходящую картинку. Если не очень подходящую — просто уточни запрос.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/714474/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=714474

В 2022 году изображения, сгенерированные нейросетями, были примерно везде. Часть аудитории они успели изрядно подзадолбать, но в целом подборки всё более причудливых изображений продолжают уверенно собирать тонны лайков и репостов почти на всех площадках. Однако отнюдь не все были рады происходящему.



Пока соцсети продолжали заполняться терабайтами изображений, сгенерированных Midjourney и её «коллегами», в декабре 2022 года в международном сообществе цифровых художников началась акция протеста в стиле киберпанк: художники на этой и на других платформах массово возмутились распространением изображений, созданных нейросетями. Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/711834/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=711834

В Январе 2021 года Open AI показали DALL-E, генерирующую любые изображения по текстовому описанию, на хабре уже успели разобрать тему генерации изображений нейросетями, но мне захотелось разобраться в теме более детально и показать всё в коде.



Сейчас мы разберём, как работает Text2Image нейросеть DALL-E, посмотрим на хардкор математики, а также убедимся, что это сможет повторить каждый, написав реализацию DALL-E почти с нуля.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/687508/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=687508

Наконец-то я смог протестировать DALL-E. И я могу заверить вас, что невозможно сгенерировать профессиональные и пригодный изображения из текстового описания. Вот мои попытки заниматься творчеством с помощью нейросети.

Я профессиональный иллюстратор и художник-раскадровщик уже десять лет, работаю в основном в рекламной сфере и кино. Я был очень напуган, начав читать все эти статьи о DALL-E и Midjourney, в которых говорилось, что ИИ отнимет мою работу иллюстратором. Но когда я ознакомился с тем, как работают нейросети, то стал более скептически к этому относиться. Поэтому я зарегистрировался в очереди и, наконец, получил возможность самому ими воспользоваться, чтобы посмотреть, получится ли у меня воспроизвести с помощью искусственного интеллекта то, чем я зарабатываю на жизнь.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/684900/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=684900

Хочу очень кратко рассказать, на каких принципах построены современные нейронные генераторы картинок, чтобы немножко разбавить флёр волшебства и магии, который окружает публичное обсуждение результатов их работы. Для того, чтобы понимать перспективы собственных профессий в мире, где похожие генераторы производят вообще все виды электронных артефактов (видео, тексты, программы, 3D-модели и так далее), – а этот мир нас, безусловно, ожидает в самом ближайшем будущем – надо понимать, что за генерацией стоит довольно простая математика на основе данных, которые ввели клавиатурой и мышкой и закачали в интернет люди.

(Должен сразу предупредить, что для специалистов текст окажется может оказаться смехотворным. Например, я полностью опускаю детали применения градиентного спуска при обучении, вообще не упоминаю слои в нейронках, уже не говоря о развёртках или там, рекурренции. Также я ловко обхожу вопрос довольно значительного различия между классической многослойной архитектурой и трансформерами. Мне кажется, что это детали реализации, хотя в них, конечно, и вложены мегалитры программистской крови. В общем, если вы работаете в этой области, то вам может быть не очень интересно, зато мне будет интересно прочитать ваши комментарии, чтобы улучшить статью и сделать её ещё более простой и понятной.)

Читать далее

https://habr.com/ru/post/681310/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=681310

В ответе на пустой запрос ставшая вирусной DALL У mini часто генерирует фото женщин в сари. Почему? Пытаемся разобраться под катом к старту флагманского курса по Data Science.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/676328/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=676328

1 июня 2022 года вышла статья Янниса Дараса и Александроса Димакиса из Техасского университета в Остине, названная «Открытие скрытого словарного запаса DALLE-2» (Discovering the Hidden Vocabulary of DALLE-2). Она произвела небольшой фурор в сети, заполнившейся заголовками «нейросеть создала свой язык!» — но, увы, не вполне заслуженно.



Для начала — пару слов о том, что из себя представляют генераторы изображений серии DALL-E вообще, и DALLE-2 в частности. Точнее, DALL·E 2 (через точку и пробел). Так называется выпущенная в начале апреля в ограниченный доступ — нейросеть, позволяющая генерировать изображения по запросам на английском языке. Как и первую DALL·E, её создала американская компания OpenAI, связанная с Илоном Маском и занимающаяся разработками в сфере нейросетей и самообучающегося искусственного интеллекта. Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/672046/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=672046