29.04.2024
Подписывайтесь на Telegram-канал по ссылке

Нейросеть Kandinsky 2.1 сгенерирует изображения по вашему описанию

Kandinsky 2.1

Новая генеративная модель Сбера — Kandinsky 2.1 — способна создавать высококачественные изображения по их текстовому описанию на естественном языке. Она также может смешивать несколько рисунков, изменять их по текстовому описанию, генерировать изображения, похожие на заданное, дорисовывать недостающие части картинки и формировать изображения в режиме бесконечного полотна (inpainting/outpainting).

Модель понимает запросы на 101 языке (включая русский и английский) и умеет рисовать в различных стилях. Оценить возможности нейросети можно на промо-странице модели, при помощи команды «Запусти художника» на умных устройствах Sber и в мобильном приложении Салют и на платформе ML Space в хабе предобученных моделей и датасетов DataHub. Модель также доступна для использования в Telegram-боте.

Новая модель Kandinsky 2.1 унаследовала веса предыдущей версии, обученной на один миллиард пар «текст — изображение», и была дополнительно обучена на 170 млн пар «текст — изображение» высокого разрешения. Затем она дообучалась на отдельно собранном датасете из двух миллионов пар качественных изображений. В данный сет попали картинки с описаниями в таких традиционно сложных для нейросетей областях, как тексты и лица людей.

Нейросеть также была усовершенствована за счёт новой обученной модели автоэнкодера, которая используется в том числе в качестве декодера векторных представлений изображений. Это кардинально улучшило генерацию изображений в высоком разрешении: лица, сложные объекты и так далее. Благодаря этому новая модель содержит 3,3 млрд параметров вместо двух миллиардов в Kandinsky 2.0.

Кроме того, Kandinsky 2.1 использует не только закодированное текстовое описание, но и специальное представление изображения моделью CLIP. В таком виде нейросеть формирует представление картинки на основе текстовой информации и подаёт его на вход основной генеративной модели. Модель умеет визуализировать любой контент и может применяться в различных отраслях. К примеру, в банковской сфере её можно использовать для создания персонализированных маркетинговых решений, ярких образов продуктов, привлечения и удержания внимания клиентов.