Как превратить фотографию в картину/рисунок онлайн на компьютере
Про мобильные приложения мы уже очень подробно поговорили. Теперь давайте рассмотрим несколько полезных онлайн ресурсов, которые помогут вам превратить любое ваше фото в произведение искусства прямо на компьютере.
Dreamscope
Вам совсем не обязательно иметь мобильный телефон под рукой, чтобы использовать артистические фильтры и добавлять их к своим изображениям. Просто зайдите на сайт Dreamscope и создавайте интересные фото в высоком разрешении прямо на компьютере.
Помимо применения различных арт-фильтров, в Dreamscope вы можете поворачивать изображения, изменять контраст и яркость. Сайт очень прост в использовании: загрузите фото с компьютера, выберите понравившийся фильтр и нажмите на жёлтую кнопку «Start Painting!». Сервис сгенерирует для вас новое изображение, которое вы сможете сохранить себе на компьютер.
Be Funky — Photo To Art
Be Funky — это один из моих любимых онлайн редакторов для фотографий. У этого сайта есть отдельный раздел под названием Photo To Art, в котором вы найдёте качественные артистические фильтры, с помощью которых в считанные секунды сможете превратить любое фото в картину. Единственная проблема, что все фильтры входят в премиум версию программы, то есть нет возможности применить их бесплатно. Если вам нужно сделать всего парочку изображений, то оно, возможно, того не стоит. А вот если вы хотите пользоваться этим редактором на полную катушку (не только арт-фильтрами, а всей программой полностью), то платная версия окупится для вас слихвой!
Обратите внимание, что вы можете изменить язык программы на русский, если зарегистрируетесь на сайте. Для этого кликните по иконке в правом верхнем углу возле синей кнопки «Upgrade»
Далее кликните по последнему пункту «Language» и выберите нужный язык из предложенного списка.
Painter Essentials 6
Напоследок добавлю компьютерную программу под названием Painter Essentials 6. Программа эта создана для художников, но у неё есть функция, которая позволяет в один клик превращать фото в картину, причём в превосходном качестве.
В виду того, что вышла новая версия Painter, старая продаётся со скидкой и стоит всего 29,99 долларов. Это далеко не самый простой вариант, так как программа эта создана для профессионалов, поэтому, если нет желания вникать в интерфейс, то покупать её смысла нет. Если же вы планируете создавать много картин по фото, то тогда можно её попробовать. Вряд ли какое-то мобильное приложение поможет добиться такого красивого и реального эффекта живописи.
Желаю вам много креатива и побольше оригинальных фотографий!
Интересный факт
Если вам хотелось бы, чтобы ваш инстаграм аккаунт был бы более популярным, то вы можете помочь ему в этом.
В чем фишка DALL-E?
В текущем состоянии эта нейросеть создает изображения по текстовому описанию. И глядя на примеры работы, просто невозможно осознать, насколько это фундаментальная, сложная, и поразительная задача.
DALL-E получила кучу возможностей: она может визуально представлять текст, создавать антропоморфные версии животных и предметов, обоснованно связывать не имеющие друг к другу отношения предметы, а также трансформировать уже существующие изображения.
Пример работы DALL-E. Запрос – создание неоновой вывески с надписью SkyNet.
Конечно, результаты не идеальны. На картинке выше можно заметить, что на одной картинке вместо SkyNet написано SKJNET.
Но просто взгляните и задумайтесь – самые разнообразные вывески, витрины, двумерные и трехмерные, в разных ракурсах и все достаточно вменяемо выглядит. Поразительно.
Помимо вывесок можно создавать автомобильные номера, пакеты чипсов, сумки, и многое другое – на сайте OpenAI вы легко можете попробовать это сами.
Области применения нейросетей
️ анализ информации: на основании введённых данных, система автоматически строит определённые выводы
️ прогнозирование: например, погоды или биржевых котировок
️ принятие решений: управление техническими системами или финансовые задачи типа одобрения заявки на кредит исходя из данных о клиенте
️ распознавание образов: от узнающих хозяина домашних гаджетов до анализирующих изображения с городских камер полицейских систем
Именно развитие нейросетей, как многие считают, позволит решить задачу создания искусственного интеллекта – машины, способной мыслить самостоятельно, а не по заданной программе. И не только обрабатывать имеющиеся данные, но и создавать нечто новое.
Как вы увидите ниже, вполне возможно, что мы от этого уже не так далеки.
Развитие нейросетей
В начале 2019 года ученые из калифорнийской компании Open AI создали основанную на машинном обучении технологию, способную работать с естественными языками: отвечать на вопросы, завершать неполный текст, анализировать его содержание, делать выводы и выполнять многие другие задачи.
Эта нейросеть получила название GPT-2. В основе ее лежала идея о том, что все перечисленные задачи можно сформулировать в виде различных вариантов дополнения текста, где нам требовалось только предоставить системе неоконченный текстовый фрагмент, а она его дописывала.
В июне 2020 года появилась нейросеть GPT-3 – дальнейшее развитие этой идеи. Она достигла, казалось бы, совершенно невероятных результатов. Например, по текстовым описаниям могла создавать элементы веб-сайтов.
Но кто сказал, что нейросети могут работать только с текстовой информацией?
Спустя несколько месяцев у исследователей возникла идея о том, что, если мы можем дополнять текстовые предложения, почему бы не попробовать завершать изображения. Этот проект получил название Image GPT. Идея в его основе также была простой: мы даем системе неполное изображение и хотим, чтобы она дополнила отсутствующие пиксели.
Пример работы нейросети Image GPT.
Например, она смогла определить, что кот на картинке скорее держит бумагу и дополнила изображение. А если на картинке изображена капля и часть кругов на воде, то нужно завершить их и добавить брызги.
Но на этом тоже не остановились: в январе 2021 года, спустя всего 7 месяцев после разработки GPT-3, компания представила свою новую сногсшибательную технологию, которой удалось построить связь между текстом и изображениями.
Эту нейросеть назвали DALL-E.
Но если завершение изображений уже работает, что нового она может сделать? На самом деле, как вы увидите ниже, было бы правильнее задать вопрос «а чего она сделать НЕ может?»
Что такое «нейросеть»
Зачастую нейросеть иллюстрируют именно так. И в этом есть доля правды, ведь данные передаются от одного нейрона к другому по цепочке.
Если не углубляться в математические дебри, нейросеть – это система связанных между собой простых элементов, которые называются искусственные нейроны.
Каждый нейрон преобразует несколько входных фактов в один выходной. К примеру:
1. Есть два факта, один из которых важнее второго.2. Нейрон получает эти два факта, сравнивает и в случае приоритетности одного выдаёт определённый результат.3. Этот результат, в свою очередь, является одним из входных данных для следующего нейрона.
Такой процесс происходит до выдачи окончательного результата обработки данных на выходе системы. Конкретная структура нейросети и ее возможности определяются количеством этих элементов и характером связей между ними.
Наглядная схема обучения нейросети. Взято отсюда.
Сами по себе эти элементы довольно просты, но объединяясь в большие массивы, они способны выполнять достаточно сложные задачи. Именно поэтому нейросети получили такое распространение лишь в последнее время. Раньше для них просто не хватало вычислительной мощности.
Главная особенность нейронных сетей заключается в возможности обучения. По известному набору входных и соответствующих им выходных данных настраиваются параметры – коэффициенты связей между нейронами.
В процессе сеть может определять зависимости между этими данными, а также обобщать их. Поэтому по завершении обучения нейросеть сможет выдавать новые верные результаты для входных данных, которых не было в обучающем наборе, в том числе неполных и искаженных.
Работа нейросети похожа на работу мозга, когда человек приходит к определённому выводу на основании полученной извне информации.
Что еще умеет DALL-E?
Конечно, пока DALL-E кажется просто игрушкой, пусть и с серьезным научным значением. Но у нее большое будущее. Пожалуй, впервые появилась технология, где результаты ограничены не алгоритмом, а лишь нашим воображением.
Фактически создается новый вид программирования, открытый каждому, даже людям без каких-либо технических знаний. В будущем такое программирование будет все более и более распространенным. Пока это лишь предварительные результаты, но они уже поражают.
Например, DALL-E может создавать художественные иллюстрации с очень тонким контролем над их содержимым. Нарисовать можно практически все, смотрите:
Текстовый запрос: капибара на закате.
Текстовый запрос: капибара ночью
Текстовый запрос: капибара в кожаной куртке играет на гитаре
Учитываются нюансы типа отражений и теней, цветов окружения. Нейросеть понимает геометрию, формы и материалы, время года и суток, художественные стили, ракурсы и способы отображения.
Как уже упоминалось, вы можете попробовать все это сами – примеры опубликованы в блоге OpenAI. К сожалению, пока в свободном доступе можно лишь выбирать из фиксированных наборов вариантов заданий, а не вводить произвольный текст, да и результаты не всегда идеальны.
Но даже то, что уже доступно, поражает. Язык пока поддерживается только английский, хотя это вопрос обучающей выборки.
Уже сейчас DALL-E может фактически изобретать новые вещи. Например, в видео выше есть пример с зелеными треугольными часами.
Одним кликом мышки они превращались в пяти- или шестиугольные, причем предлагалось огромное количество вариантов. Можно задать любую задачу и за несколько секунд получить кучу прототипов.
Гостиная с картиной, на которой изображен Сиднейский оперный театр
Текстовый запрос: кожаное кресло в виде пончика
Текстовый запрос: манекен в джинсах и красном поло
Сложно даже представить себе все, что позволит сделать эта нейросеть в недалеком будущем, когда мы сможем получить обученные модели. Пока в тестовом режиме DALL-E пробовали применять для дизайна одежды и интерьеров.
