Лучшие генеративные ИИ-приложения 2023 года

Приложения генеративного ИИ используют глубокое обучение и нейронные сети для создания нового оригинального и уникального контента. Эти приложения способны создавать различные типы контента, от текста и изображений до музыки и видео.

Генеративный ИИ работает путем обучения алгоритмов на больших наборах данных, а затем использует эти наборы данных для создания нового контента, соответствующего определенным критериям или стилям. Например, генеративное приложение ИИ для музыки может быть обучено набору данных классических композиций, а затем использовать этот набор данных для создания новых музыкальных произведений, которые звучат похоже на классические композиции.

Одним из ключевых преимуществ генеративного ИИ является его способность создавать новый контент, который является одновременно оригинальным и качественным. Это делает его ценным инструментом для целого ряда приложений, от творческих отраслей, таких как искусство и музыка, до более практичных приложений, таких как анализ данных и прогнозирование.

Однако генеративный ИИ также сопряжен с некоторыми проблемами и этическими соображениями, особенно когда речь идет о таких вопросах, как предвзятость, конфиденциальность и право собственности на интеллектуальную собственность. Как и в случае с любой новой технологией, важно подходить к генеративному ИИ с осторожностью и учитывать эти факторы.

Лучшие генеративные ИИ-приложения 2023 года

Вот несколько примеров лучших приложений для генеративного ИИ:

1. ГПТ-3

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) — это современная модель обработки естественного языка (NLP), разработанная OpenAI. Это модель нейронной сети, предварительно обученная на огромном количестве текстовых данных с использованием методов обучения без учителя. GPT-3 способен генерировать человекоподобный текст, переводить языки и отвечать на вопросы, среди прочего.

GPT-3 использует архитектуру преобразователя, которая позволяет ему обрабатывать текст параллельно, что делает его намного быстрее, чем традиционные последовательные модели. Он имеет 175 миллиардов параметров, что делает его одной из крупнейших когда-либо созданных нейронных сетей. Из-за своего размера и сложности GPT-3 может выполнять множество различных задач НЛП с высокой точностью и без необходимости специального обучения.

GPT-3 имеет широкий спектр потенциальных приложений, таких как языковой перевод, создание контента, чат-боты и виртуальные помощники. Он уже использовался в ряде коммерческих продуктов и услуг и привлек значительное внимание и интерес со стороны исследователей, разработчиков и предприятий по всему миру.

2. ДАЛЛ-Э

DALL-E — это приложение для генеративного ИИ, разработанное OpenAI, которое создает оригинальные изображения из текстовых описаний. Он назван в честь художника Сальвадора Дали и персонажа ВАЛЛ-И из одноименного фильма Pixar. DALL-E использует комбинацию методов глубокого обучения, включая GAN (генеративно-состязательные сети) и преобразователи, для создания изображений на основе текстового ввода.

Пользователи могут вводить текстовые описания объектов или сцен, и DALL-E создаст оригинальные изображения, соответствующие описаниям. Например, пользователи могут ввести «кресло в форме авокадо» или «стеклянный мост, протянувшийся над рекой», и DALL-E создаст изображение, соответствующее описанию.

DALL-E уникален тем, что может создавать изображения объектов и сцен, не существующих в реальном мире. Его можно использовать в широком спектре приложений, например, в графическом дизайне, рекламе и развлечениях. DALL-E привлек значительное внимание и интерес со стороны исследователей и сообществ ИИ, и его разработка представляет собой значительный шаг вперед в области генеративного ИИ.

3. АЙВА

AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) — это генеративное приложение искусственного интеллекта, которое создает оригинальные музыкальные композиции. Он был разработан люксембургской компанией AIVA Technologies и использует комбинацию методов глубокого обучения, включая нейронные сети и обучение с подкреплением, для создания музыки.

Пользователи могут вводить такие параметры, как жанр, настроение и продолжительность музыки, которую они хотят создать, и AIVA создаст оригинальную композицию, соответствующую этим параметрам. Сгенерированная музыка может использоваться в различных приложениях, таких как саундтреки к фильмам и видеоиграм, рекламные джинглы, а также в качестве фоновой музыки для подкастов или видео.

AIVA уникальна тем, что может создавать оригинальные музыкальные композиции в самых разных жанрах, включая классику, поп и рок. Его использовали ряд высокопоставленных клиентов, в том числе УЕФА (Союз европейских футбольных ассоциаций) и SKY (британская вещательная компания). Разработка AIVA представляет собой значительный шаг вперед в области генеративного ИИ для создания музыки.

4. ВПП МЛ

Runway ML — это генеративное приложение ИИ, которое позволяет пользователям создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения для различных творческих приложений. Он был разработан компанией Runway и использует удобный интерфейс и готовые шаблоны, чтобы пользователям, не имеющим технических знаний, было проще создавать и экспериментировать с творческими проектами на основе искусственного интеллекта.

Runway ML включает в себя ряд инструментов и функций для генеративных приложений, таких как создание изображений и видео, передача стилей и обработка естественного языка. Он также включает интеграцию с популярными программными инструментами для творчества, такими как Adobe Creative Cloud и Unity, что позволяет легко включать контент, созданный ИИ, в существующие проекты.

Одной из ключевых особенностей Runway ML является его способность запускать модели машинного обучения в режиме реального времени, что позволяет создавать интерактивные приложения и установки, которые реагируют на ввод данных пользователем в режиме реального времени. Это привело к тому, что Runway ML стали использовать в различных областях творчества, включая искусство, дизайн и кино.

В целом Runway ML — это мощный инструмент для всех, кто заинтересован в изучении возможностей генеративного ИИ в творческих приложениях, независимо от их технического образования или опыта.

5. Пурпурный

Magenta — это проект с открытым исходным кодом, целью которого является создание генеративных ИИ-приложений для музыки и искусства. Он был разработан командой Google Brain и предназначен для того, чтобы музыканты, художники и разработчики могли исследовать возможности контента, созданного ИИ, в своей творческой работе.

Magenta включает ряд инструментов и моделей для создания музыки и произведений искусства, в том числе модели для транскрипции, создания и модификации музыки, а также модели для создания изображений и видео. Он также включает в себя удобный интерфейс и готовые шаблоны, облегчающие пользователям, не обладающим техническими знаниями, экспериментировать с контентом, созданным ИИ.

Одной из ключевых особенностей Magenta является возможность совместной работы пользователей с ИИ в режиме реального времени. Это означает, что музыканты могут играть на инструменте или петь в микрофон, а Magenta ответит аккомпанементом или мелодией, созданной искусственным интеллектом, в режиме реального времени. Это привело к тому, что Magenta стала использоваться в различных музыкальных приложениях, от экспериментальных джазовых представлений до поп-песен, созданных искусственным интеллектом.

В целом, Magenta — это мощный инструмент для всех, кто интересуется возможностями генеративного ИИ в музыке и искусстве, независимо от их технического образования или опыта. Его природа с открытым исходным кодом также означает, что он постоянно развивается и совершенствуется, так как все больше пользователей вносят свой вклад в его развитие.

6. Генерация изображения

Генерация изображений — это процесс, в котором алгоритм или модель используются для создания новых исходных изображений на основе набора входных параметров или данных. Целью создания изображений является создание визуально привлекательных, реалистичных и разнообразных изображений.

Одним из распространенных подходов к созданию изображений является использование генеративно-состязательных сетей (GAN), которые представляют собой модели глубокого обучения, состоящие из двух нейронных сетей: сети генератора и сети дискриминатора. Сеть генератора принимает случайный шум в качестве входных данных и генерирует изображение, в то время как сеть дискриминатора принимает изображение в качестве входных данных и пытается определить, было ли оно сгенерировано генератором или это реальное изображение. Сеть-генератор обучена обманывать сеть-дискриминатор, заставляя ее думать, что сгенерированные ею изображения реальны.

Другой подход к созданию изображений заключается в использовании вариационных автоэнкодеров (VAE), которые представляют собой модели глубокого обучения, которые могут изучать низкоразмерное представление набора изображений. Затем это представление можно использовать для создания новых изображений путем выборки из изученного распределения.

Генерация изображений имеет множество практических применений, например, в области искусства, дизайна и развлечений. Например, генерацию изображений можно использовать для создания реалистичных 3D-моделей, создания уникальных изображений для маркетинговых и рекламных кампаний или создания виртуальных сред для видеоигр и симуляций.

Это всего лишь несколько примеров из множества генеративных приложений ИИ, доступных сегодня. Поскольку область ИИ продолжает развиваться, мы можем ожидать появления еще более мощных и инновационных инструментов генеративного ИИ.

Заключение о генеративных приложениях ИИ

Приложения генеративного ИИ произвели революцию в различных отраслях, включая искусство, музыку и дизайн. Возможность автономно генерировать контент привела к созданию новых возможностей и изменила подход людей к творчеству. Хотя существует множество приложений для генеративного ИИ, одними из лучших являются GPT-3, DALL-E, AIVA, Runway ML и Magenta. Эти приложения предлагают уникальные возможности и имеют различные варианты использования, от генерации текста и изображений до создания музыки и дизайна. Поскольку технология, стоящая за этими приложениями, продолжает развиваться, мы можем ожидать появления еще более инновационных и захватывающих приложений генеративного ИИ в будущем.

Интересное чтение:

Как начать участвовать в вашем сообществе?

13 страховых тем WordPress, которые стоит искать в 2023 году

3 уровня стратегии сообщества