Какие нейросети можно использовать бесплатно?

Искусственный интеллект (ИИ) совершает значительные изменения в различных отраслях, и создание изображений — одна из сфер, которая интересует огромное количество людей. Узнайте, какие нейросети можно использовать бесплатно для создания изображений, текстов и музыки. Нейросети также применяются в распознавании образов и классификации, принятии решений и управлении, анализе данных и оптимизации. Подробнее на ПингвинКапитал.

Искусственный интеллект (ИИ) совершает значительные изменения в различных отраслях, и создание изображений — одна из сфер, которая интересует огромное количество людей. Все более популярными становятся генераторы изображений на базе ИИ, способные быстро преобразовывать текстовые данные в изображения.

Lexica

Lexica.art — это сервис по созданию изображений с помощью искусственного интеллекта. Чтобы получить изображения, вам нужно заполнить всего два поля информации. В первом поле вы должны предоставить описание изображения, а во втором поле требуется подсказка.

ИИ предоставляет возможность сгенерировать 100 бесплатных изображений, далее можно приобрести подписку по выбранному тарифному плану. Сервис также позволяет добавлять свои изображения, что открывает больше возможностей для творчества.

Например, мы попросили ИИ создать изображение с крупным планом и закатным солнцем в стиле Дали. Результат оказался очень творческим, хотя стиль Дали явно прослеживается. Кроме того, мы попросили создать изображение Леонардо Ди Каприо в роли Супермена с реалистичным стилем, и хотя Леонардо не совсем похож на супергероя, общее сходство заметно.

Fotor

Fotor — это онлайн-редактор фотографий с генератором изображений на основе искусственного интеллекта. Он невероятно прост в использовании. Вам всего лишь нужно предоставить текстовые подсказки, и ИИ мгновенно преобразует их в изображения.

С помощью Fotor AI Image Generator вы можете создавать фотореалистичные изображения человеческих лиц, персонажей аниме, трехмерных моделей, цифрового искусства и картин различных стилей. Лучшая часть заключается в том, что этот инструмент бесплатен в использовании, и вы можете скачать созданное изображение в полном разрешении.

После небольшой и простой авторизации вам предоставят возможность сгенерировать 3 бесплатных изображения, а затем вы можете выбрать подписку по выбранному тарифному плану. Нейросеть также предлагает вам варианты, как правильно составить запросы для получения желаемых изображений.

ChatGPT

ChatGPT — одна из самых многофункциональных и популярных нейросетей. Она может писать тексты на заданную тему, сочинять стихи и прозу в стиле известных поэтов и писателей, искать ошибки в коде, составлять прогнозы, генерировать ответы на вопросы этики, поддерживать беседу и многое другое.

Для работы с ChatGPT нужно написать свои пожелания в строке для запроса и подождать ответа нейросети. Если результат не устроил, вы можете задавать наводящие и уточняющие вопросы для получения более точного результата.

Mubert

Mubert — это сервис, который генерирует фоновую музыку для видеороликов, игр и приложений. Он предлагает широкий выбор жанров, настроений и действий-ассоциаций, чтобы удовлетворить различные потребности.

Чтобы сгенерировать трек, вам нужно выбрать характеристику из подсказок или ввести свое описание, установить продолжительность композиции и нажать на кнопку "Generate track". После регистрации вы можете бесплатно сгенерировать до 25 треков в месяц.

Sketch Metademolab

Sketch Metademolab позволяет оживить скетчи и детские рисунки. Чтобы вдохнуть в рисунок жизнь, нужно загрузить его скан или фотографию на сайт и обвести границы.

Эти нейросети представляют лишь небольшую часть бесплатных инструментов, которые можно использовать для создания изображений, текстов и музыки. Нейросети также широко применяются в распознавании образов и классификации, принятии решений и управлении, кластеризации, прогнозировании, аппроксимации, сжатии данных, ассоциативной памяти, анализе данных и оптимизации.

Нейронные сети представляют собой специальные системы, которые полностью отталкиваются от машинного обучения и работают подобно человеческому мозгу. Они необходимы для самостоятельного выполнения различных действий и освобождения человека от рутинных задач.

Выбор конкретной нейросети зависит от поставленной задачи и имеющихся данных. Важно также отметить, что некоторые нейросети могут требовать регистрации и ограничивать бесплатный доступ в зависимости от выбранного тарифного плана.

Что нам скажет Википедия?

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искажённых данных.

Используемые архитектуры нейросетей включают:

• Распознавание образов и классификация: данная архитектура позволяет нейронной сети определять классы объектов на основании их признаков и образцов.
• Принятие решений и управление: в этом случае сеть классифицирует ситуации на основе входных сигналов и принимает решение о дальнейших действиях.
• Кластеризация: сеть разбивает входные сигналы на классы, не зная заранее количество и признаки этих классов.
• Прогнозирование: нейронная сеть предсказывает будущие значения на основе предыдущих значений и существующих факторов.
• Аппроксимация: сеть аппроксимирует непрерывные функции с заданной точностью, позволяя выразить данные более компактно.
• Сжатие данных и ассоциативная память: нейросети позволяют выявлять взаимосвязи между параметрами и сжимать данные, а также восстанавливать исходные данные из части информации.
• Анализ данных: сети используются для анализа и обработки больших объемов данных.
• Оптимизация: нейронные сети могут использоваться для решения задач оптимизации.

Каждая из этих архитектур имеет свои преимущества и применения, и выбор конкретной архитектуры зависит от поставленной задачи и имеющихся данных.