Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
«Сбер» представил нейросеть ruDALL-E. Она создает красивые картинки по описанию на русском языке
Проект по обучению ruDALL-E — самый большой нейросетевой вычислительный проект в России и СНГ, который можно считать «настоящим прорывом для русскоязычной индустрии».
«Сбер» представил первую нейросеть, которая генерирует неограниченное число изображений на основе заданного описания на русском языке. Разработку назвали ruDALL-E, рассказывается на посвященном ей сайте и в пресс-релизе. ruDALL-E может пригодиться копирайтерам, а также специалистам и обычным людям при поисках нужного варианта дизайна интерьера помещений, для создания стоковых картинок, векторных иллюстраций, а также рекламных материалов.
«Помимо вклада в прогресс в области ИИ, генерация изображений закрывает две важных потребности современного бизнеса — возможность получить уникальную картинку под собственное описание, а также в любой момент создавать необходимое количество licence-free-иллюстраций. При этом создание «мультимодальных» нейронных сетей, которые обучаются сразу на нескольких видах данных, даже сейчас, в эпоху big data и огромных возможностей поиска, будет очень востребованным, поскольку решает задачи на принципиально ином уровне. Технология пока совсем новая, первые шаги в этом направлении были сделаны только в 2020 году, а еще в 2018-2019 годах даже постановку такого рода задачи нельзя было себе представить. ruDALL-E можно считать настоящим прорывом для русскоязычной индустрии», — отметил Давид Рафаловский, исполнительный вице-президент Сбербанка и руководитель блока «Технологии».
Всего есть два варианта модели. Первый — ruDALL-E Malevich (XL) — содержит 1,3 миллиарда параметров и «по короткому текстовому описанию <…> генерирует яркие и красочные изображения на самые разные темы и сюжеты, <…> понимает обширный набор понятий и генерирует совершенно новые изображения и объекты, которых не существовало в реальном мире». Этой версией нейросети можно пользоваться бесплатно: нужно лишь загрузить ее с сервиса Github.
Второй вариант — ruDALL-E Kandinsky (XXL) — имеет ту же архитектуру, что и ruDALL-E Malevich, но содержит уже 12 миллиардов параметров. В ближайшее время обе модели станут доступны на платформе ML Space, в хабе DataHub от SberCloud — облачной платформы «Сбера», разработчик которой, ООО «Облачные технологии», в 2019 году представил самый мощный в России суперкомпьютер Christofari.

Итак, ruDALL-E создает изображения по текстовому описанию (кстати, обучается она и на картинках) в три этапа. Одна нейросеть берет текст на вход и генерирует необходимое число картинок, после чего другая нейросеть определяет, какие из них самые удачные и больше всего соответствуют заданным пользователем характеристикам. Затем третья нейросеть увеличивает картинки в размере. Что особенно важно: качество при этом никак не страдает.
Ранее в этом году Sber AI — подразделение «Сбера», ответственное за развитие и внедрение технологий ИИ — представило архитектуру модели DALL-E для английского языка. Но в открытом доступе она полностью не появилась. На основе их разработки SberDevices и Sber AI вместе с коллегами из SberCloud воспроизвели код и запустили обучение нейросети на ML Space на базе суперкомпьютера Christofari. На создание русского варианта нейросети ушло 23 тысячи GPU-часов (Graphics Processing Unit) и массив данных из 120 миллионов пар текст — изображение.
Исследователи НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург обнаружили устойчивую взаимосвязь между движениями глаз и мозговой активностью при помощи искусственного интеллекта. В перспективе это открытие позволит точнее диагностировать болезни Альцгеймера, Паркинсона и расстройства аутистического спектра (РАС).
Повторное изучение окаменелости галлюцигении, впервые описанной в 1970-х годах, помогло палеонтологам больше узнать о рационе этого древнего существа. Ответ на вопрос о питании нашли не в ее останках, а на теле предполагаемой добычи.
Растительная диета давно стала золотым стандартом для тех, кто мечтает о долгой и здоровой жизни. Но китайские ученые внесли серьезные коррективы в этот постулат. Они обнаружили, что большинство местных долгожителей, перешагнувших столетний рубеж, регулярно употребляют в пищу мясо. Особенно заметна эта связь у одной специфической группы пожилых людей, что заставляет по-новому взглянуть на диетические рекомендации для самых старших поколений.
Ученые уверены, что покрытая водяным льдом юпитерианская луна Европа скрывает внутри себя глобальный океан, но сомневаются в его жизнепригодности. В недавнем исследовании они попытались оценить степень активности в недрах спутника и пришли к неутешительному выводу: тектоника там вряд ли способна обеспечить обогащение воды минералами.
Повторное изучение окаменелости галлюцигении, впервые описанной в 1970-х годах, помогло палеонтологам больше узнать о рационе этого древнего существа. Ответ на вопрос о питании нашли не в ее останках, а на теле предполагаемой добычи.
Астрономы обнаружили еще одно неожиданное последствие недавнего эксперимента с астероидом Диморф: его крупный и массивный «хозяин» Дидим стал медленнее вращаться вокруг своей оси. Ученые подозревают, что на него так повлияли разлетевшиеся обломки.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Ученые задались вопросом: почему два расположенных по соседству спутника Юпитера такие разные, ведь на Ио повсеместно извергаются вулканы, а Европа полностью покрыта многокилометровой коркой льда. Есть версия, что Ио когда-то тоже была богата водой, но по итогам недавнего исследования это сочли неправдоподобным.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии