13 нейросетей для создания обложки в 2023 году

Нейросети для создания обложек Программы

В 2023 году каждый, у кого есть руки, глаза и доступ в интернет, может воспользоваться нейросетью для создания обложки альбома, книги или личной страницы в соцсетях. Мы собрали популярные сервисы для новичков без навыков дизайна и программирования, а также примеры нейронных сетей, которые помогут лучше разобраться в тонкостях машинного обучения для создания креатива.

Нейросети для создания обложек для книг, журналов, альбомов, треков и персональных профилей онлайн

Большинство сервисов, которые используют нейронные сети для рисования, находятся в открытом бесплатном доступе. Некоторые предлагают приобрести подписку или купить пакет. Иногда результат работы художника с искусственным интеллектом ничуть не уступает творчеству дизайнера, который потратит на прорисовку куда больше времени.

Панч

https://cover.punch.ru/

Панч — русскоязычный сайт, где нейросеть генерирует изображения, которые выглядят как готовая обложка для трека или музыкального альбома. Подойдёт начинающим композиторам и битмейкерам.

Для создания обложки нужно ввести название трека, имя исполнителя, указать жанр, настроение и нажать кнопку «Сгенерировать». Доступно 5 вариантов стиля. Картинки получаются яркими и креативными.

Результат сохраняется в трёх форматах: квадратах 512 px и 3000 px, вертикального фото для сторис в социальных сетях.

Сервис работает бесплатно. Он не вставляет водяные знаки и не предлагает купить пакеты загрузок.

Плюсы:

  • Бесплатный сервис.
  • Существует в виде мобильного приложения для устройств Android и iOS.
  • Нет лимитов.
  • Интересные цветовые решения и сочетания.
  • 3 формата обложки для скачивания.

Минусы:

  • Один запрос — одна загрузка. Можно повторять операцию, редактируя черновик предыдущего запроса.
  • Иногда получаются обложки с плохой детализацией. Это касается случаев, когда задано больше одного персонажа. Решить проблему поможет дополнительная обработка.

Midjourney

https://docs.midjourney.com/

Midjourney возглавляет все рейтинги сервисов для создания изображений при помощи искусственного интеллекта. Нейросеть генерирует варианты одной картинки по запросу в текстовой форме.

Картинки получаются с детализированной прорисовкой. В последней версии даже улучшилось изображение рук, а раньше встречались артефакты в виде шестипалых людей.

Любой желающий может присоединиться к каналу команды разработчиков в Discord и бесплатно опробовать нейросеть в чате. Текстовой запрос доступен только на английском языке. В результате получается 4 варианта изображения. Midjourney способна нарисовать всё что угодно в любом стиле. Благодаря ей персонажи Гарри Поттера успели побывать в романах Достоевского, сняться в советских фильмах и переродиться в виде щенят.

В Midjourney есть лимит на 25 бесплатных попыток. После исчерпания пользователю предложат приобрести ежемесячную подписку за 30$ месяц или 200 попыток за 10$.

Плюсы:

  • Бесплатный доступ.
  • Один запрос — 4 картинки.
  • Удобный вид бота в Discord.
  • Рисунки доступны для редактирования в промежуточном результате.

Минусы:

  • Программа распознаёт только английский язык.
  • Продукт на стадии бета-тестирования.
  • Качественная картинка получится не с первой попытки.

Stability Ai

https://replicate.com/stability-ai/stable-diffusion

Изображения, созданные в Stability Ai, подойдут для самых разных творческих целей. Главное — внимательно отнестись к описанию запроса на английском языке. Тогда получится качественная обложка для книги, альбома или соцсетей. В сервисе есть полезная строка описания для исключения нежелательных деталей.

Программа бесплатная, работает в браузере. Она генерирует изображения в форматах 512×512 и 768×768. Это высокотехнологичная нейросеть выдает обложки альбомов в формате квадрата.

За один запрос можно создать до 4 картинок.

Плюсы:

  • Бесплатный доступ ко всем функциям.
  • Большой функционал.
  • Один запрос — 4 картинки.
  • Хорошее шумоподавление.
  • Можно выставить планировщик и случайное зерно.

Минусы:

  • Для лучшей работы нужны навыки программирования.

Dall-e Mini

https://huggingface.co/spaces/dalle-mini/dalle-mini

Dall-e Mini — технология генерирования изображений по англоязычному запросу. Результат получается креативный, хоть и не всегда реалистичный. Нейронная сеть является мини-версией Dall-e и повторяет его функционал.

Для работы понадобится браузер, ничего дополнительно скачивать не нужно.

Плюсы:

  • Сервис работает бесплатно.
  • Генерирует мемы.
  • Существует в виде онлайн-сервиса и Telegram-бота.
  • Один запрос — 9 рисунков или фото.

Минусы:

  • Изображения требуют доработки.
  • Работы выглядят нереалистичными и даже безумными.

Dezgo

https://dezgo.com/

Простой и бесплатный сервис генерации картинок. Он входит в ТОП лучших сервисов для новичков. Однако запрос нужно вводить на английском языке.

Генерация занимает несколько минут. В дополнительных опциях доступны другие форматы для портретов и пейзажей. По сути, нейросеть рисует обложки разной ориентации, которые подойдут для музыкального альбома, книги или постера.

Плюсы:

  • Работает бесплатно.
  • Много опций и инструментов.
  • Нет принудительной регистрации.

Минусы:

  • Один запрос — 1 картинка.
  • Распознаёт только англоязычный запрос.
  • Не всегда удобно работать без личного кабинета.

Dream ai от WOMBO

https://dream.ai/create

Dream ai считается самым удобным сервисом для начинающих.

Изображения получаются красочными, оригинальными и сюжетными. Они идеально подходят для иллюстраций, обложек журналов и художественных книг.

Существует реальная обложка журнала, которую создала нейросеть Dream ai. Это летний номер 2022 года научного журнала университета Эмори в США.

Программа адаптирована под русскоязычных пользователей. Сервис бесплатный, но есть ограничения на определённые стили и количество картинок на выходе. Ежемесячная премиум-подписка стоит 10$, ежегодная — 90$, пожизненная — 170$.

Сервис выдаёт только вертикальный формат. Для лучшего результата можно загружать свои фото, картинки или скетчи, которые станут референсом для нейронной сети. Работает быстро и при каждом запуске запроса выдаёт результат лучше предыдущего.

Понравившийся арт пользователь может выложить в виде NFT или купить в виде постера за 20-45$.

Плюсы:

  • Можно использовать свой контент для загрузки.
  • Отличное качество.
  • Удобные форматы для сохранения.

Минусы:

  • В бесплатной версии есть только одна генерация за раз. В платной — до 4.
  • Ограничение многих функций в бесплатной версии.
  • Часть опций на бета-тестировании.

Генератор персональных обложек для профиля во «Вконтакте»

https://vk.com/app51427113

В 2022 году пользователи VK получили возможность сгенерировать обложку на личной странице с помощью нейронной сети. Внутреннее приложение анализирует аккаунт с учётом интересов, подписок, указанных увлечений, и предлагает 5 изображений в разных стилях.

Пользователи соцсети надеются, что нейросеть для обложки ВК продолжит развиваться и генерировать таким же образом обложки сообществ и групп.

Плюсы:

  • Получаются оригинальные и неповторимые фоновые картины в хорошем качестве.
  • Обложка подчёркивает индивидуальность пользователя.

Минусы:

  • Единоразовая генерация 5 фонов. Нет функции запустить процесс заново и обновить результат.
  • Картинки не всегда соответствуют ожиданиям. Больше похоже на рандомную подборку.
  • Перед генерацией обложек лучше актуализировать информацию в профиле.

Ridero

https://ridero.ru/l/cover-design-with-neural-net/

Издательский сервис для независимых авторов Ridero подключил нейросеть для создания иллюстраций и обложек книг.

Она не понимает запросы буквально, как в предыдущих сервисах. Для работы с ней нужен профессиональный дизайнер, который правильно поставит задачу. Он может задать необходимую детализацию, степень освещённости и стиль определённого художника.

Заказ уникальной обложки на Ridero стоит 3900 руб. Автор оставляет запрос на сайте, менеджер предлагает референсы будущей обложки. Через 3 дня автору предлагают на выбор 10 вариантов обложек, созданных нейросетью. Выбранную иллюстрацию дорабатывает дизайнер.

Плюсы:

  • Итоговая иллюстрация получается качественной и оригинальной.
  • Автору будут принадлежать права на изображение.

Минусы:

  • Нет гарантий, что обложку нарисовала именно нейросеть.
  • Высокая стоимость сервиса. Столько же стоит работа дизайнера. Есть другие сервисы для создания обложки бесплатно.

Нейросети для рисования обложек, рекомендуемые ChatGPT-4

В конце 2022 года сервис Midjourney оказался в центре скандала: профессиональные художники угадывали в создаваемом ИИ контенте свои работы, которые являются интеллектуальной собственностью. Это может стать проблемой для тех, кто хочет использовать ИИ для оформления обложки своего бизнес-продукта.

Поэтому разработчики стремятся обучить нейросети создавать уникальные креативы, которые обычно придумывает человек.

Нашумевший Chat GPT-4 пока ограничивается распознаванием и генерированием текста. Для создания креативных и неповторимых рисунков он советует начать с основ — изучить свёрточные нейронные сети.

СПРАВКА. Свёрточная нейронная сеть — алгоритм обучения машины, который получает входное изображение, изучает его и присваивает важность его разным аспектам и объектам. Самообучается распознавать лица, животных, лишний шум и т. п.

Ими могут пользоваться только те, кто уже знаком с базовыми концепциями машинного обучения.

GAN (Generative Adversarial Networks)

https://github.com/tensorflow/gan

Generative adversarial network, сокращённо GAN — дуэт двух нейронных сетей, которые настроены на работу друг против друга. Поэтому сеть получила название «генеративно-состязательная».

Первые разновидности сети GAN были представлены на практике в 2014 году. Один из «крёстных отцов нейронных сетей» Ян ЛеКун назвал состязание двух сетей самой интересной идеей за последние 10 лет в истории машинного обучения.

GAN — это роботы-художники, которые самообучаются создавать изображения, музыку и прозу. Получаются несуществующие образы, которые выглядят максимально реалистично. Результат можно назвать идеальной подделкой. Пример художественной работы GAN — реалистичные фотоснимки несуществующих знаменитых людей.

Нейросеть GAN подойдёт тем, кто делает портретную фотографию для задней обложки книги. Автор создаёт собственное альтер эго и работает под псевдонимом. Мошенникам в соцсетях тоже понравится такая идея.

Работа сетей выглядит так. Одна нейросеть, обозначаемая как «генератор», создаёт экземпляры заданных данных. Другая — «дискриминатор» — оценивает подлинность работы первой. Их работу можно сравнить с продавцом подделок и покупателем брендовых вещей. Продавец старательно копирует подлинный товар, а покупатель оттачивает свои навыки распознавания подделки. Обе стороны изучают методы друг друга и постоянно эскалируют в борьбе.

Плюсы:

  • Сети обучаются на примерах. Они самостоятельно меняют внутренние настройки для улучшения результата и экземпляров данных.
  • Не нужен контроль. После первого ввода данных сети тренируются и создают свои собственные обучающие данные.
  • Создают специфические наборы данных, которые заменят часы труда человека.

Минусы:

  • GAN часто нестабильны и сложны в обучении.
  • Требуют большого объема данных для эффективного обучения.
  • Процесс занимает много времени.

СПРАВКА. Чтобы создать собственную модель GAN на Python, потребуется следующее:

  1. Обучающий набор данных.
  2. Сценарий генератора.
  3. Сценарий дискриминатора.

Можно использовать TF-GAN — популярную легковесную программную библиотеку для обучения генеративно-состязательных сетей, или Keras в TensorFlow. Также обучить модель ИИ можно с помощью Jupyter Notebook в Google Collab.

VAE (Variational Autoencoder)

https://keras.io/examples/generative/vae/

Вариационный автоэнкодер (Variational Autoencoder, VAE) — ещё одна генеративная модель. Иногда работу VAE сочетают вместе с GAN.

Автоэнкодер также состоит из двух нейронных сетей: энкодера и декодера. Энкодер кодирует данные изображения в сжатую форму, а декодер восстанавливает как можно ближе к входной версии. Сеть обучается сохранять как можно больше полезной информации в сжатом виде (скрытом пространстве) и не добавляет второстепенные детали. А декодер учится принимать зашифрованные данные и восстанавливать их.

Вариационные автоэнкодеры не восстанавливают условно сжатое изображение, они учитывают дополнительную информацию, вроде метаданных изображения (улыбка, наличие очков, цвет кожи и т. п.)

Если GAN обучается самостоятельно, без учителя, VAE обучаются с частичным привлечением учителя, т. к. их главная задача — минимизировать потери при воспроизведении конкретного заданного изображения.

Плюсы:

  • VAE легко внедрить и обучить.
  • Вариационные автоэнкодеры способны работать с удивительно разнообразными типами данных.

Минусы:

  • Картинки получаются размытыми и нереалистичными.

СПРАВКА. Реализовать простой вариационный автоэнкодер можно с помощью пакета Keras в TensorFlow, а также фреймворка PyTorch.

DeepDream от Google

https://github.com/google/deepdream

DeepDream представляет собой свёрточную нейронную сеть для поиска и улучшения паттернов в изображениях с помощью алгоритмической парейдолии.

СПРАВКА. Парейдолия — формирование иллюзорных образов на основе реальных объектов.

DeepDream был разработан в 2014 году. Его кодовое название — Inception — стало отсылкой к фильму «Начало» Кристофера Нолана. Большая часть повествования проходит во снах, где не работают законы физики.

В 2021 году исследование журнала Entropy нашло сходство между работами DeepDream и реальным психоделическим опытом по данным нейробиологии.

Когда Google сделал код открытым, на рынке появилось множество инструментов в виде веб-сервисов, мобильных приложений и ПО, позволяющих пользователям преобразовывать и «искажать» свои собственные фотографии.

Нейросеть DeepDream обеспечит создание самой необычной и будоражащей обложки, которая подойдет для экспериментальной и футуристичной музыки.

Плюсы:

  • Есть исходники для самостоятельной обработки.
  • Сервис стал доступным для всех в различных редакторах фотографий.

Минусы:

  • Работы DeepDream понравятся только ценителям психоделического стиля.
  • Нужно отслеживать, чтобы обработка DeepDream не выглядела как пропаганда наркотиков. Особенно это касается коммерческих работ.

Neural Style Transfer

Нейронная передача стиля (Neural Style Transfer) — алгоритм, который смешивает картинку с контентом и картинку стиля определённого художника. В итоге получается изображение с определённой композицией в образе копируемого стиля.

За механизм переноса также отвечает свёрточная нейронная сеть.

Плюсы:

  • Картинки выглядят очень художественно. Такой же метод используется в приложениях, подобных Prisma. Его контент широко популярен в социальных сетях.

Минусы:

  • Для каждого нового стиля приходится обучать новую нейросеть, что замедляет процесс.
  • Часто сеть не полностью стилизует работу: пропускает участки, которые не научилась обобщать.

СПРАВКА. Neural Style Transfer можно реализовать на основе открытой платформы глубокого обучения PyTorch.

PIX2PIX

https://zaidalyafeai.github.io/pix2pix/cats.html

PIX2PIX использует модель разновидности GAN-нейросетей — условную порождающую соперничающую сеть CGAN. Она сконструирована при помощи передачи дополнительных условий для генератора и дискриминатора. Нейронная сеть называется прямым переводом изображений (Image-to-image translation).

Вместо создания с нуля система сопоставляет имеющиеся в ней данные с наброском пользователя. Этими данными может быть некоторое абстрактное представление о том, как выглядят и где находятся глаза, нос, рот.

Разработчик OpenAI Кристофер Хессе создал сайт, где все, кто хочет, может попробовать PIX2PIX. Она делает рисунки котов, обуви, сумок и зданий по наброскам от руки. Сеть понимает, как выглядят кошачьи глаза, нос, и помещает их туда, где обозначил пользователь, даже если это выглядит неестественно.

Пока нейросеть PIX2PIX далека от версии, которая делает высокохудожественные обложки для книг или альбомов. Но подойдёт для сюрреалистичных экспериментов с большой долей юмора.

Плюсы:

  • Пользователи экспериментируют и находят новые формы.
  • Проста в использовании.

Минусы:

  • Работа алгоритма далека от идеала. Иногда плохо распознаёт волосы или линию рта.
  • Для получения лучшего результата нужно больше обучающих данных.

Теперь каждый желающий может получить красивое и уникальное оформление для своего творчества при помощи нейросети. Есть разные варианты: использовать простой и доступный сервис, научиться программировать или обратиться к людям, которые умеют и то, и другое.

Татьяна
Оцените автора
Самый лучший: рейтинги товаров и услуг
Добавить комментарий