Top 10 Neuronale Netzwerke für alle Gelegenheiten

Im letzten Jahr hat die Technologie der neuronalen Netzwerke einen echten Durchbruch erzielt. Roboter singen, tanzen, streamen auf Twitch, schreiben und illustrieren Bücher sofort und automatisieren Büroarbeit. Viele Unternehmen haben begonnen, die Technologie in ihren Arbeitsablauf zu integrieren. Wir haben zehn neuronale Netzwerke für Sie zusammengestellt, die in verschiedenen Situationen helfen und das Leben erleichtern können.

Zuerst müssen Sie jedoch lernen, wie man sie benutzt. Der Lernprozess unterscheidet sich nicht wesentlich vom Erlernen von Photoshop oder einem anderen Programm: Sie müssen verstehen, was das neuronale Netzwerk leisten kann, wie man Aufgaben richtig stellt und wie verschiedene Parameter das Ergebnis beeinflussen.

Es gibt nichts Unmögliches daran, und man kann in nur ein oder zwei Stunden ziemlich gute Ergebnisse erzielen. Einige neuronale Netzwerke müssen nur einmal installiert und eingerichtet werden, und dann können Sie die Ergebnisse genießen. Glücklicherweise erfordern die Entwickler der meisten neuronalen Netzwerke keine speziellen Kenntnisse vom Benutzer und versuchen, die neuronalen Netzwerke in uns vertrauten Schnittstellen zu verpacken.

Ja, tatsächlich auf alle. Allerdings neigt es dazu, einige Fragen zu umgehen, indem es auf moralische Standards und Einschränkungen verweist. Besonders gut ist das neuronale Netzwerk bei kreativen Aufgaben — Geschichten und Gedichte schreiben.

[ChatGPT](https://vgtim.es/bY2CnVh) ist in der Lage, Artikel zu erstellen, Texte zu bearbeiten, verschiedene Fragen zu beantworten, die Grundlagen der Wissenschaften zu lehren und sofort Informationen zu einer Vielzahl von Themen bereitzustellen. Es bewältigt die meisten Aufgaben genauso gut wie ein Mensch. Enthusiasten ließen es sogar eine Mikrobiologie-Prüfung ablegen. Die Bedienung des neuronalen Netzwerks ist denkbar einfach — stellen Sie eine Frage und erhalten Sie eine Antwort.

Manchmal erfindet das neuronale Netzwerk jedoch Dinge. Beispielsweise könnte es auf die Anfrage „Mach mir eine Liste von Büchern, die mich zu einem Webentwickler machen“ mit einer schönen und überzeugenden Liste nicht existierender Veröffentlichungen und Autoren antworten. Daher sollte man mit dem generierten Text vorsichtig sein und eine manuelle Überprüfung durchführen.

Ein weiteres sehr nützliches neuronales Netzwerk ist Stable Diffusion. Es kann Bilder auf Anfrage generieren, neue Details zu bestehenden Bildern hinzufügen oder alte entfernen, Bilder stilisieren. Aufgrund seiner Popularität und Open Source ist es tatsächlich schwer, alle Möglichkeiten von SD aufzuzählen.

Benutzer haben zahlreiche Plugins erstellt, die fortgeschritteneren (wie ControlNet) ermöglichen sogar, die Pose der generierten Figur auszuwählen oder eine Tiefenkarte zu verwenden, um ein Foto eines Gebäudes oder eines Blumenbeets in Form eines Textes zu erstellen.

Stable Diffusion ist trainierbar. Indem man ihm eine Reihe von Bildern zuführt, kann man es lehren, ein Objekt basierend auf einem spezifischen Befehl zu erstellen. Große Designstudios beginnen allmählich, es in ihren Arbeitsablauf zu integrieren, es in ihren eigenen Stilen zu trainieren und das neuronale Netzwerk zur Erstellung von Konzeptkunst zu nutzen. Dies spart Zeit und Ressourcen.

Im Allgemeinen gibt es viele solcher bildlichen neuronalen Netzwerke im Internet. Zum Beispiel, nach dem Erfolg des Films Barbie, wurde das neuronale Netzwerk BaiRBIE.me viral und ermöglichte es, in Sekunden einen Plastik-Look zu erhalten.

Angesichts der Popularität von neuronalen Netzwerken und möglicherweise aus Angst vor Konkurrenz, ist auch Adobe in das Wettrüsten eingestiegen und hat das Werkzeug Generative Fill in der Beta-Version von Photoshop 2023 veröffentlicht.

Es funktioniert sehr einfach — Sie wählen einen Bereich auf dem Foto aus und schreiben eine Anfrage in das erscheinende Textfeld. Sie können das neuronale Netzwerk bitten, ein Objekt zu entfernen oder hinzuzufügen, ein Wasserzeichen zu löschen oder ein Foto zu stilisieren. Besonders begeistert waren Cleaner — Menschen, die Comics und Manga von alten Inschriften, Geräuschen und anderen Elementen in Fremdsprachen reinigen — von dem neuen Werkzeug.

Wenn Sie einen Hintergrund oder ein Objekt ausschneiden, Hautunreinheiten entfernen oder ein Bild auf andere Weise bearbeiten müssen — generative Fill erledigt die meisten Aufgaben in Sekunden.

Upscaler sind eine Kategorie von Programmen, die die Bildqualität auf verschiedene Weise verbessern: Auflösung erhöhen, Defekte und Artefakte entfernen. Die meisten bildbasierten neuronalen Netzwerke arbeiten auf Upscalern — zuerst generiert das Programm eine Bildgröße von 512x512, und dann vergrößert das neuronale Netzwerk es um das Zwei- oder sogar Vierfache.

Aber Upscaler können in bestimmten Situationen sehr hilfreich sein: ein altes Foto reparieren, die Qualität eines benötigten Bildes verbessern oder es einfach vergrößern, damit Unschärfen in großen Collagen und Projekten nicht auffallen.

Waifu2x ist eines dieser neuronalen Netzwerke, das zur Rettung kommt, wenn Sie ein schönes und hochwertiges Bild aus einer unscharfen Quelle benötigen.

Topaz Video AI arbeitet nach dem gleichen Prinzip wie Waifu2x, aber mit Video. Sie können Ihre Familienvideos aus den 2000er Jahren auffrischen, die Qualität alter Spielaufnahmen verbessern, einen alten Film in guter Qualität erhalten oder die Aufnahmequalität verbessern, wenn jemand das Filmen nicht gut gemeistert hat.

Das Programm ist in der Lage, die Qualität auf bis zu 4K zu verbessern und funktioniert am besten mit Cartoons, aber es kommt auch mit regulärem Filmmaterial gut zurecht. Der Prozess ist jedoch nicht schnell — abhängig vom Niveau der Grafikkarte kann ein zweistündiger Film Stunden und sogar Tage zur Verarbeitung benötigen.

Ein weiteres neuronales Netzwerk, das Familienalben Leben einhauchen und das analoge Erbe revitalisieren kann. Colorize.cc ermöglicht es, Schwarz-Weiß-Fotos zu kolorieren und sie bunt zu machen.

Auf der Website des Erstellers finden Sie mehrere Beispiele für die Arbeit des neuronalen Netzwerks, und es sieht wirklich magisch aus.

With GauGAN, you can make literally a couple of strokes, and the program, trained on millions of images, will try to understand you and turn your paint-masterpiece into a photorealistic image.

You can use the result for illustrating your books, presentations, articles, and videos.

A useful but quite specialized neural network. With NVIDIA Eye Contact, you can always look into the camera. Now, you cannot be reproached for not paying attention to the speaker, and remote exams will be easier. Or, at least, you can peek at the text while recording a video for YouTube.

However, some users feel anxious looking at the result of the neural network's work — it focuses on the camera too quickly.

A problem familiar to any content creator on major platforms, especially on YouTube — choosing suitable compositions for a talkative video. Copyright is a rather complicated issue, and you never know when a rights holder might decide to strike your video.

Mubert solves this problem by simply creating music from scratch. All you need to do is describe the desired melody in words and set the duration. Done!

The Krisp neural network has been used by many gamers for quite some time. In one of the Discord updates, it was integrated into the program. The neural network, like its counterpart, RTX Voice, excellently handles the removal of noises and extraneous sounds in real-time.

Some enthusiasts conducted tests, turning on a vacuum cleaner right next to the microphone. The human voice, albeit with some traces of processing, remained perfectly distinguishable, while the background noise did not.

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We hope you've found a neural network that suits you in study, creativity, or work and saves you time and effort. Maybe you're already using some neural networks? Tell us in the comments.