Im vergangenen Jahr hat die Technologie der neuronalen Netzwerke einen echten Durchbruch erzielt. Roboter singen, tanzen, streamen auf Twitch, schreiben und illustrieren Bücher im Handumdrehen und automatisieren Büroarbeit. Viele Unternehmen haben begonnen, die Technologie in ihren Arbeitsablauf zu integrieren. Wir haben beschlossen, zehn neuronale Netzwerke für Sie zusammenzustellen, die in verschiedenen Situationen helfen und das Leben erleichtern können.
Zunächst müssen Sie jedoch lernen, wie man sie benutzt. Der Lernprozess unterscheidet sich nicht wesentlich vom Lernen von Photoshop oder einem anderen Programm: Sie müssen verstehen, was das neuronale Netzwerk tun kann, wie man ihm Aufgaben richtig stellt und wie verschiedene Parameter das Ergebnis beeinflussen.
Es gibt nichts Unmögliches daran, und Sie können 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 verlangen die Entwickler der meisten neuronalen Netzwerke keine spezifischen Kenntnisse vom Benutzer und versuchen, die neuronalen Netzwerke in uns vertrauten Benutzeroberflächen zu verpacken.
Ja, tatsächlich auf alle. Obwohl es dazu neigt, einige Fragen zu umgehen und moralische Standards und Einschränkungen zu zitieren. Besonders in der Kreativität — beim Schreiben von Geschichten und Gedichten, exceliert das neuronale Netzwerk.
[ChatGPT](https://vgtim.es/bY2CnVh) ist in der Lage, Artikel zu generieren, 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 so gut wie ein Mensch. Enthusiasten haben es sogar geschafft, eine Mikrobiologie-Prüfung abzulegen. Die Bedienung des neuronalen Netzwerks ist so einfach wie möglich — stellen Sie eine Frage und erhalten Sie eine Antwort.
Manchmal erfindet das neuronale Netzwerk jedoch Dinge. Zum Beispiel könnte es auf die Anfrage, mir eine Liste von Büchern zu machen, die mich in einen Webentwickler verwandeln, mit einer schönen und überzeugenden Liste nicht existierender Publikationen und Autoren antworten. Daher sollte man vorsichtig mit dem generierten Text sein und eine manuelle Überprüfung vornehmen.
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. Tatsächlich ist es aufgrund seiner Popularität und Open Source schwer, alle Möglichkeiten von SD aufzulisten.
Benutzer haben zahlreiche Plugins erstellt, die fortschrittlicheren (wie ControlNet) erlauben es sogar, die Pose des generierten Charakters 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 Sie ihm eine Reihe von Bildern zuführen, können Sie es lehren, ein Objekt basierend auf einem spezifischen Befehl-Anfrage zu erstellen. Große Designstudios beginnen allmählich, es in ihren Arbeitsablauf zu integrieren, es in ihren eigenen Stil zu trainieren und das neuronale Netzwerk zu nutzen, um Konzeptkunst zu erstellen. Das 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, das es ermöglicht, in Sekundenschnelle einen plastischen Look zu erhalten.
Angesichts der Popularität neuronaler Netzwerke und vielleicht aus Angst vor Konkurrenz trat auch Adobe in das Wettrüsten ein und veröffentlichte das Tool Generative Fill in der Beta-Version von Photoshop 2023.
Es funktioniert ganz 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, ein Foto zu stilisieren. Besonders erfreut waren Reiniger — Menschen, die Comics und Manga von alten Schriftzügen, Geräuschen und anderen Elementen in Fremdsprachen befreien — über das neue Tool.
Wenn Sie einen Hintergrund oder ein Objekt ausschneiden, Hautfehler entfernen oder ein Bild auf andere Weise bearbeiten müssen — generative Füllung bewältigt die meisten Aufgaben in Sekundenschnelle.
Upscaler sind eine Kategorie von Programmen, die die Bildqualität auf verschiedene Weise verbessern: Erhöhung der Auflösung, Entfernung von Defekten und Artefakten. Die meisten bildbasierten neuronalen Netzwerke arbeiten mit Upscalern — zuerst generiert das Programm ein Bild in der Größe 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 Unschärfe in großen Collagen und Projekten nicht auffällt.
Waifu2x ist eines dieser neuronalen Netzwerke, das zur Hilfe kommt, wenn Sie ein schönes und qualitativ hochwertiges Bild aus einer verschwommenen Quelle benötigen.
Topaz Video AI funktioniert nach dem gleichen Prinzip wie Waifu2x, aber mit Video. Sie können Ihre Familienvideos aus den 2000er Jahren auffrischen, die Qualität alter Gameplay-Videos verbessern, einen alten Film in guter Qualität erhalten oder die Aufnahmequalität verbessern, wenn jemand die Aufnahme nicht gut gemeistert hat.
Das Programm kann die Qualität bis zu 4K verbessern und funktioniert am besten mit Cartoons, aber es kommt auch mit regulärem Filmmaterial ganz gut zurecht. Der Prozess ist jedoch nicht schnell — je nach Niveau der Grafikkarte kann ein zweistündiger Film stunden- und sogar tagelang verarbeitet werden.
Eine weitere neuronale Netzwerk, das Familienalben neues Leben einhauchen und das analoge Erbe revitalisieren kann. Colorize.cc ermöglicht es Ihnen, Schwarz-Weiß-Fotos zu kolorieren und sie bunt zu machen.
Auf der Website des Erstellers finden Sie mehrere Beispiele für die Arbeiten des neuronalen Netzwerks, und es sieht wirklich magisch aus.
Mit GauGAN können Sie buchstäblich ein paar Striche machen, und das Programm, das auf Millionen von Bildern trainiert wurde, wird versuchen, Sie zu verstehen und Ihr Mal-Meisterwerk in ein fotorealistisches Bild zu verwandeln.
Sie können das Ergebnis zur Illustrierung Ihrer Bücher, Präsentationen, Artikel und Videos verwenden.
Ein nützliches, aber recht spezialisiertes neuronales Netzwerk. Mit NVIDIA Eye Contact können Sie immer in die Kamera schauen. Jetzt können Sie nicht mehr dafür kritisiert werden, dass Sie dem Sprecher nicht zuhören, und Fernprüfungen werden einfacher. Oder zumindest können Sie beim Aufnehmen eines Videos für YouTube auf den Text schielen.
Einige Benutzer fühlen sich jedoch unwohl, wenn sie das Ergebnis der Arbeit des neuronalen Netzwerks sehen — es konzentriert sich zu schnell auf die Kamera.
Ein Problem, das jeder Content-Ersteller auf großen Plattformen, insbesondere auf YouTube, kennt — geeignete Kompositionen für ein gesprächiges Video auszuwählen. Urheberrecht ist ein ziemlich kompliziertes Thema, und man weiß nie, wann ein Rechteinhaber beschließen könnte, Ihr Video zu sperren.
Mubert löst dieses Problem, indem es einfach Musik von Grund auf neu erstellt. Alles, was Sie tun müssen, ist, die gewünschte Melodie in Worten zu beschreiben und die Dauer festzulegen. Fertig!
Das Krisp neuronale Netzwerk wird seit einiger Zeit von vielen Gamern genutzt. In einem der Discord-Updates wurde es in das Programm integriert. Das neuronale Netzwerk, wie sein Pendant, RTX Voice, entfernt Geräusche und störende Klänge in Echtzeit hervorragend.
Einige Enthusiasten führten Tests durch, indem sie direkt neben dem Mikrofon einen Staubsauger einschalteten. Die menschliche Stimme, wenn auch mit einigen Spuren der Verarbeitung, blieb perfekt unterscheidbar, während das Hintergrundgeräusch nicht zu hören war.
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Wir hoffen, dass Sie ein neuronales Netzwerk gefunden haben, das Ihnen beim Lernen, bei der Kreativität oder bei der Arbeit hilft und Ihnen Zeit und Mühe spart. Vielleicht nutzen Sie bereits einige neuronale Netzwerke? Teilen Sie uns Ihre Meinung in den Kommentaren mit.