Нейросети для работы с картинками и фото 2021: 8 инструментов для разных целей

Глубокое обучение (deep learning) – это класс алгоритмов машинного обучения, которые учатся глубже (более абстрактно) понимать данные. Популярные алгоритмы нейронных сетей глубокого обучения представлены на схеме ниже.

Более формально в deep learning:

• Используется каскад (пайплайн, как последовательно передаваемый поток) из множества обрабатывающих слоев (нелинейных) для извлечения и преобразования признаков;
• Основывается на изучении признаков (представлении информации) в данных без обучения с учителем. Функции более высокого уровня (которые находятся в последних слоях) получаются из функций нижнего уровня (которые находятся в слоях начальных слоях);
• Изучает многоуровневые представления, которые соответствуют разным уровням абстракции; уровни образуют иерархию представления.

Нейросети для удаления фона

Начнем с простых задач. Далеко не у всех есть фотошоп, и тем более — желание его осваивать. В 2021-м есть выход — это обработка фото нейросетью. Причем не только фото! Но обо всем по порядку.

Сервис Remove Background быстро стал популярным среди SMM-щиков и дизайнеров. Нейросеть убирает фон практически на любой фотографии в считанные секунды. Не нужно обводить объект инструментом “лассо”, как в фотошопе, или платить деньги. Remove.bg быстрый и бесплатный.

Посмотрите, как нейросеть удаляет фон:

На удалении фона изображений разработчики не остановились. Спустя несколько месяцев создатели Remove.bg выпускают еще один незаменимый продукт — Unscreen.bg. Эта нейросеть научилась удалять фон с любого видео. Результат фантастический, при этом неважно, использовался хромакей или нет.

Посмотрите, как нейросеть убирает фон:

На удалении фона изображений разработчики не остановились. Спустя несколько месяцев создатели Remove.bg выпускают еще один незаменимый продукт — Unscreen.bg. Эта нейросеть научилась удалять фон с любого видео. Результат фантастический, при этом неважно, использовался хромакей или нет.

Если о сервисах выше вы могли где-то слышать, то эта нейросеть для фотографий точно вам не встречалась. ObstructionRemoval — уникальный ИИ, который научили удалять преграды на изображениях. Например, решетку в зоопарке, стекло с бликами, грязь и прочее. Фото с помощью нейросети становятся чище. Вот как все работает:

Нейросети для создания фото людей и аватарок

Следующие сервисы способны сгенерировать лицо человека или аватарку для соцсетей. Результат выглядит естественно и отличить работу нейросети от настоящего фото практически невозможно.

Еще год назад сервис пребывал в зачаточном состоянии и выдавал достаточно сырые результаты. Однако разработчики не забросили свою идею — и вот, на 2020 год в архиве нейросети более миллиона сгенерированных лиц живых людей. Самое то для аватарок в соцсетях. Например, чтобы пофармить аккаунты Facebook, а?

В Generated.photos есть удобный фильтр — можно сгенерировать лицо конкретного пола и возраста, выбрать цвет глаз и волос, длину прически и даже эмоцию на лице. Нейросеть работает безупречно.

Более простой по функционалу, но от этого не менее прекрасный сервис по созданию лиц несуществующих людей. Чтобы нейросеть сгенерировала онлайн фото, достаточно зайти на сайт и обновлять страничку. Варианты, которые подходят под ваши цели, сохраняются в формате jpg. Изображения получаются натуральными — можно использовать в отзывах, соцсетях и пр. Посмотрите, как работает нейросеть для фотографий:

ThisPersonDoesnotExist обработала миллионы человеческих лиц и создает новые на основе собирательных образов. Начинка сервиса — генеративная нейросеть StyleGAN от Nvidia.

А вот и один из самых интересных экземпляров нашей подборки. Нейросеть для создания дипфейк-видео из обычных картинок. Фото с помощью нейросети превращаются в анимацию. Для этого используется технология First Order Motion Model. Изначально код был опубликован на гитхабе, но энтузиасты уже перенесли все в Telegram-бота. Ребята даже анимировали жуткую голову из рекламы телекомпании “ВИД”:

На обработку 1 секунды видео требуется примерно 7 секунд времени, поэтому иногда в боте образовываются очереди. Подобную махинацию можно провернуть с любой фотографией, результат вас приятно удивит.

Нейросети для работы с логотипами

Следующие нейросети в нашей подборке способны создать несколько вариантов логотипов в считанные секунды или даже вытащить чужой логотип с сайта в формате png.

Сервис собирает информацию о вашей компании и, исходя из введенных данных, предлагает несколько итераций логотипов. В основе нейросети лежит технология Tensor Flow, разработанная Google.

Чтобы получить готовый логотип, нужно ввести название компании, выбрать референсы, которые больше всего подходят вам, указать цветовое сочетание, слоган и иконки, которые нейросеть использует в лого. После заполнения анкеты Looka генерирует 12 вариантов логотипов, после регистрации можно скачать любой из них. Вот что Looka предложила для нашего сайта:

После того, как поработала нейросеть, логотип свободно редактируется: юзер вправе поставить любую иконку, поменять шрифт или цветовые сочетания вручную.

Настоящая находка для шпиона — расширение BrandFetch.io для браузера Google Chrome. Вебмастера часто сталкиваются с ситуацией, когда что-то приглянулось на чужом сайте: шрифты, цветовые гаммы, картинка или логотип. Расширение способно вытащить всю эту информацию. Вот что может BrandFetch:

• Скачать логотип в png;
• Скачать любую картинку в оригинальном разрешении;
• Скачать все коды цветов;
• Узнать название шрифта, который используется на сайте.

Универсальное расширение — мастхэв для вебмастера. Берите на вооружение и не забывайте: кради, как художник!

Возможности Intel® AI

Добавляйте функции искусственного интеллекта в ваши приложения с помощью Windows Vision Skills*. Предлагайте приложения искусственного интеллекта с аппаратным ускорением, используя заранее обученные модели с возможностями предварительной или последующей обработки и анализа результатов. Добейтесь ускорения вычислительных процессов с использованием новейших центральных, графических и визуальных процессоров, а также сетевых ускорителей GNA (Gaussian Network Accelerators).

Этот высокопроизводительный и надежный прикладной программный интерфейс для обработки логических выводов машинного обучения на устройствах под управлением Windows позволяет разработчикам использовать обученные модели в приложениях Windows, написанных на языках C#, C++ или JavaScript*. Машинное обучение для Windows — это решение экосистемы для искусственного интеллекта на ПК. Аппаратная оптимизация Intel делает такие приложения энергоэффективными и высокопроизводительными.

Данный инструментарий предназначен для разработчиков, нуждающихся в возможностях аппаратной оптимизации и поддержке различных операционных систем. Ускорьте разработку высокопроизводительных приложений компьютерного зрения и логических выводов глубинного обучения. Используйте возможности глубинного обучения с аппаратными ускорителями и функциями упрощенного развертывания на различных платформах Intel® (центральные и графические процессоры с Intel® Processor Graphics, а также виртуальные процессоры). В данный дистрибутив входит инструментарий Intel® Deep Learning Deployment Toolkit с оптимизатором моделей и механизмом создания логических выводов.

Инфраструктура Core ML* от компании Apple* поможет вам ускорить возможности доменного машинного обучения, такие как анализ изображений, обнаружение объектов и обработка естественных языков. Инфраструктура машинного обучения Core ML позволяет вам использовать преимущества процессоров Intel® и архитектуру Intel® Processor Graphics Architecture для создания и запуска рабочих нагрузок машинного обучения на устройствах. В результате, ваши данные остаются на устройствах, что исключает зависимость от сетевых подключений и сетевые угрозы.

Процессоры Intel®

Ускоряйте работу приложений глубинного обучения с помощью этого эффективного вычислительного решения. Получите доступ к аппаратным ресурсам с помощью WinML и комплекта Intel® Deep Learning Deployment Toolkit (доступен вместе Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit) для вывода на рынок продукции с возможностями искусственного интеллекта.

Графические технологии Intel®

Доступные вместе со многими компьютерами на базе решений Intel, графические технологии Intel обеспечивают доступ к мощным возможностям для ускорения обработки ваших самых сложных выходных данных. Эти технология обеспечивает работу WinML и Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit для эффективного ускорения графических процессоров.

Ускорение логических выводов глубинного обучения

Визуальный процессор Intel® Movidius™

Это устройство открывает новые интеллектуальные возможности и повышает эффективность в расчете на ватт потребляемой мощности, а также поддерживает обработку данных компонентов камеры, компьютерного зрения и углубленного изучения. Оно идеально подходит для использования в автономных сервисных роботах, дронах, умных IP-камерах, системах цифровой безопасности и видеонаблюдения, в умных домах, носимых устройствах и для многого другого.

Критерии отбора лучших программ искусственного интеллекта

Основные функции такого ПО включают машинное обучение, распознавание речи и голоса, виртуальный помощник. Для определения лучших представителей ИИ был отобран ряд основных критериев.

• Распространённость.
• Простота внедрения.
• Эффективность в использовании.
• Перспектива дальнейшего развития.

ИИ в сочетании с машинным обучением используется для предоставления пользователям необходимой эффективности и упрощения (в том числе удешевления) бизнес-процессов.

Искусственный интеллект, машинное обучение и нейросети: в чем разница

Нейронная сеть – один из способов реализации искусственного интеллекта (ИИ).
В разработке ИИ существует обширная область — машинное обучение. Она изучает методы построения алгоритмов, способных самостоятельно обучаться. Это необходимо, если не существует четкого решения какой-либо задачи. В этом случае проще не искать правильное решение, а создать механизм, который сам придумает метод для его поиска.

Чтобы не запутаться в понятиях «искусственный интеллект», «машинное обучение» и «глубокое обучение», предлагаем посмотреть на визуализацию их развития:

Во многих статьях можно встретить термин «глубокое» — или «глубинное» — обучение. Под ним понимают алгоритмы машинного обучения, использующие много вычислительных ресурсов. В большинстве случаев под ним можно понимать просто “нейронные сети”.

Существует два типа искусственного интеллекта (ИИ): слабый (узконаправленный) и сильный (общий). Слабый ИИ предназначен для выполнения узкого списка задач. Такими являются голосовые помощники Siri и Google Assistant и все остальные примеры, которые мы приводим в этой статье. Сильный ИИ, в свою очередь, способен выполнить любую человеческую задачу. На данный момент реализация сильного ИИ невозможна, он является утопической идеей.

Как устроена нейросеть

Нейросеть моделирует работу человеческой нервной системы, особенностью которой является способность к самообучению с учетом предыдущего опыта. Таким образом, с каждым разом система совершает все меньше ошибок.

Как и наша нервная система, нейросеть состоит из отдельных вычислительных элементов – нейронов, расположенных на нескольких слоях. Данные, поступающие на вход нейросети, проходят последовательную обработку на каждом слое сети. При этом каждый нейрон имеет определенные параметры, которые могут изменяться в зависимости от полученных результатов – в этом и заключается обучение сети.

Предположим, что задача нейросети – отличать кошек от собак. Для настройки нейронной сети подается большой массив подписанных изображений кошек и собак. Нейросеть анализирует признаки (в том числе линии, формы, их размер и цвет) на этих картинках и строит такую распознавательную модель, которая минимизирует процент ошибок относительно эталонных результатов.

На рисунке ниже представлен процесс работы нейросети, задача которой — распознать цифру почтового индекса, написанную от руки.

До 2010 года попросту не существовало базы данных, достаточно большой для того, чтобы качественно обучить нейросети решать определенные задачи, в основном связанные с распознаванием и классификацией изображений. Поэтому нейросети довольно часто ошибались: путали кошку с собакой, или, что еще хуже, снимок здорового органа со снимком органа, пораженного опухолью.

Но в 2010 году появилась база ImageNet, содержащая 15 миллионов изображений в 22 тысячах категорий. ImageNet многократно превышала объем существовавших баз данных изображений и была доступна для любого исследователя. С такими объемами данных нейросети можно было учить принимать практически безошибочные решения.

Размер ImageNet в сравнении с другими существовавшими в 2010 году базами изображений
До этого на пути развития нейросетей стояла другая, не менее существенная, проблема: традиционный метод обучения был неэффективен. Несмотря на то что важную роль играет число слоев в нейронной сети, важен также и метод обучения сети. Использовавшийся ранее метод обратного шифрования мог эффективно обучать только последние слои сети. Процесс обучения оказывался слишком длительным для практического применения, а скрытые слои глубинных нейросетей не функционировали должным образом.

Результатов в решении этой проблемы в 2006 году добились три независимых группы ученых. Во-первых, Джеффри Хинтон реализовал предобучение сети при помощи машины Больцмана, обучая каждый слой отдельно. Во-вторых, Ян ЛеКан предложил использование сверточной нейронной сети для решения проблем распознавания изображений. Наконец, Иошуа Бенджио разработал каскадный автокодировщик, позволивший задействовать все слои в глубокой нейронной сети.

Типы искусственных нейронных сетей

Есть два типа искусственных нейронных сетевых топологий — с прямой связью и обратной связью.

Нейронные сети с прямой связью

Поток информации является однонаправленным. Блок передает информацию на другие единицы, от которых он не получает никакой информации. Нет петли обратной связи. Они имеют фиксированные входы и выходы.

Нейронные сети с обратной связью

Здесь, допускаются петли обратной связи.

Где используются нейронные сети.

• Они способны выполнять задачи, которые просты для человека, но затруднительны для машин:
• Аэрокосмические — автопилот самолета;
• Автомобильные — автомобильные системы наведения;
• Военные — сопровождение цели, автопилот, распознавание сигнала/изображения;
• Электроника — прогнозирование, анализ неисправностей, машинное зрение, синтез голоса;
• Финансовые — оценка недвижимости, кредитные консультанты, ипотека, портфель торговой компании и др.
• Обработка сигнала — нейронные сети могут быть обучены для обработки звукового сигнала.

Как работают нейронные сети.

В топологии показаны схемы, каждая стрелка представляет собой связь между двумя нейронами и указывает путь для потока информации. Каждая связь имеет вес, целое число, которое контролирует сигнал между двумя нейронами.

Если сеть создает «хороший» и «нужный» выход, то нет необходимости корректировать вес. Однако если сеть создает «плохой» или «нежелательный» вывод или ошибку, то система корректирует свои весовые коэффициенты для улучшения последующих результатов.

ИНС способны к обучению, и они должны быть обучены. Существует несколько стратегий обучения

Обучение — включает в себя учителя, который подает в сеть обучающую выборку на которые учитель знает ответы. Сеть сравнивает свои результаты с ответами учителя и корректирует свои весовые коэффициенты.

Обучение без учителя — это необходимо, когда нет обучающей выборки с известными ответами. Например в задачах кластеризации, т.е. деления множества элементов на группы по каким-то критериям.

Обучение с подкреплением — эта стратегия, построенная на наблюдении. Сеть принимает решение наблюдая за своим окружением. Если наблюдение является отрицательным, сеть корректирует свои веса, чтобы иметь возможность делать разные необходимые решения.