что нарисовать рандомный генератор легкое
Генератор идей для рисования
Генератор идей для рисования создан для того, чтобы помочь начинающим и профессиональным художникам с выбором темы для рисунка в рамках регулярной практики. Если вам скучно и вы хотите что-то нарисовать, но у вас нет интересных задумок, генератор предложит простые или развернутые идеи для рисунка.
Известно, что для того, чтобы прогрессировать как художник и поддерживать себя в хорошей творческой форме, рисовать следует регулярно, а лучше всего каждый день. Не особо сложно придумать себе идеи для скетчей на первых порах, но через какое-то время порождать новый интересный сюжет становится уже не так просто. Чтобы не тратить время и силы на придумывание новых тем, был создан генератор случайных идей, который упрощает эту задачу.
С помощью генератора вы можете создавать уникальные идеи для рисунков в скетчбуке или на бумаге на основе настраиваемых опций, включающих в себя 4 группы настроек:
Добавляя и убирая опции, можно создать различные истории: некоторые можно нарисовать легко, для других потребуется смекалка и определенные умения. А если у вас не лежит душа к рисованию сказочных персонажей или насекомых, просто отключите их в настройках и генератор будет предлагать вам идеи для рисунков исходя из настроек, которые вы выбрали самостоятельно. В итоге получается огромное количество вариантов и тем, из которых вы можете выбрать то, что вам действительно по душе. Таким образом, можно создать свой собственный уникальный сюжет для рисунка на каждый день.
Вы видите предложенный сюжет и картинка в голове выстраивается сама собой, а дальше подключается фантазия и воображение насыщает историю деталями уже без особых усилий.
Обратите внимание, что не обязательно рисовать ровно то, что предложено генератором с первого раза. Нажимая кнопку обновления, добейтесь сюжета, который вызывает у вас эмоциональный отклик. Фантазия работает гораздо лучше, когда то, что рисуется, переживается на чувственном уровне.
Основная цель предложенных идей для рисования в том, чтобы вызвать вдохновение. Таким образом, вы можете изменять сгенерированный сюжет, как вам будет угодно. Например, вам было предложено нарисовать огромного ежа в кустах, а воображение рисует его в лучах солнца на поляне. Почему нет? Пусть бы и на поляне, если вам так хочется. Не стесняйтесь интерпретировать подсказки так, как вам больше нравится.
Что нарисовать?
Иногда трудно придумать что-то, чтобы рисовать. Этот тест поможет вам заполнить эту пустую страницу!
Что мне рисовать?
Иногда наша голова кажется немного пустой. Мы хотим что-то нарисовать, но не можем придумать ничего, что могло бы возродить наш творческий дух. Кажется, нет ничего достойного рисования на этом чистом листе бумаги.
Но больше не беспокойтесь; мы здесь, чтобы помочь вам! Если вам действительно сложно придумать идею для рисования, просто пройдите эту викторину и ответьте на каждый вопрос. Вот увидите, это вас очень вдохновит! Если вы не удовлетворены своим результатом, просто пройдите тест еще раз!
Что мне нарисовать генератор
Вы можете пройти эту викторину, как хотите. Каким бы ни был ваш результат, вы можете решить, копировать ли это изображение фотореалистично, попробовать нарисовать что-то подобное в своем собственном стиле или просто использовать это как вдохновение! Тебе решать!
Если вам нужны случайные результаты, просто случайным образом ответьте на следующие вопросы!
Идеи для рисования
Иногда бывает сложно придумать что-нибудь для рисования. Во время этой викторины вы увидите много отличных изображений, рисунков и картин, которые определенно разожгут ваш творческий потенциал!
Вещи рисовать
Если вам все еще сложно что-то придумать, даже после того, как вы прошли эту викторину несколько раз, вот несколько отличных советов о том, что вы могли бы нарисовать.:
Генераторы и редакторы персонажей. Создание внешности.
Пытаясь найти тему для написания статьи, я старалась оттолкнуться от рисования и создания адоптов. Порой мне и самой сложно придумать образ героя, поэтому я экспериментирую с редакторами персонажей. Зачастую у меня получаются довольно интересные дизайны, которые служат прототипом к будущему рисунку. Правда, в итоге выходит совершенно другая картина.
В интернете сейчас крайне много игр — редакторов. Не все они подходят под наш случай. Иногда становится неловко, когда находишь то, что видеть не стоило.
Было решено составить список простых редакторов персонажей. Здесь не будет приложений для скачивания — только онлайн. Конечно, можно найти и редакторы с 3D моделями и детальной прорисовкой, но это будет слишком долго и, возможно, дорого.
Лист создавался только на основе предпочтений автора.
Charat — сайт с большим количеством креаторов.
Charat.me — японский сайт с редакторами. Здесь можно найти много мейкеров, но я выделю несколько из них.
Genesis
Genesis — игра с созданием только женских персонажей. Однако у неё много различных инструментов. В любом случае у вас получится сделать уникальный дизайн.
Bigbang
Bigbang — то же самое, но уже исключительно с мужскими персонажами.
Randomall
Нельзя не упомянуть о данном сайте, который, как я считаю, может выручить творческого человека. Здесь собраны генераторы внешности, одежды, сюжета. Конечно, здесь не будет визуальной составляющей — только текстовая. Но и этого может быть достаточно для возникновения новой идеи.
Сайт: генерируйте цифровое искусство с помощью ИИ
Искусственный интеллект стремительно идет в массы. Теперь, чтобы работать и творить с помощью машинных алгоритмов, необязательно даже знать, что такое эти машинные алгоритмы. Вместе с ИИ можно дописывать предложения, генерировать музыку, переводить текст и много еще чем заниматься. Большое количество нейросетей разработано для генерации изображений — их основные функции объединили разработчики Playform.
Playform представляют как «единственную платформу, позволяющую создавать полностью самобытные изображения с помощью ИИ». Как пишет Adweek, по сути, так и есть, ведь аналогичные площадки позволяют генерировать изображения только на заранее натренированных моделях вроде «скомбинируйте свое лицо и картину». Playform в этом плане дает больше свободы и позволяет обучать алгоритмы на собственных коллекциях фото.
Пока доступны шесть способов генерации изображений:
Редакция «Ножа» решила поэкспериментировать и сгенерировала новые изображения богини благополучия Лакшми, а еще совместила изображения стекла и крика.
Создание изображений занимает некоторое время — до 8,5 часов, но чем дольше машина будет обрабатывать материалы — тем лучше. Время можно выбрать при регистрации проекта. Чтобы разработать проект, нужно зарегистрироваться и нажать иконку плюса в правом нижнем углу.
Новые пользователи могут генерировать изображения бесплатно: после регистрации каждому участнику разрешают нагружать искусственный интеллект на 10 часов.
Сгенерированные изображения появятся в папке My Projects, а оценить результаты других можно во вкладке Explore.
Как написать генератор изображений, который вас понимает
Автор статьи рассказывает, как за неделю создал Text2Art.com — генератор изображений на основе VQGAN+CLIP, способный рисовать пиксель-арт и живопись, а также изображать то, что вы напишете в текстовом поле.
Для интерфейса используется Gradio, модель работает на сервере FastAPI, а системой очереди сообщений служит Firebase. Подробностями делимся к старту курса по ML и DL.
Галерея Text2Art
Если вам понравился проект, вы можете проголосовать за него здесь.
Введение
Не так давно генеративные картины и NFT штурмом захватили мир. Это стало возможным после значительного прогресса OpenAI в генерации изображения из текста. Ранее в этом году OpenAI анонсировал DALL-E, мощный генератор изображений из текстов.
Чтобы проиллюстрировать, насколько хорошо работает DALL-E, посмотрите рисунки, сгенерированные DALL-E по запросу «a professional high quality illustration of a giraffe dragon chimera, «a giraffe imitating a dragon», «a giraffe made of dragon».
Изображения по запросу «a professional high quality illustration of a giraffe dragon chimera, «a giraffe imitating a dragon», «a giraffe made of dragon».
К сожалению, DALL-E не был выпущен в массы. Вместо него была опубликована модель, которая творит магию DALL-E, — CLIP. CLIP или Contrastive Image-Language Pretraining — это мультимодальная сеть, объединяющая текст и изображения.
Одним словом, CLIP способен оценить, насколько хорошо изображение соответствует надписи или наоборот.
Это крайне полезно в управлении генератором, чтобы создать изображение, точно соответствующее введённому тексту. В фильме «DALL-E» CLIP используется, чтобы ранжировать сгенерированные изображения и входные изображения с наивысшим баллом (самые похожие на тектовый запрос).
Через несколько месяцев после анонса фильма DALL-E был опубликован новый генератор изображений-трансформеров под названием VQGAN (Vector Quantized GAN). Сочетание VQGAN с CLIP даёт качество, аналогичное DALL-E. С момента обнародования предварительно обученной модели VQGAN сообщество создало множество удивительных картин.
Я был поражён результатами и захотел поделиться ими со своими друзьями. Но, поскольку не так много людей готовы погрузиться в код ради генерации картин, я решил сделать Text2Art.com — сайт, где любой может просто ввести подсказку и сгенерировать нужное изображение, не сталкиваясь с кодом воочию.
Как это работает
Итак, как работает VQGAN+CLIP? VQGAN генерирует изображение, а CLIP измеряет, насколько оно соответствует запросу. Затем генератор использует обратную связь от модели CLIP, чтобы сгенерировать более точные изображения. Процедура повторяется, пока оценка CLIP не станет достаточно высокой.
VQGAN генерирует изображения, пока CLIP направляет процесс. Чем больше итераций, тем точнее изображение [источник: иллюстрированный VQGAN от LJ Miranda]
Я не буду рассказывать о внутренней работе VQGAN или CLIP. Но, если вы хотите получить более глубокие объяснения VQGAN, CLIP или DALL-E, обратитесь к этим удивительным ресурсам, которые я нашёл:
X + CLIP
VQGAN+CLIP — это только пример того, на что способно объединение генератора изображений с CLIP. Однако вы можете заменить VQGAN на любой генератор. Появилось много вариантов X + CLIP, таких как StyleCLIP (StyleGAN + CLIP), CLIPDraw (векторный генератор), BigGAN + CLIP и многие другие, даже AudioCLIP, который работает со звуком, а не изображениями.
Редактирование изображений при помощи StyleCLIP [работа о StyleCLIP]
Я воспользуюсь кодом из репозитория clipit от dribnet, этот код генерирует изображения при помощи VQGAN+CLIP в несколько простых строк (обновление: clipit мигрировал на pixray). Его рекомендуется запускать на Google Colab: VQGAN+CLIP требует много памяти GPU. Вот блокнот Colab.
Прежде всего, если вы работаете на Colab, убедитесь, что вы изменили тип рантайма на GPU, вот так:
Установим кодовую базу и зависимости:
«!» — это специальная команда в Google Colab, которая означает, что команда будет запущена в bash, а не в python.
После установки библиотек мы можем просто импортировать clipit и запустить эти несколько строк кода для генерации картины с помощью VQGAN+CLIP.
Просто замените текстовую подсказку на любую другую. Кроме того, вы можете задать clipit такие параметры, как количество итераций, ширина, высота, модель генератора, хотите ли вы генерировать видео или нет, и многие другие. Чтобы больше узнать об опциях, вы можете посмотреть исходный код.
Когда вы запустите код, он сгенерирует изображение. На каждой итерации сгенерированное изображение будет приближаться к тексту, который вы ввели.
Итерации по заросу “underwater city”
Количество итераций
Вот так можно установить количество итераций, им управляет iterations :
Генерация видео
В любом случае нужно генерировать изображение для каждой итерации, поэтому можно сохранить эти изображения и создать анимацию самой генерации. Для этого добавьте make_video=True перед применением настроек.
Получится этот ролик:
Сгенерированный подводный город, запрос “Underwater City”
Управление размером изображений
Баннер 800×200 по запросу “Fantasy Kingdom #artstation”
Генерация пиксель-арта
Изображение по запросу “Knight in armor #pixelart” Изображение по запросу “A world of chinese fantasy video game #pixelart”
VQGAN+CLIP модификатор ключевых слов
Из-за смещения в CLIP добавление определённых ключевых слов к подсказке может придать определённый эффект генерируемому изображению. Например, добавление слова «unreal engine» к текстовой подсказке, как правило, создаёт реалистичное изображение или HD стиль. Добавление определённых названий сайтов, таких как «deviantart», «artstation» или «flickr», обычно делает результаты более эстетичными. Мне больше всего нравится использовать ключевое слово «artstation”, так как я считаю, что помогает создать лучшие картины.
Сравнение ключевых слов
Кроме того, вы можете использовать ключевые слова, чтобы обусловить художественный стиль: «pencil sketch”, «low poly» или даже имя художника — «Thomas Kinkade» или «James Gurney”.
Ключевые слова стиля — сравнение
Чтобы узнать больше о влиянии различных ключевых слов, вы можете ознакомиться с изображением, которое показывает более 200 слов на 4 темы.
UI на Gradio
Gradio — это библиотека Python, которая упрощает построение демонстраций ML до нескольких строк кода. Демоверсия требует меньше 10 минут работы. Кроме того, вы можете запустить Gradio в Colab, и он сгенерирует ссылку для совместного использования на домене Gradio. Ссылкой можно поделиться.
Gradio имеет некоторые ограничения, но я считаю, что это самая подходящая библиотека, когда вы просто хотите продемонстрировать одну функцию.
Ниже код простого пользовательского интерфейса для приложения Text2Art. Думаю, что он достаточно понятен, но, если вам нужно больше объяснений, смотрите документацию Gradio.
Как только вы запустите эту программу в Google Colab или локально, она создаст ссылку, которой можно поделиться, демонстрация будет общедоступной. Не нужно использовать туннелирование SSH вроде ngrok. Кроме того, Gradio также предлагает хостинг за 7 долларов в месяц.
Ссылка в демо, которой можно поделиться.
Однако Gradio хорошо подходит только для демонстрации одной функции. Создание кастомного сайта с дополнительными функциями, такими как галерея, вход в систему или даже просто пользовательский CSS, довольно ограничено или вообще невозможно.
Одно быстрое решение — создать демонстрационный сайт отдельно от пользовательского интерфейса Gradio, затем — встроить интерфейс Gradio через iframe.
Я попробовал этот метод, но осознал один важный недостаток: я не могу персонализировать части, которые должны взаимодействовать с самим приложением ML: валидацию ввода, пользовательский прогресс-бар и т. д., невозможны с iframe. И я решил создать API.
FastAPI для модели
Чтобы сделать API быстрее, вместо Flask я воспользовался FastAPI. Кода меньше, а ещё он автоматически генерирует документацию со Swagger UI, что позволяет тестировать API с помощью простого пользовательского интерфейса.
Кроме того, FastAPI поддерживает асинхронные функции и, как утверждается, он быстрее, чем Flask.
Добавляем /docs/ в URL, чтобы увидеть Swagger Тестируем API в UI Swagger
Вот код, который я написал для выполнения функции ML на сервере FastAPI:
После определения сервера мы можем запустить его с помощью uvicorn. Кроме того, поскольку Google Colab предоставляет доступ к своему серверу только через интерфейс Colab, мы должны использовать Ngrok, чтобы сделать сервер FastAPI публичным.
Код для запуска и демонстрации сервера:
Запустив сервер, мы можем перейти к Swagger UI (добавив /docs в сгенерированный ngrok URL) и протестировать API.
Генерация подводного замка при помощи FastAPI Swagger UI
При тестировании API я понял, что вывод может занять от 3 до 20 минут в зависимости от качества/итераций. Три минуты само по себе уже считается очень долгим для HTTP-запроса, и пользователи могут не захотеть ждать так долго.
Я решил, что установка вывода в качестве фоновой задачи и отправка пользователю электронного письма после получения результата лучше подходят для этой задачи.
Теперь, когда мы определились с планом, напишем функцию для отправки письма. Сначала я использовал почтовый API SendGrid, но после исчерпания квоты бесплатного использования (100 писем в день) перешёл на API Mailgun, который входит в пакет GitHub Student Developer Pack, разрешая студентам отправлять 20 000 писем в месяц.
Вот код для отправки электронного письма с вложением изображения с помощью API Mailgun:
Далее мы изменим код нашего сервера, чтобы использовать фоновые задачи в FastAPI и отправить результат по электронной почте в фоновом режиме.
С помощью приведённого выше кода сервер быстро ответит на запрос сообщением «Task is processed in the background» вместо того, чтобы ждать завершения генерации и ответа с изображением. Когда генерация завершится, сервер по электронной почте отправит пользователю результат.
Изображение и видеозапись отправляются пользователю по электронной почте
Теперь, когда всё вроде бы заработало, я создал фронтенд и поделился сайтом со своими друзьями. Однако при тестировании с несколькими пользователями я обнаружил, что есть проблема параллелизма.
Когда второй пользователь делает запрос на сервер, в то время как первая задача всё ещё обрабатывается, вторая задача каким-то образом завершает текущий процесс, вместо того чтобы создать параллельный процесс или очередь.
Не было уверенности, что вызвало проблему, возможно, это было использование глобальных переменных в коде clipit, а возможно, нет. Я быстро понял, что мне нужно реализовать систему очереди сообщений.
По результатам поисков в Google большинство рекомендует RabbitMQ или Redis. Однако я не был уверен, можно ли установить RabbitMQ или Redis на Google Colab: для этого, похоже, требуется разрешение sudo.
В конце концов, я решил использовать Google Firebase, потому что хотел закончить проект как можно скорее, а с Firebase я знаком лучше всего.
В основном, когда пользователь пытается сгенерировать рисунок во фронтенде, он добавляет запись в queue, которая описывает задачу (введённый текст, тип изображения, размер и т. д.).
С другой стороны, мы запустим сценарий на Google Colab, который будет постоянно прослушивать новую запись в очереди и обрабатывать задания одно за другим.
Код бэкенда, который обрабатывает задание и постоянно прослушивает очередь
На фронте нужно только добавить новую задачу в очередь. Убедитесь, что правильно настроили Firebase на фронтенде:
Мы сделали это! Теперь, когда пользователь попытается создать рисунок на фронтенде, он добавит новую задачу в очередь. Затем рабочий скрипт на сервере Colab обработает задания в очереди, одно за другим. Вы можете заглянуть в репозиторий GitHub, чтобы увидеть весь код.
Лучше понять нейросети и научиться решать проблемы бизнеса с их помощью вы сможете на наших курсах:
Также вы можете перейти на страницы из католога, чтобы увидеть, как мы готовим специалистов в других направлениях.
[5] Flask против FastAPI
Data Science и Machine Learning