Что считается первым изображением, созданным нейросетью
Вопрос о том, какое изображение считать первым, созданным нейросетью, не имеет однозначного ответа. Если говорить о первых экспериментах, то ещё в 1960-х годах нейрокомпьютер «Марк-1» Фрэнка Розенблатта мог распознавать буквы и геометрические фигуры, но не создавал новые изображения. Первые попытки генерации изображений с помощью нейросетей относятся к 2010-м годам, когда появились генеративно-состязательные сети (GAN). Однако широкую известность получило именно произведение «Портрет Эдмонда де Белами», созданное в 2018 году французским коллективом Obvious. Эта работа стала первым художественным произведением, созданным ИИ, которое было продано на аукционе Christie's в Нью-Йорке за 432,5 тысячи долларов. Именно этот портрет чаще всего называют «первым изображением нейросети» в контексте искусства, хотя технически генерация изображений существовала и раньше.
Как создавался «Портрет Эдмонда де Белами»
«Портрет Эдмонда де Белами» был создан с помощью генеративно-состязательной сети (GAN). Архитектура GAN была предложена Яном Гудфеллоу в 2014 году и состоит из двух нейросетей: генератора и дискриминатора. Генератор создаёт изображения, а дискриминатор пытается отличить их от реальных. В процессе обучения генератор постепенно улучшает свои работы, пока дискриминатор не перестанет отличать их от настоящих.
Для создания портрета команда Obvious загрузила в генератор 15 тысяч портретов, написанных между XIV и XX веками. После обучения сеть создала серию из 11 портретов вымышленной семьи Белами. Название семьи отсылает к фамилии Гудфеллоу: «good fellow» переводится на французский как «bel ami». Сам портрет Эдмонда де Белами изображает мужчину в тёмном сюртуке, с нечётким лицом и размытыми чертами, что характерно для ранних GAN. Работа была подписана формулой генеративной сети, что подчёркивает её происхождение.
Почему первое изображение нейросети стоило так дорого
Продажа «Портрета Эдмонда де Белами» за 432,5 тысячи долларов вызвала много споров. С одной стороны, это исторический момент: впервые произведение, созданное искусственным интеллектом, было продано на престижном аукционе. С другой стороны, многие эксперты считают, что цена была обусловлена новизной и ажиотажем, а не художественной ценностью. Молодой художник Робби Баррат, работающий с ИИ, отметил, что в арт-сообществе таких авторов часто считают «маркетологами», а не художниками.
Ценность работы определяется не только её происхождением, но и контекстом. Аукцион Christie's, внимание СМИ и историческая значимость сделали портрет уникальным артефактом. Кроме того, покупатель, вероятно, рассчитывал на рост стоимости в будущем. Однако с тех пор технологии генерации изображений шагнули далеко вперёд, и современные нейросети создают гораздо более качественные и реалистичные работы, но их рыночная цена обычно значительно ниже.
Эволюция нейросетей: от перцептрона до диффузионных моделей
История нейросетей началась задолго до появления GAN. В 1944 году Уоррен Маккалоу и Уолтер Питтс предложили первую математическую модель нейрона. В 1957 году Фрэнк Розенблатт создал перцептрон — однослойную нейросеть, которая могла распознавать простые образы. Однако в 1969 году Марвин Минский и Сеймур Паперт доказали ограниченность перцептрона, что привело к «зиме ИИ» — периоду застоя в исследованиях.
Возрождение интереса произошло в 2010-х годах благодаря развитию графических процессоров (GPU), которые позволили обучать глубокие нейросети. В 2012 году нейросеть AlexNet победила на конкурсе ImageNet с ошибкой 16,4%, что было значительно лучше конкурентов. Это стало отправной точкой для развития глубокого обучения. В 2014 году появились GAN, а в 2015 году — диффузионные модели, которые сегодня лежат в основе таких генераторов, как Kandinsky, Midjourney и Stable Diffusion. Диффузионные модели работают по принципу постепенного восстановления изображения из шума, что позволяет создавать высококачественные и детализированные картинки.
Современные генераторы изображений: Kandinsky и его особенности
Одним из самых доступных генераторов изображений для русскоязычных пользователей является Kandinsky, разработанный командой Сбера. Модель работает на архитектуре диффузионных моделей и понимает запросы на русском языке без перевода. Kandinsky доступен бесплатно через несколько платформ: веб-сайт FusionBrain, Telegram-бот, мобильное приложение и API. Это делает его идеальным выбором для первого знакомства с генерацией изображений.
Актуальная версия Kandinsky 3.1 значительно улучшила качество детализации и точность следования запросу. Модель поддерживает форматы 1:1, 16:9 и 9:16, а максимальное разрешение составляет 1024×1024 пикселей. Генерация занимает от 10 до 30 секунд. В отличие от зарубежных аналогов, Kandinsky не требует VPN и работает без ограничений из России. Однако у него есть ограничения: текст на изображениях часто получается нечитаемым, а детализация рук и пальцев может быть неточной.
Как создать первое изображение с помощью нейросети: пошаговая инструкция
Создать первое изображение с помощью нейросети можно всего за несколько минут. Вот пошаговый алгоритм для Kandinsky через веб-интерфейс FusionBrain:
- Откройте сайт fusionbrain.ai и авторизуйтесь через Сбер ID или email.
- Выберите режим «Текст в изображение» (Text to Image).
- Введите текстовый запрос (промпт). Например: «уютная кофейня в осеннем парке, мягкий свет, акварельный стиль».
- Настройте параметры: соотношение сторон, стиль, количество изображений.
- Нажмите «Сгенерировать» и подождите 10–30 секунд.
- Оцените результат. Если он не устраивает, скорректируйте запрос и сгенерируйте заново.
- Скачайте изображение кнопкой загрузки.
Для Telegram-бота процесс ещё проще: найдите бота Kandinsky, нажмите «Старт» и отправьте текстовое описание. Бот вернёт изображение прямо в чат. Этот способ не требует установки дополнительных приложений и подходит для быстрого тестирования.
Как писать эффективные промпты для генерации изображений
Качество результата генерации на 80% зависит от запроса. Универсального рецепта нет, но есть проверенная формула: объект + действие/состояние + окружение + стиль + освещение. Чем конкретнее каждый элемент, тем предсказуемее результат.
Например, вместо «красивый пейзаж» лучше написать «горное озеро на рассвете, туман над водой, отражение сосен, фотореализм, мягкий золотистый свет». Слабый промпт «нарисуй дом» даст случайный результат, а сильный «двухэтажный деревянный дом с красной крышей в заснеженном лесу, дым из трубы, тёплый свет в окнах, вечерние сумерки, иллюстрация в стиле детской книги» позволит получить изображение, которое можно использовать без переделки.
Полезно добавлять ключевые слова, описывающие стиль (акварель, масло, фотореализм, аниме), освещение (мягкий свет, контровой свет, золотой час), а для реалистичных фото — параметры камеры (макросъёмка, портретный объектив). Также можно указать атмосферу: уютный, драматичный, мистический.
Сравнение Kandinsky с другими генераторами: Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion
Выбор генератора зависит от задачи и бюджета. Kandinsky бесплатен и отлично понимает русский язык, работает без VPN, что делает его лучшим выбором для российских пользователей. Однако по качеству фотореализма он уступает Midjourney и DALL-E. Midjourney требует подписки от $10 в месяц и VPN, но создаёт впечатляющие художественные изображения. DALL-E доступен в составе ChatGPT Plus ($20/мес) и хорошо справляется с текстом на картинках. Stable Diffusion бесплатен и может работать локально, но требует технических навыков для настройки.
Kandinsky силён в стилизованных иллюстрациях и пейзажах, но слаб в генерации читаемого текста и сложных логотипов. Для большинства задач рядового пользователя его возможностей достаточно. Важно помнить, что условия использования изображений могут меняться, поэтому перед коммерческим применением стоит проверять актуальную лицензию.
Практические примеры использования генераторов изображений
Генераторы изображений находят применение в разных сферах. Блогеры используют их для создания обложек статей и постов в соцсетях. Например, для обложки статьи о технологиях можно сгенерировать изображение «раскрытая книга с летящими из неё буквами, тёплый свет, иллюстрация, пастельные тона» в формате 16:9. Для презентаций лучше подходят минималистичные изображения с чистым фоном — добавьте к промпту «белый фон», «минимализм», «изолированный объект».
Малый бизнес может экономить на дизайнере, создавая изображения для соцсетей, но для логотипов и брендинга генераторы пока не подходят из-за проблем с текстом. Преподаватели могут быстро создавать иллюстрации к урокам, но стоит учитывать, что фильтры могут блокировать некоторые исторические сцены. Маркетологи используют генераторы для создания концептов для обсуждения, но финальные изображения для коммерческого использования почти всегда требуют доработки в графическом редакторе.
Ограничения и этические вопросы генерации изображений
Несмотря на впечатляющие возможности, генераторы изображений имеют ограничения. Во-первых, они не всегда точно следуют запросу, особенно в деталях: руки, пальцы, текст и сложные композиции могут быть искажены. Во-вторых, существуют строгие фильтры цензуры, которые блокируют некоторые запросы, даже безобидные. В-третьих, этические вопросы: использование изображений, созданных ИИ, может нарушать авторские права, если модель обучалась на защищённых работах.
Также важно помнить, что нейросети не понимают контекст и могут создавать стереотипные или оскорбительные изображения. Поэтому перед публикацией сгенерированных работ стоит проверять их на соответствие этическим нормам. Наконец, не стоит полностью полагаться на генераторы для профессиональной работы — они хороши как инструмент для черновиков и идей, но финальные материалы требуют человеческого контроля.
Вопросы и ответы
Какое изображение считается первым, созданным нейросетью?
Чаще всего первым изображением, созданным нейросетью, называют «Портрет Эдмонда де Белами», проданный на аукционе Christie's в 2018 году за 432,5 тысячи долларов. Однако технически генерация изображений существовала и раньше, но именно эта работа стала первым художественным произведением ИИ, получившим широкую известность и коммерческую ценность.
Как работает генеративно-состязательная сеть (GAN)?
GAN состоит из двух нейросетей: генератора и дискриминатора. Генератор создаёт изображения, а дискриминатор пытается отличить их от реальных. В процессе обучения генератор улучшает свои работы, пока дискриминатор не перестанет отличать их от настоящих. Этот метод был изобретён Яном Гудфеллоу в 2014 году и использовался для создания «Портрета Эдмонда де Белами».
Сколько стоит использовать Kandinsky?
Kandinsky бесплатен для личного использования. В отличие от Midjourney, где подписка стоит от $10 в месяц, Kandinsky не требует оплаты и банковской карты. Доступны все основные функции: генерация по тексту, выбор формата и стиля. Для коммерческого использования стоит проверить актуальную лицензию на сайте FusionBrain.
Какой генератор лучше для русскоязычных пользователей?
Для русскоязычных пользователей лучшим выбором является Kandinsky, так как он понимает запросы на русском языке, работает без VPN и бесплатен. Midjourney и DALL-E требуют VPN и подписки, а Stable Diffusion сложен в настройке. Kandinsky отлично подходит для большинства задач, хотя уступает конкурентам в фотореализме.
Почему нейросети плохо рисуют руки и текст?
Проблемы с руками и текстом связаны с особенностями обучения нейросетей. Модели обучаются на больших наборах изображений, где руки часто находятся в разных позах, а текст имеет множество шрифтов и стилей. Нейросеть не понимает анатомию и лингвистику, поэтому генерирует приблизительные, но не точные детали. С каждой новой версией генераторов эти проблемы уменьшаются, но полностью не исчезают.
Можно ли использовать сгенерированные изображения в коммерческих целях?
Условия использования зависят от конкретного генератора. Для Kandinsky на момент написания статьи генерации доступны для использования, но с определёнными ограничениями. Перед коммерческим применением рекомендуется проверить актуальную лицензию на официальном сайте. Для Midjourney и DALL-E также действуют свои правила, которые могут меняться.