12 սփրայթ և 61 գույն. ինչպես նեյրոնային ցանցը Qwen Image 2.1-ի սևագրերից ստեղծեց պիքսել-արտ թալիսման

Հոդվածի հեղինակը կիսվում է Qwen Image 2.1 նեյրոնային ցանցի կողմից գեներացված պատկերները լիարժեք պիքսել-արտ սփրայթների վերածելու իր փորձով: Սկզբնական գեներացիաները հաճախ պարունակում են հազարավոր գույներ և չունեն հստակ ցանց, ինչը դրանք դարձնում է ոչ պիտանի անիմացիայի կամ գունային գամման փոխելու համար: Հրապարակման մեջ ներկայացված է տեխնիկական փայփլայն, որը նորմալացնում է այդ «սևագրերը»՝ դրանք բերելով հստակ ձևաչափի. մեկ պիքսել՝ մեկ գույն սահմանափակ պալիտրայից: Հեղինակը մանրամասն նկարագրում է մշակման գործընթացը, ներառյալ գույների ինդեքսավորման և ցանցին կցման գործիքների օգտագործումը, ինչպես նաև վերլուծում է յուրաքանչյուր փուլում առաջացող տիպիկ սխալները: Այս մոտեցումը թույլ է տալիս ստեղծել որակյալ թալիսմաններ վեբ-նախագծերի համար՝ պահպանելով կերպարի վիզուալ բնութագրերի նկատմամբ վերահսկողությունը, ինչը հնարավոր չէ գեներատիվ մոդելների «հում» արդյունքների դեպքում:
This is a summary. Read the full article at the original source:
HabrԿապակցված
Թերևս DLSS 5-ի միակ օգտակար կիրառությունը՝ սև-սպիտակ ֆիլմեր
Habr-ում հրապարակված հոդվածում հեղինակը անսովոր փորձ է կատարում՝ օգտագործելով DLSS 5 upscaling տեխնոլոգիան սև-սպիտակ ֆիլմերի մշակման համար։ Չնայած հեղ…
Արհեստական բանականությամբ ստեղծված ինֆլուենսերները յուրացնում են կատակերգուների նյութերը՝ դրամայնացման նպատակով
Արհեստական բանականությամբ ստեղծված սոցիալական մեդիայի ինֆլուենսերների ցանցը ավելի հաճախ է օգտագործում սթենդ-ափ կատակերգուների մտավոր սեփականությունը՝…
ChatGPT-ն այժմ կարող է դիտել ձեր Chrome-ի ներդիրները՝ ձեր փոխարեն առաջադրանքներ կատարելու համար
OpenAI-ը թարմացրել է իր ChatGPT Chrome ընդլայնումը՝ ներկայացնելով նոր գործառույթ, որը թույլ է տալիս արհեստական բանականությանը ուղղակիորեն փոխազդել ձեր…


.gif)
