«Сбер» представил новую версию своей нейросети для генерации изображений по текстовому описанию — Kandinsky 2.2, которая позволит создавать фотореалистичные изображения с более высоким разрешением и изменять соотношение сторон при генерации, а также обеспечит значительный прирост качества при создании портретов.
Генерация Kandinsky 2.2. Источник изображений: «Сбер»
Для дообучения Kandinsky 2.2 использовался набор данных из 1,5 млрд пар «текст — изображение», что на 300 млн больше, чем для предыдущей версии — Kandinsky 2.1, вышедшей в апреле этого года и набравшей всего за 6 дней 2 млн пользователей.
Новую версию модели научили создавать стикеры, из которых можно собирать полноценные стикерпаки в Telegram. Также благодаря внедрению специального структурного блока управляемых изменений ControlNetона она получила способность изменять по текстовому описанию отдельные объекты или элементы на изображениях, сохраняя при этом композицию исходной иллюстрации.
Генерация Kandinsky 2.2
Согласно пресс-релизу, Kandinsky 2.2 понимает запросы на русском и английском языках, обладает способностью рисовать более чем в 20 стилях, смешивать несколько рисунков, стилизовать изображение по текстовому описанию, генерировать изображения, похожие на заданные, а также дорисовывать недостающие части картинки (inpainting) и создавать картины в режиме бесконечного полотна (outpainting).
Стикерпак от Kandinsky 2.2
«Нейросеть уже не просто пытается подражать творчеству человека, а способна создавать новые художественные смыслы и интерпретации», — сообщил первый зампред правления Сбербанка Александр Ведяхин, добавив, что, как и предыдущая версия, Kandinsky 2.2 находится в открытом доступе, и протестировать её можно совершенно бесплатно.
Сообщается, что ознакомиться с возможностями Kandinsky 2.2 можно на промостранице модели, на платформе FusionBrain.AI, в Telegram-боте и боте соцсети «ВКонтакте», а также при помощи команды «Запусти художника» на умных устройствах Sber, в мобильном приложении Салют. Модель доступна на платформе ML Space в хабе предобученных моделей и датасетов DataHub.
Разработкой и обучением нейросети занимались исследователи Sber AI при партнёрской поддержке учёных из Института искусственного интеллекта AIRI на объединённом датасете Sber AI и компании SberDevices.