用于图像生成的流行神经网络列表 一般来说

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我们最近谈到 聊天GPT以及为什么它是每个处理文本的人（而不仅仅是）的好助手。今天我们就来说说图像！ 和以前一样，我们将使用真实的例子来看看结果的质量和相关性如何。当然，我们将分享我们的行动算法。让我们展示一下现代神经网络能够做什么，以及它还不能处理什么。


简短的前言 谷歌喜欢独特的内容——这是事实。但当我们谈论独特性时，我们通常谈论的是文本。图像常常无人看管。但它们也在排名中发挥作用。相对而言，两个相同的网站中，使用原图的网站搜索结果会更高。 获取此类图像有多种选择：从照片库中购买（不一定保证唯一性，因为其他人也可以使用相同的图像）、自己创建图像、聘请摄影师、设计师或其他负责图像部分的专家。


你的内容。最近，另一种方法开始迅速发展——使用神经网络生成图像。，有数十种功能平 英国电报数据 台能够根据描述（提示）生成非常易于理解的图像。甚至有些可以“重新绘制”您的简单草图并从中创建真正的艺术作品。


我们可以列举一些最受欢迎的： 中途; 稳定扩散; 蜡笔; 斯塔里艾; GauGAN2; 梦。 许多神经网络在云端生成图像。对于大多数人来说，这是一个优先选择，因为神经网络的运行需要大量的计算能力。创建 512x512 像素图像可能是一项极其耗时的任务，即使对于相对较新且功能相当强大的计算机也是如此。


建议使用配备 M1 或 M2 芯片的 macOS 设备，它们可以很好地应对此类任务。 因此建议：如果您没有高性能计算机，请使用云神经网络。否则，即使生成一个小图像，您也将需要花费 10 到 20 分钟。这个过程不太可能给你带来快乐。


但让我们从理论转向实践！ 使用 Midjourney 生成图像 我们选择这个特定的神经网络有以下三个原因： Midjourney 理所当然地是目前最先进的技术之一。 神经网络非常清楚地“理解”他们想要从中得到什么。