DALL-E и прочие ИИ-инструменты, способные создавать фантастические изображения по текстовому описанию, привлекли внимание к генеративным моделям искусственного интеллекта. Но их возможности этим не ограничиваются – искусственный интеллект уже умеет создавать тексты, придумывать шрифты и изображать нашу речь в картинках. Часть из которых будут приведены ниже.
Лучшие инструменты для создания визуальных произведений:
- Magenta — исследовательский open-source проект, изучающий роль машинного обучения как инструмента в творческом процессе. Требует навыков программирования.
- Processing — гибкая программа для ведения заметок, обучающая программированию в контексте визуальных искусств. Включает p5js (для JavaScript) и Processing.py (для Python). Не использует ИИ, но подходит для работы с генеративным визуальным искусством.
Обработка и создание изображений
- AutoDraw — превращает набросок в графическое изображение.
- AI Painter – превращает фотографии в картины, созданные ИИ, или создает абстрактные изображения с помощью нейросети.
Слова и тексты
- GPT-2 — компьютерная языковая модель, созданная OpenAI. Генерирует синтетический текст, если задать ей начало.
- Handwriting with a neural net — играйте с нейросетью, которая создает почерк в зависимости от вашего стиля письма.
Звуки и музыка
- Magenta Studio — коллекция музыкальных плагинов, созданных на базе open-source инструментов и моделей Magenta.
- AI Duet — интерактивное пианино.
- NSynth Sound Maker — позволяет пользователю сочинять собственные гибридные звуки и инструменты.
- MuseNet — инструмент воспроизводит 4-минутные музыкальные композиции с помощью 10 инструментов и может комбинировать стили от кантри до Моцарта с помощью MuseNet (также доступен на GitHub).
Визуализация работы нейросетей
- Activation Atlases — создает атлас функций, изученных нейросетью.
- What neural networks see — позволяет подключить камеру и оценить, как нейросеть воспринимает изображение. Не менее интересен инструмент Feature Visualization.
- Visualizing high dimensional space — визуализирует работу машинного обучения.
- t-SNE — создает двумерные карты данных с сотнями и даже тысячами измерений.
Обучение нейросетей
- Teachable machine — позволяет обучить нейросеть в реальном времени и прямо в браузере, используя собственную камеру. Не требует писать код.
Библиотеки для машинного обучения
- TensorFlow.js — библиотека для разработки и обучения МО-моделей на JavaScript.
- scikit-learn — один из самых популярных инструментов сбора и анализа данных. Он создан на базе NumPy, SciPy и matplotlib с открытым исходным кодом, пригоден для коммерческого использования (лицензия BSD).