Девушка картинки рисунок: Рисунки красивых девушек карандашом для срисовки (70 фото) ✏

10.05.2023 Facebook Twitter LinkedIn Google+ Разное

Содержание

Kandinsky 2.0 — первая мультиязычная диффузия для генерации изображений по тексту / Хабр

Диффузия всё увереннее вытесняет GANы и авторегрессионные модели в ряде задач цифровой обработки изображений. Это не удивительно, ведь диффузия обучается проще, не требует сложного подбора гиперпараметров, min-max оптимизации и не страдает нестабильностью обучения. А главное, диффузионные модели демонстрируют state-of-the-art результаты почти на всех генеративных задачах — генерации картинок по тексту, генерация звуков, видео и даже 3D!

К сожалению, большинство работ в области text-to-something сосредоточены только на английском и китайском языках. Чтобы исправить эту несправедливость, мы решили создать мультиязычную text-to-image диффузионную модель Kandinsky 2.0, которая понимает запросы более чем на 100 языках! И главное, на русском 😉 Подробности — под катом.

Модель Kandinsky 2.0 уже доступна на HuggingFace и GitHub, а попробовать генерацию можно на сайтах FusionBrain и rudalle. ru. Над этим проектом работали исследователи из SberAI и SberDevices при научной поддержке учёных из Института искусственного интеллекта AIRI.

Обязательно почитайте про наши предыдущие text-to-image модели, если вы не очень знакомы с темой синтеза изображений по текстовым описаниям:

  • ruDALL-E

  • Kandinsky

Рисунок 1 — Примеры сгенерированных изображений при помощи Kandinsky 2.0.

Что такое диффузия?

Существует много подходов к описанию диффузионных моделей, но если опустить некоторые математические тонкости, то диффузия работает следующим образом:

  1. Сначала нужно итеративно испортить изображение, например, с помощью зашумления (прямой диффузионный процесс)

  2. На втором этапе необходимо научиться итеративно восстанавливать изображение (обратный диффузионный процесс)

Рисунок 2 — Пример диффузионного процесса из статьи «Denoising Diffusion Probabilistic Models».

Впервые диффузионные модели были описаны в статье 2015 года Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics — и, как видно из названия статьи, тут к её описанию пытались подойти через математический аппарат термодинамики. Отсюда взялось и название.

Диффу́зия — процесс перемешивания вещества, приводящий к выравниванию распределения.

В случае изображений такой процесс может выглядеть как, например, постепенное зашумление картинки до тех пор, пока от неё не останется гауссовский шум.

Впервые превосходство диффузионных моделей над GAN’ами продемонстрировали в 2021 году в статье Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis. Авторы предложили и первый способ управления генерацией (conditioning), который назвали classifier guidance — использование градиентов от дополнительного классификатора для генерации объектов нужного класса (например, собак). Само же управление осуществляется через механизм Adaptive GroupNorm, то есть через предсказание коэффициентов нормализации.

Эту статью можно считать поворотным моментом, после которого многие переключились на исследование диффузии для различных задач генеративного ИИ. Каждые несколько недель начали появляться новые статьи о диффузии для superresolution, image inpainting, audio generation, text-to-video, text-to-3D и даже motion generation! Мы же сосредоточимся на задаче text-to-image — генерации картинок по текстовому описанию.

Text-to-image диффузия

Как мы уже сказали ранее, в случае диффузионного процесса в модальности изображений процесс обычно сводится к зашумлению и устранению шума, поэтому в качестве базовой архитектуры принято использовать UNet и различные её модификации.

Рисунок 3 — Архитектура UNet отлично подходит для задачи устранения шума и, следовательно, для моделирования диффузионного процесса.

Чтобы генерировать изображение на основе текста, нужно чтобы этот текст как-то учитывался во время генерации (text-conditioning). В статье OpenAI про модель GLIDE авторы предложили адаптировать метод classifier-free-guidance для текста. На этом подходе будут основаны все последующие text-to-image диффузионные модели, поэтому расскажем о нём чуть подробнее:

  1. Текст кодируется в список эмбеддингов некоторым заранее определённым энкодером (в GLIDE — это был обучаемый трансформер).

  2. Эмбеддинги проецируются на размерность слоя attention в UNet.

  3. Затем они конкатенируются с контекстом UNet на каждом слое (управление через внимание).

  4. CLS эмбеддинг подаётся на вход Adaptive Group Normalization (управление через нормировку).

  5. Во время обучения текст на вход модели подаётся не всегда, а только с некоторой вероятностью

  6. При сэмплировании на каждом шаге генерируется два варианта апдейта: с учётом текста и без него. При этом финальный апдейт экстраполируется в сторону того, который был получен с учётом текста.

За счёт такого подхода удаётся управлять диффузией не только при помощи меток классов (кот, собака, машина и тд.), но и по полноценным текстам! Причём очень качественно.

В дальнейшем генерацию по тексту удалось значительно улучшить за счёт использования замороженных предобученных текстовых энкодеров и механизма каскадного повышения разрешения (Imagen). Оказалось, что совершенно незачем обучать текстовую часть text-to-image моделей — если взять замороженную T5-xxl, то качество картинок и понимание текста получается намного выше, а ресурсов для обучения требуется сильно меньше. Также в этой статье предложили улучшение сэмплирования — динамический трешхолдинг, который позволил повысить качество генерации при средних и высоких значениях guidance scale (варьируемый параметр, отвечающий за степень близости генерируемых сэмплов к тексту). Трешхолдинг — ограничение значений пикселей на каждом шаге диффузии, и если такое ограничение не использовать, то значения пикселей могут выйти далеко за пределы допустимого диапазона, что негативно скажется на генерации.

В статье про Latent Diffusion авторы показали, что на самом деле и картиночную часть не нужно обучать (по крайней мере не полностью). Если взять сильный автоэнкодер для картинок (VQ-VAE или KL-VAE) в качестве визуального декодера и пытаться диффузией генерировать эмбеддинги из его латентного пространства, а не само изображение, то обучение пойдёт ещё быстрее. Недавно выпущенная модель Stable Diffusion также основана на этом подходе.

Рисунок 4 — Архитектура модели из статьи про Latent Diffusion.

Архитектура Kandinsky 2.0

В основе Kandinsky 2.0 лежит улучшенный подход Latent Diffusion (мы генерируем не изображения, а их латентные векторы) с несколькими существенными отличиями:

  • Мы используем два мультилингвальных текстовых энкодера, эмбеддинги которых конкатенируются

  • Больше UNet (1.2 млрд параметров)

  • Динамический трешхолдинг в процессе сэмплирования

Рисунок 5 — Архитектура модели Kandinsky 2.0.

Чтобы модель стала по-настоящему мультиязычной, мы решили использовать мультилингвальный энкодер, причём сразу два: XLMR-clip и mT5-small. Таким образом, модель может понимать не только английский, русский, французский и немецкий, но даже монгольский, иврит и фарси! Всего 101 язык. Почему было решено использовать сразу две модели для кодирования текста? Потому что у этих моделей разные, но очень важные особенности — XLMR-clip видел картинки и даёт близкие эмбеддинги для разных языков, а mT5-small хорошо понимает сложные тексты. И наши предварительные тесты показали, что такая комбинация работает лучше всего, а так как обе модели имеют не очень много параметров (560M и 146M), то было решено использовать два энкодера сразу.

На рисунке ниже можно увидеть генерацию, полученную по текстовому промту на двух языках. Несмотря на такой формат описания, генерируется структурно правильное изображение.

Рисунок 6 — Генерация Kandinsky 2.0 для запроса «A teddy bear на Красной площади».

Как происходило обучение?

Обучение проходило на платформе ML Space c использованием мощностей суперкомпьютеров Christofari. Нам потребовалось 196 карт NVIDIA A100 с 80 Гб памяти на каждой из них. Всё обучение заняло 14 дней или 65 856 GPU-часов. Сначала 5 дней модель училась на разрешении 256х256, затем 6 дней на разрешении 512×512 и 3 дня на максимально чистых данных.

Для обучения использовались следующие гиперпараметры:

  • Оптимизатор: AdamW с дефолтными параметрами

  • OneCycleLR: max_iter=500k, max_lr=1e-4, pct_start=0. 01

  • Batch size: 48

  • Linear noise scheduler: beta_start = 0.0001, beta_end = 0.02

  • Diffusion steps: 1000

  • Ограничение длины текстов: 77 токенов

  • Разрешение: 256 -> 512

В качестве обучающих данных мы использовали комбинацию датасетов, которые мы предварительно отфильтровали по критериям наличия водяных знаков, низкого разрешения, низкого соответствия текстовому описанию по метрике CLIP-score:

  • LAION-improved-aesthetics — 700 M

  • LAION-aesthetics-multilang — 46 M

  • ruDALLE-russian — 44 M

Дополнительные возможности модели

Для решения задач inpainting и outpainting мы обучаем дополнительную модель по аналогии с подходом из GLIDE: в качестве инициализации берём обученную Kandinsky 2. 0 и добавляем к первой конволюции дополнительный канал для маски. После этого продолжаем обучение модели, но случайным образом закрашиваем часть каждой картинки и конкатенируем к ней соответствующую маску.

Рисунок 7 — Примеры маскирования при обучении задаче inpainting.Рисунок 8 — Пример outpainting “зелёная планета в космосе”Рисунок 9 — Пример inpainting «Девушка в красном платье».

Мультиязычная генерация

Kandinsky 2.0 — это первая мультилингвальная модель для генерации изображений по тексту, поэтому впервые появилась возможность оценить лингво-визуальные смещения в языковых культурах, что мы первым делом и сделали.

Ниже приведены результаты генерации одного и того же запроса на разных языках. Например, для запроса на русском «человек с высшим образованием» в результатах генерации присутствуют исключительно белые мужчины, а для французского варианта “Photo d’une personne diplômée de l’enseignement supérieur” результаты более разнообразные. Хочется отметить, что только в русскоязычном варианте присутствуют грустные люди с высшим образованием.

А ещё с помощью этого подхода можно составить средний портрет «опасного человека» или «грабителя» для разных языковых культур и образ национальной кухни.

Заключение

Впереди у нас запланировано ещё много экспериментов с крупными языковыми моделями и другими подходами к процессу диффузии, но уже сейчас можно смело заявить, что Kandinsky 2.0 — это первая по-настоящему мультиязычная диффузионная модель! Генерацию и инпеинтинг, можно попробовать на сайтах FusionBrain и rudalle.ru, а также при помощи команды «Запусти художника» на умных устройствах Sber и в мобильном приложении Салют.

Железный человек on the Moon 背景中的烟花

Авторы

Если вам интересно следить за новинками в DL, то обязательно подписывайтесь на каналы авторов Kandinsky 2.0 в Telegram:

  • Градиентное погружение

  • AbstractDL

Коллектив авторов: Арсений Шахматов, Антон Разжигаев, Владимир Архипкин, Александр Николич, Игорь Павлов, Андрей Кузнецов, Денис Димитров, Татьяна Шаврина, Сергей Марков.

Полезные ссылки

  • Kandinsky 2.0 демо

  • ruDALL-E демо

  • Большая версия ruDALL-E, или Как отличить Кандинского от Малевича

  • ruDALL-E: генерируем изображения по текстовому описанию, или Самый большой вычислительный проект в России

  • Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics

  • Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis

  • GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models

  • Classifier-Free-Guidance

  • Imagen: Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding

  • High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

  • Stable Diffusion

  • The Illustrated Stable Diffusion

  • XLMR-clip

  • mT5-small

Девушка курит — 90 фото

1


Девушки курят арт


2

Курильщик арт


3

Девушка с сигаретой арт


4

Курящая девушка арт


5

Эгоистка девушка рисунок


6

Курильщик арт


7

Девушка с сигаретой арт


8

Девушка с сигаретой арт


9

Девушка курит арт


10

Курящие девушки арт


11



Девушка курит


12

Художница Fernanda Suarez


13

Аниме девушка с сигаретой


14

Курящая девушка аниме


15

Курящая девушка арт


16

Девушка в наушниках


17

Девушка курит арт


18

Курящий человек арт


19

Курящие девушки арт


20

Трисс Меригольд Нуар


21


Девушка курит арт


22

Курящая девушка аниме


23

Скетчбук курящая девушка


24

Аниме девушка курит


25

Life is Strange Хлоя с сигаретой


26

Девушка с сигаретой арт


27

Девушка с ВЕЙПОМ


28

Парень курит арт


29

Вульгарная девушка арт


30

Художник Брайан Виверос


31



Тян с сигаретой


32

Аниме девушка дым


33

Девушки курят


34

Курящая девушка арт


35

Va-11 Hall-a Джилл арт курит


36

Эстетика курения девушки


37

Аниме девушка с сигаретой


38

Курящая девушка аниме


39

Аниме ведьма


40

FLCL мамими


41


Аниме девушка с сигаретой


42

Аниме Эстетика депрессия


43

Арты дерзких девушек


44

Аниме девушка с сигаретой


45

Аниме парень с сигаретой


46

Фотосессия с дымом сигарет


47

Лиза Шульгина


48

Силуэт девушки с сигаретой


49

Мужчина с сигаретой арт


50

Аниме тян курит


51


Келли кокс


52

Курящая девушка аниме


53

Сакурай Анастасия


54

Крутые рисунки для срисовки


55

Хелена Бонем Картер Марла


56

Фури кури never knows best


57

Девушка в дыму


58

Аниме девушка с сигаретой


59

Арты с сигаретами


60

Аниме депрессия


61



Девушка с сигаретой арт


62

Курящая девушка аниме


63

Хлоя 2д


64

Силуэт курящей девушки


65

Лана дель Рей курит арт


66

Девушка с сигаретой арт


67

Девушка курит арт


68

Черноволосая девушка с сигаретой


69

Аниме курит депрессия


70

Дерзкие рисунки


71


Пабло Виверос художник


72

Нарисовать девушку с сигаретой


73

Депрессивные аниме девушки


74

Мультяшная девушка с сигаретой


75

Девушка в дыму


76

Девушка с сигаретой арт


77

Аниме девушка с сигаретой


78

Девушка с кальяном нарисованная


79

Персонаж с кальяном


80

Девушка с ВЕЙПОМ


81


Курящая девушка арт


82

Карикатуры на курящих женщин


83

Курящая девушка


84

Курящая девушка арт


85

Kirill Wolf


86

Харуми Хиронака


87

Эстетика курения


88

TV girl cigarettes out the Window


89

Рыжая девушка курит

Более 30 000 женских рисунков | Скачать бесплатные изображения на Unsplash

30 000+ женских рисунков | Download Free Images on Unsplash
  • A photoPhotos 10k
  • A stack of photosCollections 10k
  • A group of peopleUsers 0

person

female

portrait

photography

Unsplash logo

Unsplash+

In collaboration with Benoît Deschasaux

Unsplash+

Разблокировать

Hd обои для планшетадомашний офисработа на планшете

behrouz sasani

портрет человекаHd синие обои

–––– –––– –––– – –––– ––––– –– – –– –––– – – –– ––– – – –––– – –.

Alexander Krivitskiy

Hd grey wallpapersphotophotography

David Hofmann

dancerDance images & picturespose

saeed karimi

Hd kids wallpapersiransecret

Michael Austin

tytheringtonwotton-under-edgeuk

Unsplash logo

Unsplash+

In collaboration with Benoît Дешасо

Unsplash+

Unlock

electronicsphoto editingdigital artist

Thea Hoyer

facereferenceblack&white

Jernej Graj

Girls photos & imagesindonesiauluwatu

engin akyurt

Turkey images & picturesHd red wallpaperssocks

Frank Uyt den Bogaard

People images & картинкиблондинкаПариж картинки и изображения

🇸🇮 Янко Ферлич

детская модельмолодая девушкаженский ребенок0011 Unsplash logo

Unsplash+

In collaboration with Getty Images

Unsplash+

Unlock

slovakiacreativityFriendship images

Alexander Krivitskiy

female modelwoman modelagency model

Velizar Ivanov

Women images & picturesmodelCover photos & images

Zulmaury Saavedra

Люди фото и обоиHd белые картинкиHd черные обои

Alex Perez

светлые волосыHd вода обоисветлые волосы

George Bohunicky

fashionhairhairstyle

Unsplash logo

Unsplash+

In collaboration with Getty Images

Unsplash+

Unlock

diyartist’s canvasstudio — workplace

name_ gravity

femalebunhair bun

Hd tablet wallpapershome officeworking on a tablet

Hd серые обоифотофотография

Hd детские обоиiransecret

электроникаредактирование фотографийцифровой художник

facereferenceblack&white

Turkey images & picturesHd red wallpaperssocks

People images & picturesblondeParis pictures & images

female modelwoman modelagency model

People images & picturesHd white wallpapersHd black wallpapers

fashionhairhairstyle

diyartist’s canvasstudio — workplace

––– – –––– –––– – –––– – –––– –– – –– –––– – – –– ––– –– –––– – –.

портретчеловекHD синие обои

dancerDance images & picturespose

tytheringtonwotton-under-edgeuk

Girls photos & imagesindonesiauluwatu

child modelyoung girlfemale child

slovakiacreativityFriendship images

Women images & picturesmodelCover photos & images

blonde hairHd water wallpapersblond hair

femalebunhair bun

Связанные коллекции

ссылки на рисунки — женские

156 фотографий0011

drawing pose reference female

23 photos · Curated by linndou

Female

981 photos · Curated by Juna Biagioni

Hd tablet wallpapershome officeworking on a tablet

dancerDance images & picturespose

electronicsphoto editingdigital artist

Girls photos & фотоindonesiauluwatu

slovakiaтворчествоДружба фото

Люди фото и картинкиHd белые картинкиHd черные обои

Женская булочка Bunhair

Pormoramanhd Blue Walpapers

Tytheringtonwotton-Under-Ededuk

Images & Pictureshd Red Walpapersocks

Photos и PictureBlondeparis и изображения

Women Image рабочее место

–––– –––– –––– – –––– – –––– –– – –– –––– – – –– ––– –– –––– – –.

HD Grey Wallpapersphotopotoprograph

HD Kids WallpapersIransecret

Facereferenceblack & White

Ребенок -модельный девочек. by linndou

Женщина

981 фотография · Куратор Джуна Бьяджони

женщина модельженщина модельагентство модель

светлые волосыВодные обои с высоким разрешениемсветлые волосы

Просмотр премиальных изображений на iStock | Скидка 20% на iStock

Логотип Unsplash

Сделайте что-то потрясающее

Девушка в восторге от Интернета, нарисовав 15 портретов одновременно, Ананд Махиндра предлагает финансовую помощь

Изображение предоставлено NDTV, Twitter/ Ананд Махиндра

Писатель: Шива Чаудхари

Выпускник факультета журналистики и массовых коммуникаций с соответствующими навыками, специализирующийся на редактировании и написании контента. Я верю в точное распространение информации, основанной на фактах, для общественности.

См. статью Шивы Чаудхари

Индия, 29 октября 2022 г.

, 6:48 утра по Гринвичу

Редактор: Снехадри Саркар |

Несмотря на то, что он большой фанатик спорта, его интерес также заключается в основных новостях и придирках к тенденциям, а также в меньшем количестве разговоров о повседневных проблемах.

См. статью Снехадри Саркара

Креативщики: Шива Чаудхари

Выпускник факультета журналистики и массовых коммуникаций с соответствующими навыками, специализирующийся на редактировании и написании контента. Я верю в точное распространение информации, основанной на фактах, для общественности.

См. статью Шивы Чаудхари

Поместив квадратную рамку на большой лист бумаги, девочка-подросток передвигает карандаши, прежде чем начать рисовать изображения многих персонажей в разных вольерах одновременно.

Ананд Махиндра, бизнесмен-миллиардер и председатель Mahindra Group, поделился через свой официальный аккаунт в Твиттере двухминутным видео, на котором девочка одновременно рисует 15 портретов индийских борцов за свободу. Промышленник предложил девушке финансовую помощь после того, как видео, демонстрирующее ее талант, стало вирусным.

Текст на кадрах утверждает, что художник побил мировой рекорд Гиннесса; однако подтверждения о подвиге нет. Как сообщает NDTV, в последнее время регистрационный орган ничего не обновлял о молодой артистке или ее достижениях на своем веб-сайте или в социальных сетях.

Видео девушки, которым поделился Ананд Махиндра

Махиндра поделилась клипом и написала: «Как это вообще возможно?? Очевидно, что она талантливая художница. Но написать 15 портретов одновременно — это больше, чем искусство — это чудо! находится рядом с ней, кто может подтвердить этот подвиг? Если это действительно так, ее нужно поощрять, и я был бы рад предоставить стипендию и другие формы поддержки».

Видео, опубликованное 27 октября, набрало более 2,8 миллиона просмотров, 159,3 тысячи лайков и 30,6 тысячи ретвитов. Подросток поразил интернет-пользователей своим безупречным талантом и получил любовь и восхищение в разделе комментариев.

Comments
Leave Comment