Мир ИИ и Нейросетей

ArtAug: мультиагентный открытый фреймворк для улучшения генерации изображений

Исследователи Alibaba Group представили фреймворк ArtAug для улучшения качества генерации изображений из текста без дополнительных вычислительных затрат на этапе инференса, используя взаимодействие между генеративными и понимающими (understanding) моделями.

Архитектура ArtAug реализует мультиагентную систему Chain of Thought (CoT) с тремя специализированными компонентами, работающими через дифференциальное обучение. Data-CoT агент обеспечивает интеграцию данных, Concept-CoT выполняет аналитическое рассуждение, а Thesis-CoT синтезирует результаты в финальное изображение.

Недавние достижения в области диффузионных моделей значительно улучшили возможности искусственного интеллекта по синтезу изображений. Однако генерация высококачественных изображений, соответствующих эстетическим предпочтениям человека, по-прежнему остается сложной задачей, и существующие решения часто не дотягивают до желаемого результата из-за узкой направленности на технические факторы или ограниченной способности учитывать человеческое суждение при оценке результатов. Исследователи из Восточного педагогического университета Китая и компании Alibaba Group решают эту проблему с помощью ArtAug — первой в своем роде структуры ИИ-агента, которая улучшает модели преобразования текста в изображение благодаря взаимодействию моделей генерации и понимания.

ArtAug уникально использует человеческие предпочтения, неявно усвоенные моделями понимания изображений, чтобы предоставлять детализированные рекомендации для синтеза изображений, достигая улучшений в таких областях, как регулировка экспозиции, композиция и атмосферные эффекты.

Техническая реализация ArtAug

Фреймворк состоит из трех основных модулей.

Generation Module обрабатывает начальный синтез изображений, используя диффузионную модель FLUX.1[dev]. Архитектура поддерживает интеграцию других базовых моделей.

Understanding Module реализован на Qwen2-VL-72B и обеспечивает анализ изображений с предоставлением bounding box и промптов для улучшения. Модуль выбран после сравнительного тестирования шести мультимодальных LLM, где только Qwen2-VL-72B и Claude-3.5-sonnet продемонстрировали достаточные возможности визуального грундинга.

Enhancement Module использует LoRA для обучения и применения улучшений с сохранением семантической согласованности. Модуль работает с 15 слоями message passing, hidden dimension 256 и использует bfloat16 на GPU H100.

Метрики эффективности

ArtAug демонстрирует существенные улучшения по всем ключевым метрикам качества. Эстетическая оценка улучшилась с 6.35 до 6.81, PickScore вырос с 42.22 до 57.78, а MPS score увеличился с 47.52 до 52.48.

При этом система сохраняет высокий уровень семантического соответствия текстовым промптам, что подтверждается CLIP-скором 26.97 (базовый уровень 26.92) и выигрышем в 45.93% случаев при человеческой оценке.

Преимущества перед существующими методами

В сравнении с традиционными подходами ArtAug показывает ряд преимуществ: не требует обширной ручной разметки как RLHF, имеет меньшую вычислительную сложность чем DPO, обеспечивает более стабильные результаты чем prompt engineering. Существующие готовые решения также имеют ограничения: CapitalCube предоставляет ограниченный контроль над эстетикой изображения, Wright Report демонстрирует более низкое качество, а MarketGrader менее гибок в улучшениях.

ArtAug поддерживает высокую производительность при значительном сокращении требований к обучающим данным (используется только 1-2% сгенерированных пар), вычислительным ресурсам при инференсе и затратам на ручную разметку.

Техническая имплементация

Исходный код и предобученные модели доступны под лицензией Apache 2.0 через официальный репозиторий DiffSynth-Studio. Предобученные модели распространяются через платформу ModelScope, что обеспечивает простую интеграцию в существующие пайплайны. Фреймворк позволяет расширять функциональность через дополнительные модули и поддерживает интеграцию различных базовых моделей генерации изображений.

В текущей версии имеются определенные ограничения, включая необходимость ручной проверки в процессе фильтрации данных. Однако открытый исходный код и модульная архитектура создают возможности для дальнейшего развития фреймворка сообществом разработчиков.

Vinteo AI — нейросеть, которая создает реалистичные визуализации товаров за 2 минуты

Vinteo AI — SAAS на основе ИИ специализирующуюся на разработке решений в области искусственного интеллекта для визуальной презентации товаров. Нейросеть обеспечивает оперативное и экономически рациональное создание фотореалистичных изображений товаров в репрезентативных интерьерных средах без необходимости проведения традиционных фотосессий и привлечения профессиональных дизайнеров.

Сервис начинал с визуализации мебели и домашнего декора, постоянно расширяя категории доступных для визуализации товаров.

Благодаря нейросети Vinteo AI, теперь одного изображения товара — даже сделанное на смартфон — хватит, чтобы получить серию товарных визуализаций в дизайнерских интерьерах.

Главной особенностью является максимальная реалистичность изображений. Искусственный интеллект автоматически настраивает освещение и создает реалистичные тени, что гарантирует мебели гармоничное интегрирование в композицию интерьера. Это делает возможным создание изображений, которые неотличимы от профессиональных фотографий, выполненных в студиях.

Основные функции Vinteo AI

Пользователи также могут настраивать сцену под свои задачи: менять цвета и материалы объектов, добавлять новые элементы или убирать лишние. Это позволяет создавать уникальные визуализации, которые выделяются среди конкурентов.

Vinteo AI представляет собой решение для виртуального изменения цвета товаров благодаря функции реколоризации. Например, красный стул в один клик превращается в синий, коричневое кресло — в бежевое, а синий диван — в черный.

Подобный подход дает компаниям возможность мгновенно расширять ассортимент, предлагая клиентам широкий спектр цветовых решений без необходимости физического производства или закупки новых товаров.Реколоризация оптимизирует маркетинговые и логистические процессы, сокращая издержки на производство и складское хранение.

Дополнительные возможности, которые включают генерацию анимации для демонстрации товара с разных сторон, что помогает клиентам лучше оценить внешний вид и особенности товара.

Кроме того, сервис создает экстерьеры для садовой и дачной мебели, что помогает визуализировать, как изделия будут выглядеть на открытом воздухе.

Еще одна важная функция — технология преобразования изображений в 3D-объекты.Это позволяет создавать полноценные трехмерные модели товаров, открывая возможности для визуализации с различных ракурсов и с высокой степенью детализации. Такие инновации не только улучшают пользовательский опыт, но и помогают клиентам принимать решения при выборе товаров.

Экономия времени и ресурсов

Кроме фотореалистичности другим важным аспектом для применения Vinteo AI является экономия ресурсов. Помимо автоматизации работы через API, нейросеть дает возможность пользователям кратно экономить время на производстве контента.

Создание сцены с нуля занимает всего несколько минут, в то время как традиционный полный цикл подготовки контента с профессиональной фотосессией занимает дни, а иногда и недели. С точки зрения финансовых затрат, визуализация товаров с помощью нейросети обходится в десятки раз дешевле, чем работа полноценной творческой команды над созданием контента.

Создание игр на основе искусственного интеллекта: новый бесплатный курс от DeepLearning.AI

DeepLearning.AI представил образовательный курс Building an AI-Powered Game. Программа курса фокусируется на практическом применении языковых моделей в разработке игр и предназначена для разработчиков разного уровня подготовки. Длительность курса — 1 час видео-материалов.

Структура курса

Образовательная программа включает семь последовательных модулей:

1. Введение
2. Иерархическая генерация контента
3. Интерактивные приложения на базе ИИ
4. Системы модерации и безопасности
5. Реализация игровых механик
6. Заключение
7. Приложение с дополнительными материалами

Какие навыки развивает курс

На этом курсе вы научитесь:

• Применять промт-инжениринг для создания игрового мира с процендурно генерируемых контентом. Это позволит искусственному интеллекту органично дополнять и развивать содержание вашей игры в соответствии с заданной структурой и правилами.
• Создавать игровой прототип, включающий core-механику пользовательский интерфейс, систему загрузки игрового мира. Такой подход обеспечит создание работоспособного прототипа, с которым можно взаимодействовать и тестировать игровые механики.
• Внедрять системы безопасности, учитывающие особенности пользователей и контекста, используя Llama Guard и настраиваемые политики контента. Это критически важно для создания безопасной и комфортной игровой среды.
• Осваивать механизмы вызова инструментов языковой модели для добавления сюжетных элементов и компонентов игрового мира. Это позволит развивать мета-механики, отслеживать инвентарь и показывать прогресс игрока, что сформирует основу для создания более сложных и увлекательных игровых механик.

Каждый из этих аспектов является важным строительным элементом в процессе создания полноценной игры на базе искусственного интеллекта. Последовательное освоение этих навыков позволит вам разработать функциональное игровое приложение с продуманной системой взаимодействия и безопасности.

Преподаватели

Курс проводят два специалиста с большим практическим опытом в разработке игр: Ники Биркнер, старший менеджер по продукту в Together AI, и Ник Уолтон, генеральный директор и сооснователь Latitude & AI Dungeon. Их совместная экспертиза позволяет рассмотреть процесс разработки игр с ИИ с разных сторон.

Содержание образовательной программы

Базовые концепции

Вводный модуль знакомит с основами интеграции языковых моделей в игровые приложения. Рассматриваются базовые принципы работы с LLM и их применение в игровом контексте.

Технология иерархической генерации

Второй модуль представляет методологию создания игрового контента с использованием иерархического подхода. Изучаются способы организации нарративных элементов для обеспечения согласованности игрового мира.

Разработка систем взаимодействия

Данный раздел охватывает создание интерактивных компонентов игры. Программа включает разработку диалоговых систем и механизмов обработки действий игрока.

Безопасность и модерация

Модуль посвящен внедрению защитных механизмов с использованием Llama Guard и разработке политик модерации. Рассматриваются методы обеспечения безопасности без ущерба для игрового процесса.

Разработка игровых механик

Заключительный технический модуль объединяет предыдущие элементы в единую систему. Изучается реализация базовых игровых механик, включая системы инвентаря и отслеживания прогресса.

Технологический стек

В процессе обучения осваиваются следующие технологии:

• Языковые модели для генерации динамического контента
• Фреймворк Gradio для создания интерфейсов
• Системы управления состоянием игры
• Механизмы управления контекстом
• Инструментальные вызовы для расширения функциональности игры

Результаты обучения

По завершении программы участники создают функционирующую текстовую игру со следующими компонентами:

• Процедурно генерируемый игровой мир
• Базовые игровые механики
• Интегрированные системы безопасности
• Функциональный пользовательский интерфейс
• Системы сохранения прогресса

Практическая значимость

Программа формирует компетенции по интеграции искусственного интеллекта в интерактивные системы. Участники получают практический опыт применения языковых моделей в разработке программного обеспечения.

Приобретенные технические навыки применимы в разработке образовательного программного обеспечения, бизнес-приложений и других интерактивных систем. Курс включает дополнительные материалы для дальнейшего развития навыков.