Онлайн-курс по нейросети Stable Diffusion

Вам доступно 3 пути освоения этого AI-движка:

1.Метод проб и ошибок

Подавляющее большинство тех, кто претендует на статус специалиста по SD, изучали ее именно таким образом. Пробовали, ошибались, искали способ улучшить результат. Вы тоже можете пойти этим путем. Плюсы: это совершенно бесплатно, позволяет найти уникальные возможности по созданию артов, неизвестные остальным. Минусы: это долгий путь, в результате которого вы рискуете упустить ключевые моменты использования AI для работы с images. 

2.Бесплатные материалы в интернете

Сейчас плоды труда первопроходцев можно найти в статьях на Пикабу, DTF, Хабре, Яндекс Дзене, YouTube и т.д. По правде говоря, от разнообразных гайдов даже разбегаются глаза. Преимущества такого способа освоения нового для вас навыка: не нужно платить и можно значительно быстрее разобраться в азах, чем при использовании метода проб и ошибок. И все-таки чтение разномастных инструкций тоже потребует от вас значительно времени. И также не даст гарантии, что вы не упустите чего-то важного.

3.Специализированный курс по Stable Diffusion для художников

При таком формате обучения вы получите всю необходимую информацию в упорядоченному, разложенном по полочкам виде. Не пропустите ничего важного и потратите минимум времени. Стоить это может по-разному, но на Onskills мы стараемся поддерживать цены, доступные каждому. Плюс у нас бывают очень хорошие скидки.

Самый правильный подход ‒ использовать все 3 способа: пройти курс, следить за публикациями в тематических сообществах и продолжать экспериментировать самому. Никогда не прекращайте учиться ‒ и вы не просто освоите новый навык, но и войдете со временем в число самых лучших, признанных лидеров отрасли, с которыми советуются и которых уважают.

Технология AI для генерации изображений имеет довольно длинную историю развития, начиная с появления первых нейронных сетей в 1950-х годах. Однако настоящий прорыв произошел только в последние годы.

В 2014 году исследователи из Университета Торонто представили алгоритм генерации изображений на основе глубоких сверхточных нейронных сетей, который получил название DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks). Этот алгоритм позволял создавать высококачественные изображения, не требуя большого количества обучающих данных.

В последующие годы были разработаны и усовершенствованы другие алгоритмы, такие как CycleGAN, Pix2Pix и StyleGAN, которые позволяют создавать реалистичные изображения, изменять стиль и контекст, а также улучшать качество изображений.

Сегодня AI для генерации изображений используется в различных областях, таких как:

• Компьютерная графика;

• Медицинская диагностика;

• Реклама и маркетинг;

• Игровая индустрия;

• Дизайн;

• и многие другие.

Это востребованная и универсальная технология, полезная представителям самых разных профессий. С течением времени умение использовать ее станет таким же обязательным, как сейчас ‒ навык искать информацию в поисковике или печатать текст.

Чтобы пройти обучение, мало просмотреть все видео и пройти тесты. Нужно будет закрепить полученные знания и навыки на практике. То есть нужно будет установить и запустить SD на вашем компьютере. А для этого ваш ноут или ПК должен обладать следующими характеристиками:

• ОС Windows 10 или более продвинутая версия операционной системы;

• Видеокарта Nvidia 10XX;

• 4-5 гигабайтов свободной памяти.

Убедитесь, что ваше электронное устройство отвечает этим требованиям. Это залог того, что вы сможете успешно работать с AI без накладок и трудностей.