
Команда Яндекса представила новое поколение визуальной нейросети — YandexART 2.0. Как сообщили в пресс-службе, модель научилась лучше понимать запросы пользователя и учитывать больше деталей. Также она может комбинировать разные стили в одном изображении, генерировать логотипы и добавлять на изображения текст на латинице.

В Яндекс рассказали:
Пользователи могут применять новые возможности, чтобы развивать своё дело, например: создать логотип для бренда, этикетку продукта, иллюстрации для сайта и постов в социальных сетях, а компании — чтобы повысить эффективность рекламных и маркетинговых кампаний.
В основу YandexART 2.0 легла собственная разработка компании — новая гибридная архитектура модели, которая сочетает качество работы свёрточной и трансформерной нейросетей. Свёрточная модель работает по принципу человеческого глаза и выявляет на картинке важные признаки — края, текстуры и формы. При этом нейросеть с такой архитектурой не умеет учитывать длинный контекст (поэтому ей трудно справляться с большим количеством деталей в описаниях), зато это умеет трансформер. Объединение двух этих моделей в YandexART 2.0 позволило ей точнее следовать текстовым запросам.

YandexART обучалась на сотнях миллионов пар картинок и текстовых описаний к ним. Чтобы повысить качество этих текстов и сделать их более точными, Яндекс использовал собственную VLM-модель. Она анализировала изображения и детально описывала, что на них находится. YandexART 2.0 обучили на улучшенных данных, что помогло нейросети учитывать больше деталей из запроса пользователя.


-
10.10.2024 12:15:00 | iXBT.com
10.10.2024 12:03:00 | iXBT.com
10.10.2024 11:55:19 | TechCult.ru
10.10.2024 11:51:00 | iXBT.com
10.10.2024 11:45:00 | iXBT.com
10.10.2024 11:26:00 | iXBT.com
10.10.2024 11:20:00 | iXBT.com
10.10.2024 11:10:00 | iXBT.com
10.10.2024 11:00:00 | iXBT.com
10.10.2024 10:59:00 | iXBT.com
10.10.2024 10:55:00 | iXBT.com
10.10.2024 10:27:00 | iXBT.com
10.10.2024 10:25:45 | Ведомости
10.10.2024 10:09:00 | iXBT.com
10.10.2024 09:57:00 | iXBT.com
10.10.2024 09:43:00 | iXBT.com
10.10.2024 09:30:00 | iXBT.com
10.10.2024 09:29:00 | iXBT.com
10.10.2024 09:17:00 | iXBT.com
10.10.2024 09:10:00 | iXBT.com
10.10.2024 08:25:00 | iXBT.com
10.10.2024 08:20:00 | iXBT.com
10.10.2024 01:06:13 | Ведомости
09.10.2024 23:40:00 | iXBT.com
-
23.02.2025 18:00:00 | ferra.ru
23.02.2025 17:15:00 | ferra.ru
23.02.2025 15:45:00 | ferra.ru
23.02.2025 14:05:49 | Хабр
23.02.2025 14:01:20 | Хабр
23.02.2025 13:52:30 | ferra.ru
23.02.2025 13:01:42 | Хабр
23.02.2025 12:09:19 | Хабр
23.02.2025 12:00:33 | Хабр
23.02.2025 12:00:20 | ferra.ru
23.02.2025 10:51:19 | vc.ru
23.02.2025 09:45:55 | ferra.ru
23.02.2025 09:21:06 | Хабр
23.02.2025 09:00:53 | ferra.ru
Техническая поддержка проекта ВсеТут