Я изучил 200 ИИ для фото, вот ЛУЧШИЕ из них! Лучшие нейросети для фото MidJourney Flux Leonardo LoRA

полный курс по графическим нейросетям mourne Flux stable diffusion Leonardo и десятки других Какие бывают графические нейросети и для чего они используются 10 нейросетей для генерации изображений и четыре способа как получить к ним доступ без VPN А как с ними работать и как получать оттуда результат и как вообще создавать фотосессии с нейросетями чтобы там была ваша фотография и генерировать их огромное количество как решать продвинутые задачи с нейросетями и автоматизировать работу как же генерировать эти самый полный курс по графическим нейросетям mior Flux stable diffusion леонар и десятки других мы разберём прямо сейчас как из этого сделать вот это Как создавать фотосессии в один запрос с нуля вы это сможете использовать для блога для работы для аватарок для обложек для анимации резюме статей презентации для себя для родственников Как на этом зарабатывать и использовать это как услугу и получать За это реальные деньги узнаете спосо делать цифровые фотосессии создавать сайт и дизайн презентации Да Боже мой

чего там только нельзя делать с этими графическими нейросетями но обо всём по порядку и прежде чем мы начнём Я хочу показать вам вот этот фрагмент из известного фильма робот сочинит симфония робот превратит кусок холста в шедевр искусства а Вы да тогда это фантастикой но сейчас посмотрите пожалуйста на эти две фотографии и Попробуйте отличить А где действительна фотография а Какое изображение сделано с нейросетями Вот ещё один пример А здесь-то уже вообще посложнее Найдите здесь изображение которое сделано с помощью нересте Напишите в комментариях посмотрим угадаете Вы или нет ответ будет буквально через 60 секунд сейчас нейросети делают настолько реалистичный контент что даже случился скандал с папой Когда в Нейро сети сгенерировал его в дорогом пуховике баленсиага скандал с Нейро сетью которая сгенерировал трампа и его задержание слава Богу всё обошлось но СМИ действительно поверили в то что это реально существует или вот пожалуйста нейросеть победила в конкурсе художников и заняла какое-то место или что ещё страшнее нейросеть выявила в международном конкурсе фотографов Так что получается мы действительно можем разобраться в том где нейросети Нет и для тех кто отвечал что оба изображения или одно из них сделано с нейросетями правое сделано с нейросетями а здесь вы удивитесь все изображения сделаны с нейросетями Вы можете это использовать для создания готовых изображений для блога для видео для фотосессий сайтов для виртуальных актёров создавать изображения для юба например все обложки на Ютюбе которые на моём канале Они сделаны с помощью Нера сетей Вы можете создавать готовые изображения для презентации рекламы фоны логотипы иконки страции для книг да Чего угодно серии иконок для курса логотипы можно создавать мокапы для дизайна идеи для вдохновения сайты фотосессии стенды дизайн интерьера презентации даже небоскрёб можно спроектировать с нере сетями и вот пожалуйста мы с Сергеем полонским занимались тем что проектировали небоскрёб в Дубаях с помощью графических нересте но Давайте познакомимся а кто Я вообще такой и

через 3 минуты вы уже будете знать какие бывают графические нейросети и для чего они пользоваться так вот я Павел Лебедев уже 23 года я занимаюсь маркетингом рекламой и дизайном и прошёл путь от стажёра до креативного директора в крупном издательском доме Я работал с крупнейшими брендами Обучаю ключевых сотрудников в топ компаниях тому как создавать дизайн делать презентации консультирую известных спикеров блогеров и даже первых лиц государства и вот помимо этого у меня есть большая страсть изучать новые технологии последние 13 лет Я изучал нейросети и как их внедрять в том числе и для маркетинга для создания изображений и вот этот вот опыт 13 лет и ещё 22 года маркетинге я вложил в то чтобы создать вот этот вот курс по э графическим нейросетям Ну и другие курсы по нейросетям и сейчас давайте разберём А как работают графические нейросети Какие бывают А через 6 минут вы уже будете знать 10 нейросетей для генерации изображений и четыре способа как получить к ним доступ без VPN и собственно танцев с бубнами начнём с

того что существует На текущий момент три типа графических нересте которые по крайней мере я выделяю Первое - это анализатор - это что-то похожее на то как Джарвис у железного человека работает Джарвис ты здесь к вашему см включай головной дисплей есть Загрузи из компьютера панель управления Загружаю то есть эта штука она может видеть то что происходит и как-то интерпретировать эти знания а мало кто знает что между прочим в вашем телефоне такие нейросети содержатся уже последние лет 10 или 15 Ну вот но тем не менее что происходит

например Вы наверняка замечали что когда Вы заходите на определённый сайт вас просят ввести вот это вот капче непонятные кривые косые слова мало кто знает что оказывается Вот эти слова всегда состоит из которую нужно ввести из двух слов первое и второе и это сканы от реальных газет достаточно древних например New York Times и за несколько месяцев были отсканированные сы в почти всём архиве вот этих вот газет New York Times как пользователи сами туда вводили Дело в том что первое слово пользователи отвечали что это за слово и это было действительно Проверочное а второе помогало расшифровать тот фрагмент где компьютер не разобрался а что это за слово и таким образом вводя второе слово можно было в принципе любое ввести но 99 наверное процентов людей вводили оба слова правильно И тем самым мы обучали бесплатно компьютеры Каким образом распознавать тексты и научили его так что сейчас компьютеры смогли распознать сгоревшие свитки которых сжёг вулкан визу Да действительно нашли свитки которые сгорели они свернулись вот в такие вот тубы А после этого с помощью компьютерной томографии были отсканировали после их развернули в виде горизонтали Ну вот прямо компьютером с помощью компьютерного программы развернули их как горизонтальные свитки А дальше отправили нейросеть распознавать эти тексты и она благополучно с этим разобралась что действительно впечатляет так вот возвращаясь к нашим изображениям А как же тогда нейросети понимают А что изображено на картинке а ну вот собственно Давайте тогда и разбираться Если вы помните Да что мы обучали эти нейросети на словах точно также вы обучали нейросети запоминать изображение с помощью того что вы выводили где на картинке там например Светофор а велосипед пешеходный переход А почему собственно светофоры пешеходный переходы и так Дале Потому что так Отвечая на эти вопросы вы обучали нейросеть видеть и понимать Ну собственно окружающую среду и окружающей картинки И тем самым мы ей объяснили что есть что и на самом деле больше ещё информации о том что за картинки являются чем для нер сети было использовано в других сервисах например для дизайнеров есть Очень популярный фотобанк shutter Stock на нём загружено более наверное 200 млн изображений которые сделаны человеком все изображения они находятся по определённому запросу по определённым ключевым словам Если Вы посмотрите по каждым изображением есть хэштеги и описания что там изображено и так вот Нейро сей сопоставляет одно с другим и понимает что это то что изображено оно имеет вот такие вот хэштеги И значит это ну соответствует вот этому и таким образом компьютерное зрение нересте выглядит следующим образом мы загружаем туда картинку эта картинка разбивается на какие-то составные части потом они собираются потом находится ещё больше примеров того что похоже есть на этих картинках и таким образом она может вам выдать ответ что это Например машина Audi либо это кошка либо это собака конечно До недавнего времени эти нейросети могли распознавать изображение

с точностью где-то 30% можете себе представить вы загружаете 10 раз картинку и получаете только три раза правильный ответ и это считалось огромным успехом но сейчас уровень точности составляет уже не 30% а практически 90% и они продвинулись в этих алгоритмах гораздо дальше Потому что люди обучали обучали их что есть что как сейчас это можно применить нить уже в работе например в neocity M journey есть такая функция describe Опиши И на самом деле во многих Нейро ситх в тот же Чар gpt Вы можете загрузить картинку и он опишет то что на изображении вот наглядный пример Поставьте лайк этому видео кто хотя бы раз в жизни Бывало такое открываешь холодильник и не знаешь что там приготовить и вот А смотрите что получается мы можем открыть холодильник сфотографировать то что мы видим отправить в чат gpt запрос проанализировать то что он видит здесь и дать нам состав Ну что приготовит на завтрак на четверо откуда он это знает потому что он проанализирует эту фотографию и собственно э сделает на основании этого какой-то результат вот так работает первый тип нейросетей - это анализаторы то есть они анализируют что происходит но есть следующий Тип нейросетей и вот это то что просто взорвало интернет и Только благодаря этому вы сейчас и смотрите это видео потому что все знают что с не ростя можно сгенерировать какую-то картинку и многие думают что это вот появилось недавно но нет Достаточно давно ещё в 2016 году нейросеть Призма Российская разработка удивила весь мир тем чем сейчас никого не удивишь она смогла взять фотографию и превратить её в рисунок художника То есть можно было стилизовать свою картинку как угодно а и это было фурор То есть все говорили Вау Обалдеть сне сеть отбирает работу у художников прошло ещё несколько лет не Да 2021 год создаёт кресло в стиле авокадо Как вы видите на картинке качество честно говоря отвратительно и хочется здесь ставить Вот эту вот цитату из Матрицы первая Матрица которую я создал была произведением искусства совершенством я Триумф сравним лишь с её монументальным крахом Ну да вот честно говоря то что они делали это выглядело Как детский лепет но спустя время появилась новая модель диффузная модель генерации изображения Что такое диффузная то есть нейросеть создаёт изображение из шума Шаг за шагом проявляя его То есть фактически как она до этого видела Да И вот компьютерное зрение было у нейросетей и она вот из картинки развивала или на детали понимала что это находило похожее составлял описание то теперь у нас есть серый шум и Она проявляет проявляет Потихонечку вот эти детали до тех пор пока не получат конечный готовый финальный результат как это выглядит на практике вообще работа с такими нестями Ну очень просто мы можем посмотреть Да какие-то примеры работы На том же самом New journe или там в мессенджере discord через который ж работает дальше отправляем текстом запрос что нам нужно нарисовать и нейросеть начинает вот это вот генерировать например попросил я сделать девушку робота или попросил я сделать какого-то персонажа и могу дальше увеличить эти картинки изменить добавить лицо и так далее много всего вещей можно делать И вот в ближайшие 4-5 минут мы будем разбирать то а как с ними работать и как получать оттуда результат То есть можно вставить своё лицо и получить виртуальную фотосессию можно генерировать эти фотографии люксовой фотосессии Можно например сейчас новая технология добавилась в той же самой Леонардо Когда мы можем рисовать и тут же видеть результат который генерирует нейросеть это позволяет например стилизовать какие-то изображения или улучшать создавать логотипы Да собственно что угодно нейросеть Это Лина кстати все названия нейросетей Я приведу внизу под этим видео прямо большим списком Так что вы можете посмотреть Ну вот а есть следующая нейросети для

генерации изображений Если вам нужны фотореалистичный это mourne Flux recraft Если вам нужны просто хорошие качественные это stable diffusion Leonardo играм кандински дали и есть ещё подборка специально для тех кому нужно это Неси без VPN и опять же ссылки на все их и вось этот список Я приведу внизу но мы сейчас разобрали второй тип не сетей - это те которые генерируют изображение но это лишь верхушка айсберга А впереди есть ещё третий тип нере Это агрегаторы что это такое Это когда вы используете генераторы То есть те нейросети которые создают изображение потом ещё добавляете туда например Chat gpt У нас есть отдельное видео про полный курс по чату gpt что он может и ещё какой-то свой интерфейс и вот третий уровень - это нейросети агрегаторы которые собирают несколько нейросетей вместе и выдают какой-то результат тем самым они уже действительно могут Выполнять ту работу которую раньше выполнял исключительно человек а теперь они это делают более-менее автоматизировано Вот пример как это можно сделать Да можно не просто сгенерировать картинку например Лондонская галерея она принимает Ну вот делает выставку они заа немирова а картины которые там есть выглядит эффектно как это использовать на практике для предпринимателей например или сотрудников они взяли фотографии фотосессии товара и сщ графических нейросетей они сделали здесь уже виртуальную фотосессию ничего не мешает вам точно так же сгенерировать эти фотографии и автоматизировать в результате X2 просмотров на маркетплейсах А это значит X2 продажа кстати ещё один пример Нейро сети гамма которая может создавать презентацию по текстовому запросу мы просто отправляем что нам нужно а не сеть сама подбирает или генерирует изображение сама пишет тексты структурирует это в виде дизайна слайдов и делает это просто так на что обалденно у нас даже Был случай когда такое коммерческое предложение сделано с этой презентацией Ну с этим сервисом оно принесло полмиллиона рублей но в общем мне кажется достойные вещи что тут происходит Дальше используя графические нейросети и вот эти агрегаторы можно

создавать например карточки для маркетплейсов Ну и в принципе упаковку для любого товара вот эта нейронка jy ai Она позволяет взять загрузить как-то криво косо сфотографированный товар и менять у него фоны ещё один пример такой Unity - это ai 24 Она позволяет например загрузить туда фотографию убрать фон и доработать эту картинку Ну сделать абсолютно любой фон для этого изображения за счёт чего за счёт правильно генераторов которые вот этот фон генерируют по ключевому запросу чуть позже через пару минут мы будем разбирать А как эти запросы делать для того чтобы получить вот тот результат который нам нужен но сейчас мы понимаем даже что если вот эти использовать сервисы это уже будет давать хороший результат Например у Светлана вот эти вот ро нейросетями И фотографии они на маркетплейсе начали набирать больше просмотров А значит они действительно эффективно работают а что ещё можно сделать с этими нейросетями Вы можете сделать фотосессию с нейросетями поставить своё лицо а дальше отправить в нейросеть которая сделает зани вот этого персонажа и вы сможете его загружать в ваш блог Я думаю мы сделаем отдельное видео про то как создавать цифровых двойников и блог вести с нейросетями поэтому подпишитесь на наш канал чтобы просто не пропустить следующее видео так вот а просто загрузив сюда написав нужный текст мы получаем то что персонаж начинает говорить хотя это только что была сделанная фотография которая вот здесь работает дальше когда мы используем это уже системно то это позволяет привлечь в блог большое количество людей вот пожалуйста У Жени Ищенко у него 99. 000 подписчиков зашло благодаря этому видео хотя есть видео которые набирают немного просмотров но есть те которые набирают много Вот пример как это выглядит а важно понимать что здесь достаточно простые нейросети используются и сейчас новые технологии они позволяют делать вообще неотличимы от человека аватаров которые действительно говорят на 100% естественно как человек Бессонница болезнь XXII века очень многие страдают от неё теряют своё здоровье ощущается вечная усталость точно таким же образом используя графические нейросети и вот

эти цепочки Вы можете создавать например логотипы фирменные стили с помощью нейросетей это прямо Вау круто но у всех этих историй есть один большой минус нейросети в таком ключе они не запоминают историю того что ты делал то есть каждый раз нужно заново во всю промтис всю историю что ты хочешь сделать всё бы хорошо если бы не чат gpt который запоминает эту историю и пожалуйста есть чат gpt который позволяет делать очень крутые истории Вот пример того как это может быть это работа Кирилла безиков когда он просит нарисовать гигантские Оливье и он говорит делай ещё больше и нере сеть помнит что нужно сделать ещё больше Оливье она увеличивает увеличивает и а делает его действительно А гигантским такое видео между прочим в блоге набрало больше 3 млн просмотров и получается что чат gpt понимает контекст что оно изображение и он может создавать прямо готовые серии изображений которые будут и связаны каким-то сюжетом он также может взять вашу фотографию понять что на ней и превратить эту фотографию в изображение в стиле Дисней пикса Но вот как это выглядит Да мы говорим например нарисуй логотип для блога психолога и чат gpt на основании этого берёт описывает Что там на логотипе должно быть изображено мы ему говорим Хорошо Бери третий вариант с буквами и он рисует И дальше Мы можем взять уже а и попросить его поменяй фон на белый и светло бежевую гамму на другую он перерисовывать на самом деле всё изображение Хотя старается сохранить что-то похожее на то что было Вот и дальше мы можем его просить улучшать улучшать Это изображение чтобы оно становилось лучше но в принципе даже картинка получается очень неплохая мы можем здесь также выбрать какой-то фрагмент отредактировать и попросить убрать какую-то часть И тем самым мы можем редактировать и вроде бы это очень крутой инструмент Но почему же я не рекомендую использовать Chat gpt для создания изображения вот тут Конечно мне кажется многих ввёл в ступор только что рассказывал про это а сейчас Не рекомендую Ну собственно объясняю на пальцах Потому что есть определённые модели генерации И сейчас я про них расскажу а через 3 минуты вы узнаете Как создавать иллюстрации в нейросетях с первого раза как вот эти мты туда отправлять ещё немножечко да про то как эта штука работает так вот есть несколько моделей у нерсе например

mourne 4. 0 она была выпущена ещё в 2022 году по запросу две девочки которы которая в саду в стиле аниме она выдавала вот такую картинку в принципе нормальная анимешная картинка Ну плоская вроде бы похожа на девочек рни 5. 2 2023 года она выдавала уже в стиле аниме Ну прямо крутую картинку mourne 6. 0 но правда там три да ребёнков 5:2 в варианте вот рни 6. 0 она выдавала ещё более продвинутую картинку то есть в чём разница-то между этими картинками как будто бы больше мелких деталей больше стилизация много там разных плано получается то есть с каждой новой моделью получается более продвинутое и детализированное изображение То есть если вам нужны достаточно простые примитивные изображения типа логотипа или Плоское иконки то конечно даже предыдущие модели можно использовать Совершенно спокоен А если вам нужна продвинутая история фотореалистичная картинка то старые не будут работать вот хороший пример кандинский на запрос нарисовать девушку которая сидит за ноутбуком в офисе рисует её но у неё что-то со ртом что-то руками и вообще непонятно что происходит рни делает же вот это две два изображения сгенерировано в одно и то же время да рни делает просто потрясающие фотореалистичный картинки очень глубокий атмосферный и сейчас есть Ну Вы уже поняли гораздо больше вот этих вот моделей И именно поэтому из-за того что люди использовали вот эти вот модели предыдущего поколения получались шесть пальцев три руки две ноги и так далее И если вы видите что нейросеть выдаёт Вам знаете что вы работаете со старой моделью которая Эти ошибки и выдаёт А почему она выдаёт вот эти вот ошибки с пальцами Да всё очень просто потому что у неё в представлении нету важности количества рук это мы люди понимаем что ну Не может быть такого мы физиологически воспринимаем картинку а нейросеть она воспринимает эту картинку как набор множества картинок и она видела что ну пальцы могут быть здесь там Ну как-то плюс-минус они вот здесь должны быть пальцы ей неважно сколько и она это то что видела в интернете оно вам и выдаёт вот собственно так работает и ошибки из-за применения вот этих вот нересте они следующие но и ограничение из и несите что у неё нет памяти предыдущих изображений каждое само за себя нет возможности описать чётко Что именно но Как надо нарисовать тот или иной объект особенно Например у нас было тяжело владельцу студии йоги когда он пытался что-то создать какие-то асом нети вообще не понимал что там нужно делать дальше больше двух персонажей будет сложности с детализацией и никогда не будет 100 предсказуемо результата Хотя Чуть позже я расскажу как это минимизировать практически до нуля но самая главная мысль которую я хочу здесь донести что если вы создаёте изображение с графическими

нерастянутой какой-нибудь позы В йоге или асана Вот её не было кроме вот Сидя в позе лотоса этого миллиона Да а вот какой-нибудь другой там не знаю асана то такового нету и нер сеть не сможет вам нарисовать ничего дельного на этот счёт И это нужно понимать если там например нету в интернете миллионов изображений какого-то особенного трактора или особенного какого-нибудь крана именно вам нужного Она всегда будет рисовать что-то какое-то усреднённый из всего того что она нашла в интернете или как-то собрала из своей памяти вот так она работает и вот примеры как работают разные модели для генерации в Леонардо есть Нера сеть Леонардо она работает без VPN доступна из России у неё есть бесплатный лимит и вот там когда мы выбираем модель пресет Да мы можем увидеть их множество И вот я показал как варианты будут работать с разными если мы говорим стоковая фотография да получается я пытался нарисовать лысого мужчину тридцатилетний Ну в общем для того чтобы потом поставить туда свой фотографию Вот она рисует вот такого мужчину две генерации делают когда я делаю Life like Vision да то есть как человек Ну плюс-минус то же самое получаю в целом для многих людей здесь это уже обалденный результат но я вам скажу как человек который в дизайне работает уже не первый и не десятый и не Двадцатый год вот это пока ещё очень низко потому что здесь видно есть Ну как будто эта иллюстрация нарисована здесь нету чёткости глубины фон сзади достаточно плоский и ну непонятно Вот почему именно так здесь вообще портрет Perfect она делает Чуть более Ну не плоские картинки уже получается какое-то интересное освещение глубокое лицо Потому что здесь видите они просто подсвеченные плюс-минус получается и самое интересное даже персонажи это одинаковые Хотя я не просил одного и того же сделать но он какой-то одинаковый усреднённый человек и только когда мы выбираем модель Flux Def которая профессиональная Мы видим что здесь появляются разные люди и очень интересная красивая глубокая картинка вот так теперь вы понимаете как выбор модели влияет на то что вы получите Ну и ещё раз да самые эффективные модели Я показывал на слайдах чуть-чуть выше и в том числе они будут у нас в описании к этому видео переходим дальше как

генерировать изображение И сейчас мы разберём это А через 4 минуты вы узнаете как вообще создавать фотосессии с нейросетями чтобы там была ваша фотография и генерировать их огромное количество даже разберём несколько способов как это делать Так вот что происходит Мы ожидаем что по запросу женщина одетая в розовое золотое позирует на диване мы получим Вот это а получаем Вот это и думаем как блин это развидеть и вроде бы технически то всё верно но это не то почему такое происходит потому что когда мы создаём просто м запрос с нейр сетью мы забываем очень многие детали Потому что когда мы просим нарисуй красивую женщину вот он рисует красивую женщину но сразу видно что это нере сеть Это не то что я хотел и это вообще какой-то хайпят но стоит нам к нашему запросу который мы отправляем в нейросеть добавить ещё пару слов красивая женщина Beautiful Woman одета в повседневную одежду и мы видим уже совсем другое добавляем что она должна стоять в High Fashion po да такой в позе из высокой моды И вот смотрите это уже реально фотосессия прикольная Ну да единственное не обращаем на девушку у которой там три ноги или что-то там торчит непонятно как но ладно большинство то неплохи добавляем угол съёмки Теперь смотрите она не просто High Fashion но мы ещё говорим High detailed Low Angle pH то есть мы опускаем камеру вниз чуть позже Расскажу какие ещё там есть параметры чтобы Вы могли этим управлять И вот теперь уже ракурс очень интересный поза такая модная что это реально выглядит как профессиональная фотосессия дальше мы можем выбрать а где в какой зоне это может происходить Да в кафе или может быть на улицах нью-йорка или в Дубае пустыне дубаев и в целом это выглядит мм Вау уже стильно можем указать что на заднем фоне должна быть Lamborghini и Да здесь уже Lamborghini есть но обращаю Ваше внимание по одному и тому же запросу мы получаем совершенно разные по цветам картинки и для того чтобы мы смогли сделать фотосессию нам нужно чтобы они были в Едином стиле поэтому мы можем точно задать что должны быть например Golden Black Colors то есть чёрные и золотые цвета и тогда на они у нас все будут примерно в одних цветах и вот таким образом из просто непредсказуемого результата который делает нейросеть мы получаем очень стиль модный предсказуемый результат который выглядит обалденно согласны поставьте плюсик лайк под этим видео Если вы действительно согласны так вот секрет здесь кроется не в деталях А В пронта В правильной постановке задачи для не раньше говорили как запрос содержит половину ответа сейчас это неверно потому что запрос содержит весь ответ так как же получать этот результат от нери сети правильный промт туда отправлять Например у нас есть обучение Там прям целый практикум мы посвящаем тому чтобы на делать фотосессии с нуля для наших студентов Ну а сейчас мы разберём как эти мты создаются из чего они состоят Итак промт для Ну Я указываю здесь для рни на самом деле для всех графических нейросетей абсолютно одинаковая история со всеми вот этими запросами пронта Ну и если вам непонятно что такое мты Это в переводе с английского называется подсказка я отдельно видео сделал про то как вообще эти мты почему они пронта называются И что это такое Ну вот но ба это Запрос который мы туда отправляем так вот в запросе что должно быть изображено это что мы хотим добавить на изображение дальше модификаторы то есть то что должно как-то скорректировать то что мы хотим увидеть и собственно можно подгрузить ещё и изображение картинку который мы туда добавляем и исключение то есть то чего не должно быть на картинке то есть вот четыре добавляем что-то модифицируем и подкачивать какой-нибудь исходник изображения и исключаем и вот из этого всего мы уже Составляем полноценно изображения Давайте теперь разберём по шагам Как у любого изображения есть несколько планов например есть передний средний и задний план Да вот сейчас вы смотрите моё видео на переднем плане кто правильно Павел Лебедев на среднем у нас что лампа да цветок или кто там а на заднем плане стена подсвеченные Вот градиентным фоном Таким образом мы видим Ну хотя наверное тут можно правильно сказать их два плана Да я на переднем это на заднем Но если

посмотреть как мы вообще воспринимаем картинки видите интересные вещи Вы посмотрите на эту картинку прямо сейчас Внимательно рассмотрите и сначала Когда вы смотрите на неё всё кажется вполне нормально но Чем дольше вы начинаете на неё смотреть тем страшнее она выглядит Напишите в комментариях Шок Если вы а действительно увидели что-то странное Да кто сколько странностей вы увидели На этой картинке да посмотрите внимательно и напишите сколько странностей вы заметили А в чём дело ведь сначала то всё нормально было ведь вообще ничего не предвещало такой ситуации А дело в том что наше внимание работает таким образом сначала Мы заметили объекты которые были на переднем плане А дальше мы начали замечать какие-то более детализированные объекты которые где-то на среднем Дальнем плане а мелкие детали сначала что-то захватило наше внимание а потом мы начали изучать и используя вот этот принцип восприятия мы можем создавать изображение которое будет действительно работать вот ещё пара примеров Как работает передний средний и задний план вы смотрите сюда на эту картинку и вроде бы она прикольная до тех пор пока вы не находите на среднем плане человека который повторяет движение женщины да Похоже кто-то понял что она фотографироваться с этим вот ещё один пример здесь средний и дальний план Всё хорошо но на переднем плане код который делает эту картинку действительно интересный а он меняет вообще в корне всё то что там происходит весь сюжет который там есть и Ну это выглядит Забавно ещё один пример моя книжка ты посмотрел сюда Теперь сюда обложка сделана так что на переднем плане вот эта вот надпись ты по сюда дальше кружок и дальше На заднем плане Теперь сюда и у вас нет шансов посмотреть по-другому То есть вниманием можно управлять это шаг номер раз описываете в промке для нейросети что На каком плане находится дальше вы можете объяснить Какой у вас план Да вроде бы мы про одно и тоже слово но здесь нужно объяснить Да что тут мы уже имеем в виду про масштаб да то есть например дальний план когда мы издалека смотрим на всю картину а есть крупный план когда мы смотрим прямо ф на лицо и есть вот несколько типов планов которые у нас а мы можем использовать в работе и таким образом вы можете объяснить нере А как вы хотите это сделать И тут кто-то скажет О блин мне что это всё продумывать нужно ну честно говоря да вам лучше представить как вы что хотите получить чтобы потом получить этот результат но если вы хотите например то же самое описать портрет человека то вам нужно ещё будет описать причёску вам нужно описать его позы в которых он находится и собственно угол съёмки Да вот здесь вот шпаргалка по углам съёмки Потому что если вы не указываете угол то всегда изображения будут Вообще одинаковые и сначала то мы можем это не заметить нам может показаться что О вау как это круто делает но потом с течением временем вы увидите что блин Да они все одинаковые картинки это кстати лёгкий способ как определить что неонка сделала эту картинку или не или человек потому что человек всегда будет снимать не с прямого угла А чуть-чуть под другим углом например Top viw - это когда камера над моделью Дрон Shot - это когда мы делаем с дрона фотографию Ну как или фотографию с птичьего полёта плюс-минус одинаково без указание угла вот так вот если мы опускаем ниже п level - это уровень с бёдер Да снимается кни level То есть это с уровня коленей Low Angle вообще с самого низа Ground level от земли снимаем и мы в итоге получаем что мы можем управлять тем А как это будет расположено Точно также мы можем сказать что наш персонаж должен быть повёрнут прямо да йс это анфас ещё по-русски называется можно сказать его в профиль

можно сказать в 3/4 И тем самым Вы можете управлять тем как повернуть вашу модель или вообще он должен спиной к вам стоять и вы можете управлять тем как должен быть повёрнута ваша модель на фотографии Когда вы создаёте вот эти изображения когда мы а сделали это и у нас есть предмет объект кто-то Кто находится на картинке и у нас есть Где он находится да то есть в какой обстановки дальше мы можем добавить ещё следующее дополнение к нашим запросам чтобы сделать из этого серию иллюстраций и мы сейчас поговорим про это А через 2 минуты вы узнаете ещё три способа как создавать цифровые фотосессии вот пожалуйста а мы создавали серию иллюстраций для детской книги они выглядят очень похоже за счёт чего вот формула которая помогает это сделать Вам нужно написать что вы хотите изобразить и можно ещё указать какое это что Да То есть оно там Тёмное светлое красивое В какой позе стоит В чём это что стоит Да Во что оно одето дальше где это что находится Ну если это предмет то где он находится где этот человек стоит и какое это где то есть оно светлое Тёмное современное не современное и что ещё в этом где то есть можно сказать что на заднем поне что слева справа и так далее и дальше мы добавляем потрясающую фразу of сти и дальше указываем третье - это в каком цвете и в каком стиле Да это интересно стиль в каком стиле но тем не менее сейчас объясню почему именно так и получается мы делаем цвет стиль художника и вот если мы говорим что девушка на единороге он будет рисовать нам вот так но если мы говорим Что нужно чтобы она была в розовом и голубом цвете мы получаем картинку да которая отличается она действительно в розовом и голубом цвете если мы говорим в стиле вангога То есть мы указываем в стиле художника вангога Да она делает в стиле Flat icon и вот та же самая девушка на единороге но уже в стиле плоских иконок мы говорим что нужно сделать светло-жёлтый и серебристый вот пожалуйста она светло-жёлтым и серебристым то есть от того В каком стиле Мы указываем будет зависеть то какая будет картинка раз и второе мы используя вот этот же хвостик делая в стиле бежево и такого цветов или жёлтого и Серебряного можем получить целую серию изображений которая будет действительно а очень и очень похоже и Ну в принципе используется вот пожалуйста для нашего курса мы использовали и сделали серию иконок и мы здесь указывали что она должна быть в стиле Gold and бежевый и золотой цвета и вот он сделал Вот это очень даже получилось достойно точно так же вы можете сделать свою фотографию в стиле Pixar загружаем свою фотографию вместо промто и говорим вот это изображение in the Style of disney pixar и он делает Вот таких вот персонажей То же самое Я показывал Вот можете потом заскринить изучить Чуть более подробно как это всё создаётся в жор но по большому счёту а алгоритм - то всё тот же мы просто загружаем фотографию и к этой фотографии приписывая в каком стиле она должна быть следующий пример мы можем попросить создать что-нибудь в стиле бренда и это вообще очень интересный пример А у нас учился Артём Малышев владелец производство одежды и ему нужно было генерировать новые футболки для того чтобы показывать клиентам чтобы они выбрали какие-то и как одна из идей начали придумывать идеи фотографии этих футболок и указывали сделай в стиле такого-то бренда в стиле например патагонии North Face Gucci Dolce gabana и так далее И о чудо нейросеть начала рисовать нам действительно футболке в нужных нам цветах с нужным нам изображением которое мы описали в промтест в зависимости от того какая это компания и в конечном итоге это увеличило у них продажи Потому что когда они начали вот таким образом генерировать идеи для клиента они заработали 3,5 млн руб просто Потому что клиент попросил ой А сделайте нам ещё 10 вариантов В итоге они 60 вариантов сделали клиенту и клиент сказал да Супер всё берём и выбрал какой-то там шестьдесят первый вариант но получилось то это только благодаря тому что они смогли сгенерировать большое количество и уже эти варианты были м Похоже на то что было популярно Хотя безусловно это было на 100% уникальный продукт уникальные рисунки которые они делали следующий шаг который нам нужно для того чтобы сделать фотосессию Да мы сделали описали наш промт что изображено как оно где оно изображено В каком стиле это изображено и дальше нам нужно добавить лицо на фотографию и сейчас мы разберём

это через 4 минуты вы узнаете Как бесплатно получить доступ ко всем этим нере сетям так вот сейчас вы узнаете три способа как создавать цифровые фотосессии первый способ для него нужно две нейросети второй там три нейросети и третье одна нейросеть вот потом Напишите в комментариях какой из этих способов вам оказался наиболее полезным первый способ как мы делаем Мы сначала делаем изображение для наложение лица а потом накладываем туда лицо для того чтобы накладывать лицо есть например сервис типа Face swop И на самом деле Их достаточно много они все отличаются м по степени ужасно того насколько плохое лицо они вам туда добавят Потому что есть ужасное есть средне ужасное Хотя Удивительно но это вроде бы сейчас актуальная история но тем не мене проблемы там возникают совсем немного У нас есть хороших сервисов которые можно использовать но тем не менее Face poer один из популярных Какие ошибки могут возникать при наложении лица таким образом первое мы выбрали неправильную форму лица и вот здесь видно да что моё лицо наложило на широкое лицо а у меня всё-таки чуть-чуть узкое лицо и из-за этого получилась какая-то страшный Абракадабра следующий пример - Это неправильный ракурс То есть если вот у персонажа У него большие скулы то тогда при определённом углу угле углу Как правильно вот в общем скула это торчит как будто бы у меня там какая-то шишка непонятная вот будьте внимательны с этими вещами дальше открытая улыбка Удивительно но нейросети плохо накладывают лица если открытая улыбка потому что я взял исходную фотографию человека который широко улыбается и вроде бы форма лица правильно и так далее но и даже моё лицо как образец оно а собственно имеет определённую форму и там полуудавка иллюстрация используя всего Ну вот эти вот несколько промто И после этого добавляем своё лицо на фото с помощью фейс воппера тадам всё готово и у вас готова фотография дальше повторяем вот эти вот шаги мы разобрались с первым способом это лицо на фото и Ну фотографию делаем потом лицо есть второй способ он более надёжный но потребуется уже три нере сете второй способ следующий если мы не просто напишем что вот нарисую тридцати мужчину лысого да А мы ещё загрузим туда фотографию вот этого человека которого нам нужно

повторить и добавим в жр этот параметр называется CF то есть чарак RF то тогда мы можем получить Как вы видите картинку которая ну очень похожа на исходное да то есть вот этот девушка которая вы видите здесь посередине сгенерирована была с помощью рни и с учётом параметра sirf то есть мы дописали просто сделать девушку в Дубае Lamborghini на заднем плане и мы видим что причёска совпадает форма лица совпадает В принципе она даже похожа А и даже футболка такая же как на исходном фотографии и если мы М наложи сюда ещё лицо с фейс воппером то мы увидим что да плюс-минус очень и очень похожая получается картинка но есть несколько нюансов то есть мы можем задать параметр а силу вот этого CRF 100% А можем в 10 раз его уменьшить до десяти и тогда мы получим что остаётся лицо и причёска например но а в меньшей степени влияет уже футболка и начинаются какие-то разные вариации то есть Иногда нужно понижать вот этот уровень влияния исходного фотография на результат и таким образом усиливается важность и значимость пронта и мы видим что уже из более одинаковых скучных фотографий мы получаем что-то более разнообразное когда генерируем то есть это второй способ который мы разобрали Да жр CRF - это функция про которая прикрепляет лицо второе мы используем жр для генерации изображение и ф для того чтобы прикрепить лицо и третий способ Каким образом создавать фотосессии используя всего одну нейросеть а рассказываю как по шагам а потом объясню что за нейросеть используется здесь для того чтобы это всё сделать но принцип следующий Сначала вам нужно собрать 10 и больше фотографий с вашим лицом ваши селфи или кто-то вас сфотографировал м для того чтобы на основании этих фотографий модель обучила чем больше фотографий будет тем конечно же лучше А желательно использовать плюс-минус все но если у вас фон будет сзади одинаковый то тогда и нейросеть будет и фон тоже делать за вами одинаковый Поэтому лучше чтобы были разные ракурсы чтобы были разная одежда разные причёски если вам это важно дальше когда мы собрали вот эти вот 10 фотографии мы их загружаем в модель для обучения и примерно где-то полчаса может быть час Она будет изучать эти фотографии и создавать о вас какое-то представление и дальше мы записываем что вот эти например э фотографии Они все будут называться каким-то кодовым словом проще написать своё имя или фамилию и вот когда я описал Вот это И когда я теперь ввожу слово Лебедев вот в эту модель она Ну я например говорю нарисуй пожалуйста э Лебедева где он сидит на пляже с ноутбуком а перед ним какая-то вот иконка с брелком домиком и вот она пожалуйста рисует меня и он действительно сзади на фоне действительно похож на меня хотя он расфокусе вот и она делает это очень и очень хорошо и получается что дальше для того чтобы сгенерировать фотографию со мной Мне не нужно загружать моё лицо она уже все эти лица помнит Мне просто нужно сказать делай вот там там там и я могу гораздо быстрее создавать вот эти изображения вот внизу вы видите сколько их мы создавали и это подойдёт Если вы хотите делать фотосессии для блога например фотосессии проду дук для маркетплейса потому что какая разница нейросети вы загрузили туда лицо человека или вы загрузили какой-то предмет если он повторяется на этих изображениях то она потом будет делать фотосессии этого предмета или фотосессии например для логотипа да То есть вы можете загрузить какой-нибудь логотип изображённый по-разному и она будет его повторять в разных местах тем самым Вы можете сделать себе большую серию изображений и в принципе генерировать их по мере необходимости но как я уже говорил создание вот этих вещей оно требует Ну немножечко больших навыков потому что сначала подготовительной работы будет больше нужно собрать фотографии и добу эту модель А в чём это делать для этого используется нейросеть КС и lora и сейчас это можно сделать если мы говорим про способ без VPN без оплаты зарубежной картой через Telegram Бота syntax который позволяет получить доступ ко всем этим моделям и обучить их И тем самым мне кажется для большинства людей это будет самый простой способ Хотя конечно среди вас есть и опытные ребята которые уже знают как это всё сделать на и так далее Я думаю что я отдельно запишу видео где расскажу как всё это можно делать ну то есть мы разобрали с вами и третий способ который позволяет вам сделать фотосессию по шагам Так что друзья мои всё вроде хорошо Но есть одна плохая новость Потому что почти все сервисы для работы

с нер сетями Ну вот они платные и только зарубежной карты и если даже вы захотите разобраться с этими нейронка сами вам в любом случае придётся потратить около 10. 000 руб в месяц и при этом Оплата будет только с зарубежной карты поэтому Сейчас я расскажу а как получить доступ к этим нейросетям бесплатно А ещё через 3 минуты ты узнаешь как решать продвинутые задачи с нейросетями и автоматизировать работу Итак я сейчас сделаю рекламу моего курса которая продлится всего 90 секунд а после этого будем разбирать как автоматизировать работу с графическими нейросетями Дело в том что вот для того чтобы разобраться как составлять промт Каким образом А делать работу в один клик и вот автоматизировать вас отделяет всего Ну на самом деле несколько практических занятий для того чтобы вы просто взяли и сделали это и я собрал концентрат самой важной информации чтобы Вы могли получать реально полезные решение от нере стей сразу внедрять их в бизнес в работу и получать для себя провед это восьми недельный курс Нейро продюсер он подойдёт для сотрудников для специалистов фрилансеров экспертов руководителей владельцев бизнеса на курсе всё продумано До мелочей и вот 8 недель погружений в искусственный интеллект которые Вас ждут каждая неделя она посвящена определённой теме для работы есть текстовые нери сеете когда мы учимся работать в принципе с Ну это самая важная часть по работе с нейросетями со всеми текстовыми нейросетями создаём и ассистентов есть графические Нейро сети где мы учимся создавать цифровых двойников видео нейросети анимированных цифровых двойников и самая важная часть этого курса - это не видеоуроки вы удивитесь Но это практикум потому что Наверняка у вас есть много таких видеоуроков которые видеокурсов которые вы начали проходить и так и не прошли а здесь у нас ну идёт работа практикум где мы садимся в Зуме и работаем по созданию вот этих вот э промто по созданию ваших ассистентов по внедрению нересте созданию цифровых фотосессий И тем самым вы получаете к окончанию занятия там через 2 часа уже готовый результат который вы можете просто идти и использовать в работу первая практика у нас по чату gpt создать и ассистента второй практикум по созданию цифровой фотосессии Нейро фотосессия с нуля третий практикум по созданию цифровых двойников и участники создают Вот таких цифровых двойников прямо на практикуме Угадай На каком из этих двух видео настоящий я а где мой цифровой двойник угадал первый я настоящий а второй - это двойник А вот и неправильно всё наоборот первый - это двойник а второй настоящий Мог бы и заметить Сразу и тут Я тебя поймал на самом деле мы оба цифровые двойники Теперь я могу вести блог на испанском хокера или на японском но вы понимаете что это открывает вообще потрясающее дальше возможности для каждого из вас чей практикум у нас посвящен написанию книги недавно две книги стали опубликованы которые мы одну из них писали с нейросетями Ну и у нас уже больше Рица книг изданных нашими студентами и пятый практикум - это автоматизация создания нейропрофи и внедрить нейросети так чтобы это ускоряли ваш в работу Ну и самое главное вы получаете от нас оплаченный доступ к самым востребованным нейросетям таким образом чтобы Вы могли протестировать их все и даже после курса вы сможете продлить доступ к ним буквально там за 3. 000 руб Вот вы получаете среду которая вас приводит к результату доступ к закрытому сообществу экспертов по нейросетям Ну и собственно это то что будет приводить вас к результату поэтому следующие шаги оставляйте заявку по ссылке под видео и с тобой свяжутся мои менеджер проведут собеседование расскажут подробнее о программе и выставить счёт ну а тем кто в ближайшее время оплатит сразу через онд дня после оплаты с вами свяжутся наши кураторы эксперты по нейросетям и проведут персональную консультацию по внедрению нейросетей чтобы ты получил шаговый план как это дальше внедрять а откроется сразу после оплаты

предобморочном к следующему части это решение сложных задач с нейросетями мы уже говорили про это в начале Да что промт для графической несите journe состоит из нескольких частей это добавление модификатор изображения исключения так вот что же такое модификаторы и как они влияют на итоговую картинку Давайте разберём есть несколько модификаторов и Первый из них - это AR или в переводе с английского расшифровывается aspect ratio то есть пропорции изображения То есть вы можете задавать эти пропорции следующее - это S sty его ещё я называю уровень безумия и вы версия алгоритма Ну то есть Чем более новая версия тем более классные изображение вы будете получать Не вижу смысла ставить версии предыдущих алгоритмов так вот если мы говорим про уровень безумия вот эта вот штука не совсем понятна что чем больше мы будем стилизовать а это да то мы будем получать более Ну какие-то странные наверное непредсказуемые результаты вот в этом Ключевая история Ну а как вводить модификаторы ну здесь Всё достаточно просто мы пишем сам промт слова и через две тире пишем вот этот вот параметр а этого модификатора собственно тут Наверное всё просто но есть ещё несколько вещей после того как мы сгенерировать картинку мы можем А в мидж например взять и отредактировать её и сделать Зум аут да то есть отдалить камеру назад и отдалить камеру ещё назад то есть вот мы сделали какой-то фрагмент изображения а потом пам-пам-пам назад отвиль и увидели что-нибудь интересное тем самым можно создавать очень сложные композиции и ну интересно да вот мы попробовали это сделать с изображениями А можно ли ещё как-нибудь идеальное это сделать чтобы создавались десятки изображений Да так как надо конечно можно Потому что есть даже форматы пакетных промто Когда вы можете в скобках указать несколько значений что нужно нарисовать это отлично работает как ну для создания например серии иллюстраций и иконок например и картинок ну или например вам нужно создать фотосессии где будет много-много много разных локаций тем самым Вы можете сразу там наге нери десятки вот этих локаций и отправить нер сети следующий шаг - Это не просто сгенерировать вот эти картинки

а заамин ий контент и видеоконтент - это то что приносят максимальную пользу и максимальное количество клиентов Что это значит что мы можем взять два изображения и загрузить их которые сгенерирована с нере сетями и загрузить их в видео нере сети такие как Runway luma kyber или Клин и попросить сделать переходную анимацию от одного к другому и получить вот такой вот оу неожиданный эффект и у нас на самом деле посвящён третий практикум тому чтобы научиться создавать вот эти вот изображения и даже у нас э студенты научились делать Вот таких вот анимированных котов которые могут разговаривать объяснять и привлекать внимание наших студентов и самая классная функция которую я оставил на потом это то как же генерировать эти проб потому что на самом деле придумывать их из головы - это очень сложная задача и для того чтобы это не делать есть конечно простой способ генерировать их с чатом gpt потому что вы можете чат gpt попросить написать промт для рни описав то что вы хотите нарисовать следующий пример как это можно делать это ну по технике корди как художник то есть мы можем найти картинку где уже есть этот пронт скопировать его и использовать для себя Например я нашёл вот эту картинку с девушкой которая пузыри ками и дальше я копирую ссылку на исходное изображение И добавляю этот же самый промт И получаю точно такие же картинки если мне нужно заменить девушку на мужчину я беру нахожу слова которые описывают что это девушка и заменяю на слово мужчина И тем самым я меняю пол можно сказать опираться по смене пола в этой картинке и таким образом получаем Где же находить вот эти вот пронт которые уже есть Ну собственно есть э официальные сайт того же самого mourne Или даже вот на лексике карт на жони готовые промт под каждой картинкой Вы можете посмотреть что было нарисовано По какому промто использовать Это для себя и вот получается такой потрясающий алгоритм Мне кажется это действительно стоящая штука потому что благодаря ему вы можете больше никогда не думать о том какие мты использовать и как вообще их создавать Так что друзья мои Напишите плюс один если это прикольно плюс 5 если это Вау и плюс 100. 00 если ваша жизнь уже не будет прежней но некоторые ребята после всего того что я сейчас сказал они скажут О блин потому что когда ты понимаешь что чат gpt и не сети могут выполнять работу за меня сначала ты думаешь Вау классно А потом ты понимаешь блин эта же штука может выполнить всю работу за меня но недаром художники объявили забастовку ии перестали загружать свои работы они говорят что не ребят мы такое делать больше не будем мы не хотим чтобы ии обучался на наших работах более 300 млн людей по оценкам goldman saxs могут сократить в результате действия сетей уже в ближайший год чтобы вы понимали это действительно серьёзно но хорошая новость в том что 97 млн рабочих мест

появятся в результате действия нейросетей на текущий момент девять из десяти работодателей хотят чтобы их сотрудники разбирались в нейросетях и я здесь Наверное приведу вот такую картинку Многие знают Это изображение Да это Бурлаки на Волге и мы часто воспринимаем что нейросети - это как вот такой вот узурпатор который сидит на этом корабле и всех человеков там понукать Анну говорит давай быстрее кожаные мешки Идите вперёд Да нет На самом деле смысл этой картинки вовсе не в этом а смысл в том что там на далёком заднем плане идёт пароход уже есть новая технология уже люди пользуются ей просто все ещё кто-то по-старому батрачить и таскает вот эти вот баржи вручную вот о чём это и с появлением пароходства не уменьшилась потребность в том чтобы были корабли и чтобы кто-то перевозил просто труд поменялся и я хочу здесь сказать следующее друзья мои Нейро Сити Не заменят людей но людей заменят те кто использует нейросети в своей работе поэтому я желаю вам Используйте нейросети на благо создавайте потрясающие красивые вещи шедевры и пускай будет у вас всё хорошо с вами был Павел Лебедев до скорых встреч пока