что такое рандомное фото
Artbreeder — нейросеть, которая генерирует случайные лица, абстракцию, обложки и пейзажи
Несмотря на изобилие подобных сервисов на основе нейронных сетей, Artbreeder является лучшим по части генерации портретов людей.
Сайт вышел в открытый доступ 9-го сентября, и с тех пор пользователи ежеминутно загружают лучшие работы.
У сервиса разнообразный инструментарий, он делится на следующие разделы:
1. «Общие» (General) – представляет собой микширование нескольких изображений. Например, смешать изображения бургера и собаки. Чаще всего результат микширования получается довольно жутким.
2. «Портреты» (Portraits) – это самая сильная сторона сервиса. В этом разделе вы можете не только микшировать изображения между собой, но и изменять структуру портрета человека: телосложение, возраст, гендер, настроение, реалистичные/нарисованные очертания лица и так далее. Результат практически всегда получается впечатляющим.
3. «Обложки альбомов» (Albums) – это генерация абстрактных изображений на манер обложек музыкальных альбомов. Здесь всё в лучших традициях Nine Inch Nails и Radiohead.
4. «Пейзажи» (Landscapes) – раздел работает аналогично другим, но здесь прослеживается упор на пейзажи. Здесь же лучше всего выходят сюрреалистичные ландшафты.
Artbreeder is a nuclear powered pencil.
Увы, Artbreeder на данный момент работает только на основе своей собственной базы данных. Поэтому загрузка стороннего изображения в галерею пока не представляется возможным. Так же изображения для скачивания ограничены разрешением 512×512 (JPEG), но в будущем обещают расширить до 2048 x 2048 (PNG). Для полноценной работы на сайте необходима регистрация.
Напоследок, хочу представить несколько наиболее удачных работ пользователей за последние дни. В это слабо верится, но я в очередной раз напоминаю, что все изображения сгенерированы нейросетью, и любой пользователь может внести свои собственные изменения. Под каждым примером я оставил на них ссылки:
Как написать генератор изображений, который вас понимает
Автор статьи рассказывает, как за неделю создал Text2Art.com — генератор изображений на основе VQGAN+CLIP, способный рисовать пиксель-арт и живопись, а также изображать то, что вы напишете в текстовом поле.
Для интерфейса используется Gradio, модель работает на сервере FastAPI, а системой очереди сообщений служит Firebase. Подробностями делимся к старту курса по ML и DL.
Галерея Text2Art
Если вам понравился проект, вы можете проголосовать за него здесь.
Введение
Не так давно генеративные картины и NFT штурмом захватили мир. Это стало возможным после значительного прогресса OpenAI в генерации изображения из текста. Ранее в этом году OpenAI анонсировал DALL-E, мощный генератор изображений из текстов.
Чтобы проиллюстрировать, насколько хорошо работает DALL-E, посмотрите рисунки, сгенерированные DALL-E по запросу «a professional high quality illustration of a giraffe dragon chimera, «a giraffe imitating a dragon», «a giraffe made of dragon».
Изображения по запросу «a professional high quality illustration of a giraffe dragon chimera, «a giraffe imitating a dragon», «a giraffe made of dragon».
К сожалению, DALL-E не был выпущен в массы. Вместо него была опубликована модель, которая творит магию DALL-E, — CLIP. CLIP или Contrastive Image-Language Pretraining — это мультимодальная сеть, объединяющая текст и изображения.
Одним словом, CLIP способен оценить, насколько хорошо изображение соответствует надписи или наоборот.
Это крайне полезно в управлении генератором, чтобы создать изображение, точно соответствующее введённому тексту. В фильме «DALL-E» CLIP используется, чтобы ранжировать сгенерированные изображения и входные изображения с наивысшим баллом (самые похожие на тектовый запрос).
Через несколько месяцев после анонса фильма DALL-E был опубликован новый генератор изображений-трансформеров под названием VQGAN (Vector Quantized GAN). Сочетание VQGAN с CLIP даёт качество, аналогичное DALL-E. С момента обнародования предварительно обученной модели VQGAN сообщество создало множество удивительных картин.
Я был поражён результатами и захотел поделиться ими со своими друзьями. Но, поскольку не так много людей готовы погрузиться в код ради генерации картин, я решил сделать Text2Art.com — сайт, где любой может просто ввести подсказку и сгенерировать нужное изображение, не сталкиваясь с кодом воочию.
Как это работает
Итак, как работает VQGAN+CLIP? VQGAN генерирует изображение, а CLIP измеряет, насколько оно соответствует запросу. Затем генератор использует обратную связь от модели CLIP, чтобы сгенерировать более точные изображения. Процедура повторяется, пока оценка CLIP не станет достаточно высокой.
VQGAN генерирует изображения, пока CLIP направляет процесс. Чем больше итераций, тем точнее изображение [источник: иллюстрированный VQGAN от LJ Miranda]
Я не буду рассказывать о внутренней работе VQGAN или CLIP. Но, если вы хотите получить более глубокие объяснения VQGAN, CLIP или DALL-E, обратитесь к этим удивительным ресурсам, которые я нашёл:
X + CLIP
VQGAN+CLIP — это только пример того, на что способно объединение генератора изображений с CLIP. Однако вы можете заменить VQGAN на любой генератор. Появилось много вариантов X + CLIP, таких как StyleCLIP (StyleGAN + CLIP), CLIPDraw (векторный генератор), BigGAN + CLIP и многие другие, даже AudioCLIP, который работает со звуком, а не изображениями.
Редактирование изображений при помощи StyleCLIP [работа о StyleCLIP]
Я воспользуюсь кодом из репозитория clipit от dribnet, этот код генерирует изображения при помощи VQGAN+CLIP в несколько простых строк (обновление: clipit мигрировал на pixray). Его рекомендуется запускать на Google Colab: VQGAN+CLIP требует много памяти GPU. Вот блокнот Colab.
Прежде всего, если вы работаете на Colab, убедитесь, что вы изменили тип рантайма на GPU, вот так:
Установим кодовую базу и зависимости:
«!» — это специальная команда в Google Colab, которая означает, что команда будет запущена в bash, а не в python.
После установки библиотек мы можем просто импортировать clipit и запустить эти несколько строк кода для генерации картины с помощью VQGAN+CLIP.
Просто замените текстовую подсказку на любую другую. Кроме того, вы можете задать clipit такие параметры, как количество итераций, ширина, высота, модель генератора, хотите ли вы генерировать видео или нет, и многие другие. Чтобы больше узнать об опциях, вы можете посмотреть исходный код.
Когда вы запустите код, он сгенерирует изображение. На каждой итерации сгенерированное изображение будет приближаться к тексту, который вы ввели.
Итерации по заросу “underwater city”
Количество итераций
Вот так можно установить количество итераций, им управляет iterations :
Генерация видео
В любом случае нужно генерировать изображение для каждой итерации, поэтому можно сохранить эти изображения и создать анимацию самой генерации. Для этого добавьте make_video=True перед применением настроек.
Получится этот ролик:
Сгенерированный подводный город, запрос “Underwater City”
Управление размером изображений
Баннер 800×200 по запросу “Fantasy Kingdom #artstation”
Генерация пиксель-арта
Изображение по запросу “Knight in armor #pixelart” Изображение по запросу “A world of chinese fantasy video game #pixelart”
VQGAN+CLIP модификатор ключевых слов
Из-за смещения в CLIP добавление определённых ключевых слов к подсказке может придать определённый эффект генерируемому изображению. Например, добавление слова «unreal engine» к текстовой подсказке, как правило, создаёт реалистичное изображение или HD стиль. Добавление определённых названий сайтов, таких как «deviantart», «artstation» или «flickr», обычно делает результаты более эстетичными. Мне больше всего нравится использовать ключевое слово «artstation”, так как я считаю, что помогает создать лучшие картины.
Сравнение ключевых слов
Кроме того, вы можете использовать ключевые слова, чтобы обусловить художественный стиль: «pencil sketch”, «low poly» или даже имя художника — «Thomas Kinkade» или «James Gurney”.
Ключевые слова стиля — сравнение
Чтобы узнать больше о влиянии различных ключевых слов, вы можете ознакомиться с изображением, которое показывает более 200 слов на 4 темы.
UI на Gradio
Gradio — это библиотека Python, которая упрощает построение демонстраций ML до нескольких строк кода. Демоверсия требует меньше 10 минут работы. Кроме того, вы можете запустить Gradio в Colab, и он сгенерирует ссылку для совместного использования на домене Gradio. Ссылкой можно поделиться.
Gradio имеет некоторые ограничения, но я считаю, что это самая подходящая библиотека, когда вы просто хотите продемонстрировать одну функцию.
Ниже код простого пользовательского интерфейса для приложения Text2Art. Думаю, что он достаточно понятен, но, если вам нужно больше объяснений, смотрите документацию Gradio.
Как только вы запустите эту программу в Google Colab или локально, она создаст ссылку, которой можно поделиться, демонстрация будет общедоступной. Не нужно использовать туннелирование SSH вроде ngrok. Кроме того, Gradio также предлагает хостинг за 7 долларов в месяц.
Ссылка в демо, которой можно поделиться.
Однако Gradio хорошо подходит только для демонстрации одной функции. Создание кастомного сайта с дополнительными функциями, такими как галерея, вход в систему или даже просто пользовательский CSS, довольно ограничено или вообще невозможно.
Одно быстрое решение — создать демонстрационный сайт отдельно от пользовательского интерфейса Gradio, затем — встроить интерфейс Gradio через iframe.
Я попробовал этот метод, но осознал один важный недостаток: я не могу персонализировать части, которые должны взаимодействовать с самим приложением ML: валидацию ввода, пользовательский прогресс-бар и т. д., невозможны с iframe. И я решил создать API.
FastAPI для модели
Чтобы сделать API быстрее, вместо Flask я воспользовался FastAPI. Кода меньше, а ещё он автоматически генерирует документацию со Swagger UI, что позволяет тестировать API с помощью простого пользовательского интерфейса.
Кроме того, FastAPI поддерживает асинхронные функции и, как утверждается, он быстрее, чем Flask.
Добавляем /docs/ в URL, чтобы увидеть Swagger Тестируем API в UI Swagger
Вот код, который я написал для выполнения функции ML на сервере FastAPI:
После определения сервера мы можем запустить его с помощью uvicorn. Кроме того, поскольку Google Colab предоставляет доступ к своему серверу только через интерфейс Colab, мы должны использовать Ngrok, чтобы сделать сервер FastAPI публичным.
Код для запуска и демонстрации сервера:
Запустив сервер, мы можем перейти к Swagger UI (добавив /docs в сгенерированный ngrok URL) и протестировать API.
Генерация подводного замка при помощи FastAPI Swagger UI
При тестировании API я понял, что вывод может занять от 3 до 20 минут в зависимости от качества/итераций. Три минуты само по себе уже считается очень долгим для HTTP-запроса, и пользователи могут не захотеть ждать так долго.
Я решил, что установка вывода в качестве фоновой задачи и отправка пользователю электронного письма после получения результата лучше подходят для этой задачи.
Теперь, когда мы определились с планом, напишем функцию для отправки письма. Сначала я использовал почтовый API SendGrid, но после исчерпания квоты бесплатного использования (100 писем в день) перешёл на API Mailgun, который входит в пакет GitHub Student Developer Pack, разрешая студентам отправлять 20 000 писем в месяц.
Вот код для отправки электронного письма с вложением изображения с помощью API Mailgun:
Далее мы изменим код нашего сервера, чтобы использовать фоновые задачи в FastAPI и отправить результат по электронной почте в фоновом режиме.
С помощью приведённого выше кода сервер быстро ответит на запрос сообщением «Task is processed in the background» вместо того, чтобы ждать завершения генерации и ответа с изображением. Когда генерация завершится, сервер по электронной почте отправит пользователю результат.
Изображение и видеозапись отправляются пользователю по электронной почте
Теперь, когда всё вроде бы заработало, я создал фронтенд и поделился сайтом со своими друзьями. Однако при тестировании с несколькими пользователями я обнаружил, что есть проблема параллелизма.
Когда второй пользователь делает запрос на сервер, в то время как первая задача всё ещё обрабатывается, вторая задача каким-то образом завершает текущий процесс, вместо того чтобы создать параллельный процесс или очередь.
Не было уверенности, что вызвало проблему, возможно, это было использование глобальных переменных в коде clipit, а возможно, нет. Я быстро понял, что мне нужно реализовать систему очереди сообщений.
По результатам поисков в Google большинство рекомендует RabbitMQ или Redis. Однако я не был уверен, можно ли установить RabbitMQ или Redis на Google Colab: для этого, похоже, требуется разрешение sudo.
В конце концов, я решил использовать Google Firebase, потому что хотел закончить проект как можно скорее, а с Firebase я знаком лучше всего.
В основном, когда пользователь пытается сгенерировать рисунок во фронтенде, он добавляет запись в queue, которая описывает задачу (введённый текст, тип изображения, размер и т. д.).
С другой стороны, мы запустим сценарий на Google Colab, который будет постоянно прослушивать новую запись в очереди и обрабатывать задания одно за другим.
Код бэкенда, который обрабатывает задание и постоянно прослушивает очередь
На фронте нужно только добавить новую задачу в очередь. Убедитесь, что правильно настроили Firebase на фронтенде:
Мы сделали это! Теперь, когда пользователь попытается создать рисунок на фронтенде, он добавит новую задачу в очередь. Затем рабочий скрипт на сервере Colab обработает задания в очереди, одно за другим. Вы можете заглянуть в репозиторий GitHub, чтобы увидеть весь код.
Лучше понять нейросети и научиться решать проблемы бизнеса с их помощью вы сможете на наших курсах:
Также вы можете перейти на страницы из католога, чтобы увидеть, как мы готовим специалистов в других направлениях.
[5] Flask против FastAPI
Data Science и Machine Learning
Про смартфон — цены, обзоры и реальные отзывы покупателей
На сайте Pro-Smartfon найдёте отзывы и обзоры топовых смартфонов 2017 года. Всё о плюсах и минусах мобильных телефонов. Свежие фотографии, цены и реальные отзывы покупателей о лучших смартфонах
Рандомное фото что это
«Random» — случайный. Например, случайное число — random number. В языках программирования есть функция random — это генератор случайных чисел. Например, здесь R := random(10,20); R получит случайное значение между 10 и 20. Предполагаю, что с картинками и фото то же самое — из определенного набора выбирается случайная картинка.
Рандомная картинка — это обычно картинка, произведённая с помощью компьютера и генератора случайных чисел. Она может быть абсолютно рандомной или частично. Абсолютно рандомная — это просто выведение точки случайного цвета в случайном месте картинки. А частично — это имеющие определённую закономерность или привязанные к какой-то формуле. Вот примеры абсолютно рандомных картинок:
Дубликаты не найдены
На самом деле идёт оно аж от двух групп народа и желающих к ним приписаться:
* всевозможных айтишников (программисты, сисадмины и так далее)
* любителей РПГ и ММОРПГ
И тех, и тех дофига, оттого употребляется часто. Плюс в интернете среди школия считается что быть айтишником это круто, соответственно стараются выдавать себя за последних.
Ты не поверишь, что это не настоящие портреты.
Все мы видели фотороботы преступников на щитах «Их разыскивает полиция». Согласись, зачастую они выглядят крайне нелепо, ведь сконструировать нормальное лицо из «запчастей» от других людей довольно непросто. Но что если за эту работу возьмется искусственный интеллект?
В Интернете появился сайт Thispersondoesnotexist, который создает фотографии несуществующих людей. Но, глядя на них, очень трудно поверить, что портреты ненастоящие.
Random Pictures
Please LIKE & SHARE to keep our generators available!
If you’re in search of random pictures, you should love all of the random images we’ve collected in this random picture generator. With over 1000 pictures in the database, you’re sure to find some that meet your particular needs. One of the best aspects of this free image tool is that you can determine the exact number of random pictures you want to see at one time. This allows you to digest the photos in the number that best suits your needs and it can make finding what you want a lot easier.
We are constantly expanding this tool by adding specific random picture categories. These categories are geared to a specific topic with only photos of that topic. For example, if you wanted to see random dogs, you would go to the category dropdown and choose «dogs» and then all the random pictures would be of random dogs. If you have a particular category you would like to see us create, feel free to contact us. We hope to one day have hundreds of specific random categories for you to choose from and it’s helpful to know which categories you’d like to see.
For those who came here and you’re not sure whether this random image generator will work for your needs, the best approach is to simply begin using it. You should know pretty quickly if the random images you’re getting will be of use, and taking a bit of time to play with the tool will allow you to see the different ways you can adjust it to make it the most useful it can be. It may even show you some opportunities to use it in ways that you had never considered before playing with it. If you’re looking for a bit more inspiration, below you can find a number of ways that others typically use this picture generator.
Writing Inspiration
Writers are always looking for different ways to help their creative writing and inspire them to write more. It’s common for them to use a random word, a random sentence, or even a random paragraph to help with their writing. While all of these options are word-based, a random image is also an excellent way to help that’s a bit different that’ll make you use your creativity in a different way than with words. The simplest form would be to generate a random picture and then write a paragraph or short story about the image. For those who want to make it a bit more of a challenge, they can use the random picture as inspiration for a paragraph or short story that’s somehow related to it, but not a description of it. There are dozens of other ways this can be adapted depending on how difficult you want to make the writing challenge, but the base point is that all will make you use creativity in your writing to get the words on paper.
Artistic Inspiration
These random pictures aren’t limited to giving writers inspiration. They can be used by virtually any artistic pursuit in a similar way to also inspire creativity. A musician could use one to create a short piece of music. A painter could use it to practice their sketching. A quilter could use it to inspire a new quilt pattern. No matter what your artistic discipline, using this random image generator can be a wonderful way to begin the day to get your creativity flowing and inspire you to work on your artistic abilities.
Brainstorming
No matter what your group happens to be brainstorming, interjecting random images can be a wonderful way to expand the brainstorming session. There’s something about a photo that gives a different perspective to whatever you happen to be brainstorming about. This can unleash new ideas and better define the issues you’re tackling with the brainstorming session. Throw a random image into a brainstorming session about a new product idea and watch the creativity soar.
Relaxation
Another wonderful way to use these random images is to simply look at them for relaxation purposes. There’s something about looking at photos that can help your mind relax and generating a lot of random pictures can help let your mind wander away from daily life stresses. It’s always amazing to see where a random picture will take you depending on your mood and what’s going on in your life, but it can often be an excellent way to put all the things in life that are stressing you out onto the back-burner.
Image Placeholder
For those who need to find random images to use as placeholders for the different projects you’re creating, this tool can be an excellent source. In fact, using this tool to find image placeholders can add some fun and whimsy to any project. Since the photos aren’t your typical landscape, they can add interest to any project. In addition, since all of the images are copyright free and free to use commercially, they can make the perfect image placeholder for all your projects.
If you have found this random image generator useful for your purposes, please consider taking a few moments to email us and let us know how you’ve been using it. While we have a pretty good general idea of how our tools will be used when we create them, we’re often surprised to learn of unconventional ways they also end up being used. The better we understand how everyone is using the tool, the better we’re able to add features and make adjustments to make it more useful for all.
Frequently Asked Questions
Where can I find random pictures?
Our Random Picture Generator will be able to help you with that! Simply click the Generate Random Picture button and we’ll show you one of the hundreds of random pictures in our library.
Where do these random pictures come from?
We hand-picked some totally random (and somewhat bizarre) pictures from some of the leading free-to-use image/photo websites.
Are these random pictures free to use commercially?
Luckily, yes! These photos are free to use, no attribution required photos. The photographers of these photos have generously made their photos available for re-use both personally and commercially.
Can I submit my own pictures to your generator?
Sure! We just ask that you first upload your picture to a photo sharing website such as Pixabay or Flickr. Be sure to license your picture appropriately (so we can use it). Once done, simply copy your picture URL to us in an email.
Can I use these images as placeholders in a website i’m building?
Yes, of course. Since these photos are free to use, even commercially, you can use them as image placeholders for any website you’re building.
Other Random Generators
Here you can find all the other Random Generators: