Исследователь Yandex Research Сергей Кастрюлин пояснил, что архитектурный переход дает системе «память» о визуальных концептах. Например, если нейросеть усвоила стилистику хохломской росписи в процессе генерации, она автоматически применяет эти знания при редактировании аналогичных изображений. Дополнительный модуль расширения запросов, встроенный в систему, помог поднять точность выполнения пользовательских инструкций на 12%, не затрагивая при этом саму генеративную модель.
В разделе Новости корпораций
Яндекс объединил генерацию и редактирование в модели Alice AI ART 2.0
Разработчики Яндекса представили обновленную нейросеть Alice AI ART 2.0, переведя создание и правку изображений на единую архитектуру. Интеграция процессов позволила модели использовать накопленные знания о редких визуальных объектах для более точного редактирования готовых картинок, что ранее требовало отдельного обучения.
Технологический стек Alice AI ART продолжает адаптироваться под специфику кириллического контента. Еще в мае прошлого года разработчики сфокусировались на проблеме ошибок в русскоязычных надписях, характерных для моделей, обученных на англоязычных датасетах. Сбор собственного набора данных с детальной разметкой позволил нейросети лучше ориентироваться в культурном контексте, от корректного отображения элементов русского быта до размещения текста на изображениях без искажений.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!