Comments 6
Есть ли возможность автоматизировать передачу между сетями (наугад выбирая рендеренную картинку), организовать цикл из шагов 2-4, и прогнать его раз 100 (вдруг всё на лапе)?
Интерес состоит в проверке наличия вымывания фич.
Автоматизировать-то можно. Только вопрос - зачем?) И что такое "на лапе", и о чем речь про "вымывание фич"?
Если прогнать сотню раз туда-сюда промты и картинки, то видятся 2 крайних варианта - нейронки уйдут "совсем не туда", либо наоборот, плюс-минус статично будет генериться одно и то же по смыслу. Т.е. в какую-то крайность должна впасть техника движения информации эта. Но попробовать можно, хотя бы ручками, раз 10 ) Это не так долго.
пардон за жаргонизм, "на лапе" == "всё готово для запуска, только нажать".
"вымывание фич" - некорректно выразился. После последовательного применения активация (картинка), подающаяся на вход следующей итерации теряет часть информации, и следующий инференс выдаёт менее аккуратный результат. Это как раз то, что Вы описали "не туда или стабилизация". Для более-менее сложных моделей (как Ваша) интуитивно ожидается вариант "не туда", но т.к. в статье достаточно короткие и ёмкие описания кажется есть шанс и после большого числа итераций увидеть сопоставимый вход.
В общем вопрос (если всё под рукой), возможно ли повторить попытку N3 из статьи много раз и увидеть то же самое?
На примере последнего набора - ничего оригинального придумано не было, а нейросети на подобных изображениях и обучались. Если бы в задаче реально были описаны некие абстрактные чувства, то результаты могли бы быть различными
Конечно использовать MidJourney спорное решение, лучше например Stable Diffusion, так как он позволяет генерировать изображения с неизменными настройки и главное - сидом (seed), что позволяет сохранить композицию и относительное расположение цветов на готовом изображении, то есть исключить случайную составляющую из исследования (насколько это возможно)
А так, это практически пальцем в небо.
Понимают ли нейросети друг друга?