Бесплатных генераций в Midjourney больше нет и пришлось искать альтернативы.

Нейросеть Midjourney покорила сотни тысяч пользователей по всему миру качеством генерации картинок. Изображения, созданные там, многие путают с реальными рисунками или фотографиями. Лично для меня в Midjourney нашлись недостатки — необходимость работать в Discord (редко пользуюсь в повседневной жизни) и стоимость попыток генерации (200 попыток стоят $10, а подписка $30), а еще писать запросы можно только на английском.

Можно попробовать запустить Automatic111 или Dreambooth для генерации, но взять именно эту нейросеть не получится, а с CivitAI или Huggingface не каждый умеет работать. Преимуществом работы в Telegram‑боте является отсутствие необходимости в своём «железе», ведь для запуска подобной нейросети потребуется минимум 12 Гб видеопамяти, а ещё это всё настроить самому надо. В общем, когда за тебя уже всё сделали и бесплатно дают воспользоваться, то это круто. Да, есть и сайты, на которых можно генерировать изображения, но мессенджер всегда под рукой и это стало ещё одним плюсом для меня.

Авторы указывают, что нейросеть обучалась на базе архитектуры Stable Diffusion. Сравнивая с моделями из CivitAI и HuggingFace, убедился, что синтаксис запросов у данной модели намного проще, хоть и не без грехов.

Учитывая минусы Midjourney, решил попробовать другую нейросеть для генерации изображений от российских разработчиков — TurboText. Первое, что меня интересовало, смогу ли я получать реалистичные картинки, не хуже чем в MJ. Также обращал внимание на скорость работы, стоимость тарифов и удобство использования. Сначала покажу свои примеры, которые удалось сгенерировать по простым запросам, а после озвучу собственные выводы.

В предыдущей моей статье мы провели опрос более 400 любителей бега с целью выяснения влияния бега на заболевания коленей

Серия моих предыдущих статей о здоровье и его компьютерном анализе и просто о ЗОЖ и фитнесе-физкультуре:

Бег в 2023 г. С пятки или с носка? Измеряем ударные нагрузки. Android и акселерометр
https://habr.com/ru/post/714698/

Как быстро бег уничтожает колени. Опрос любителей и мнение профессионалов
https://habr.com/ru/post/709182/

Сделайте это и бегать будет легче, чем ходить. Упражнение для тренировки летящего бега, получите удовольствие от бега
https://habr.com/ru/post/705954/

The sound of rock music, in particular of hard rock and heavy metal, is largely based on a specially distorted guitar sound, for which electronic “distortion” devices, tube amplifiers in “overloaded” mode, computers with appropriate software and digital processors are used. increasingly using neural network algorithms.

The distorted sound of electric guitars began to gain popularity around the 1960s. Since that time, the sound of overloaded tube amplifiers, connected to powerful dedicated guitar speakers with large dedicated speakers, has been considered the benchmark in rock music. But tube amplifiers were relatively expensive and inconvenient to operate. Therefore, semiconductor distortion devices were developed.

At that time, the electrical circuitry of distortion devices was relatively simple and the signal output from their output only vaguely resembled the sound of an overloaded tube amplifier. Nevertheless, it was still somewhat similar to the “sound of a lamp” and this provided a powerful incentive for designers of analog semiconductor distortion circuits to continue their research, complicate circuits and propose new circuit solutions. The heyday of analog solid-state distortion was around 1995-2010. The most popular were electrical circuit diagrams like those shown in the figure below.