Jak generować obrazy z ukrytymi wzorami za pomocą sztucznej inteligencji
Jak generować obrazy z ukrytymi wzorami

Ile razy natknęliśmy się na zaskoczone gniazdko lub zwierzęta „ukryte” w chmurach? Ludzki mózg doskonale rozpoznaje wzorce, a najnowsze modele generowania za pomocą sztucznej inteligencji mogą tworzyć ich niemal nieskończoną liczbę. W ten sposób dochodzimy do Illusion Diffusion, które wykorzystuje model pierwotnie wyszkolony do generowania kodów QR. Użytkownicy odkryli swego rodzaju glitch w modelu: po załadowaniu czarno-białego wzoru model może go odtworzyć w dowolnym scenariuszu…

Jeśli jest coś, co potrafi natychmiast przyciągnąć naszą uwagę, to iluzja optyczna. NeoTeo jest ich pełne: od kule tego samego koloru przez faliste linie, 12 czarnych kropek i pudełka, które się nie ruszają – mamy mnóstwo materiału, żeby na chwilę roztopić mózgi. Ale co zrobić, jeśli chcemy wygenerować takie iluzje? Od czego zacząć? Na szczęście sztuczna inteligencja ma rozwiązanie: Illusion Diffusion.

Illusion Diffusion: Generowanie obrazów z ukrytymi wzorami za pomocą SI

Jak generować obrazy z ukrytymi wzorami za pomocą sztucznej inteligencji
Całkiem nieźle (poza ludźmi, którzy są przycięci)

Wszystko zaczęło się od kilku wiralnych tweetów i garści obrazów, które szybko rozprzestrzeniły się w mediach społecznościowych. Niektórzy użytkownicy prześledzili ich pochodzenie do Monster Labs QR Control Net, modelu offline dla Stable Diffusion, który może generować kody QR w kształcie potworów i innych stworzeń. Jednak MrUgleh na X odkrył, że jeśli załadujemy bardzo dobrze zdefiniowany czarno-biały wzór jako odniesienie (spirale, kwadraty itp.), model podąży za tym wzorem zamiast pokazywać kod.

Jak generować obrazy z ukrytymi wzorami za pomocą sztucznej inteligencji
Odkopywanie prehistorycznych memów, część 1
Jak generować obrazy z ukrytymi wzorami za pomocą sztucznej inteligencji
Odkopywanie prehistorycznych memów, część 2

Tu wkracza Illusion Diffusion, przestrzeń na HuggingFace, która udostępnia bardziej intuicyjny interfejs dla Monster Labs QR Control Net. Wszystko, co musimy zrobić, to wybrać wzór (lub wgrać własny), określić intensywność iluzji i wprowadzić pozytywne/negatywne prompty, aby poinstruować algorytm. Jak można się spodziewać, użytkownicy używają wszelkiego rodzaju wzorów (niektóre bardzo kontrowersyjne i/lub NSFW), ale prawdziwy problem polega na tym, że Illusion Diffusion jest pod ostrzałem: działa… z cierpliwością.

Bonus: Krea.ai

Jak generować obrazy z ukrytymi wzorami za pomocą sztucznej inteligencji
Jeśli Illusion Diffusion nie odpowiada, wypróbuj Krea.ai

Jeśli ktoś potrzebuje fundamentalnego dowodu na to, że generowanie obrazów za pomocą sztucznej inteligencji porusza się z prędkością światła, znajdzie go tutaj. Platforma Krea.ai oferuje już sekcję „wzorów”, która obejmuje zaawansowane parametry, takie jak kontrola guidance.

Jak generować obrazy z ukrytymi wzorami za pomocą sztucznej inteligencji
Krea.ai jest nieco bardziej kapryśny co do wartości intensywności

Ich lista dostępnych wzorów jest bardzo obszerna, ale polecam nieco dostroić intensywność w niektórych przykładach (powiedzmy, zmienić z 0,8 na 0,7 lub pójść w drugą stronę, jeśli iluzja się nie materializuje). Krea.ai nie wymaga żadnego konta i do tej pory nie wykryliśmy żadnych ograniczeń. Linki poniżej!

Illusion Diffusion: Kliknij tutaj

Krea.ai: Kliknij tutaj