Мягкая разбор слова по составу: Мягкая — разбор слова по составу (морфемный разбор)

Содержание

вторник, среда, четверг, пятница, суббота?

Фонетический разбор слова начинается с транскрипции , слогов , переноса , ударения , разбор букв , сколько букв , звуков .

вторник (фторн’ик) втор-ник , два слога,

в (ф) — согласная , твёрдая , глухая , парная , буква «вэ .»

т (т) — согласная , твёрдая , глухая , парная , буква «тэ .»

о (о) — гласная , ударная , буква «о» .

р (р) — согласная , твёрдая , звонкая , непарная , буква «эр .»

н (н) — согласная , мягкая , непарная , звонкая , буква «эн .»

и (и) — гласная , безударная , буква «и» .

к (к) — согласная , твёрдая , глухая , парная , буква «ка .»

7 букв , 7 звуков .

среда (зр’ида) сре-да , два слога ,

с (з) — согласная , твёрдая , звонкая , парная , буква» эс .»

р (р) — согласная , мягкая , непарная , звонкая , буква «эр .»

е (и) — гласная , безударная , буква «е .»

д (д) — согласная , твердая , звонкая , парная , буква «дэ .»

а (а) — гласная , ударная , буква «а .

5 букв , 5 звуков .

четверг (ч’идв’эрк) чет-верг , два слога ,

ч ( ч) — согласная , мягкая , глухая , непарная , букв «че .»

е (и)- гласная , безударная , буква «е .»

т (д) — согласная , твёрдая , звонкая , парная , буква «тэ.»

в (в) — согласная , мягкая , звонкая , парная , буква «вэ.»

е (э) — гласная , ударная , буква» е» .

р (р) — согласная , звонкая , твёрдая , непарная , буква» эр .»

г (к) — согласная , глухая , твёрдая , парная , буква «гэ.»

7 букв , 7 звуков .

пятница (п’адн’ица) пят-ни-ца , три слога ,

п (п) — согласная , глухая , мягкая , парная, буква» пэ.»

я (а) — гласная , ударная ,буква» я» .

т (д) — согласная , звонкая , твёрдая , парная ,буква «тэ .»

н (н) — согласная , звонкая , мягкая , непарная ,буква» эн.»

и (и) — гласная , безударная , буква» и .»

ц (ц) — согласная , твёрдая ,глухая , непарная , буква «цэ.»

а (а) — гласная , безударная , буква» а .

7букв , 7 звуков .

суббота (суббота) суб-бо-та , три слога ,

с (с) — согласная , твёрдая , глухая , парная , буква «эс .»

у ( у) — гласная , безударная, буква «у.»

б (б) — согласная , твёрдая , звонкая , парная , буква «бэ .»

о (о) — гласная , ударная , буква «о .»

т (т) — согласная , твёрдая , глухая , парная , буква «тэ.»

а (а) — гласная , безударная ,буква» а» .

7 букв, 7 звуков.

воскресенье ( вазгр’ис’эн’й’э) воск-ре-се-нье , 4 слога ,

в (в) — согласная , твёрдая , звонкая , парная , буква» вэ.»

о (а) — гласная , безударная , буква «о .»

с (з) — согласная , звонкая , твёрдая , парная , буква «эс.»

к (г) — согласна , звонкая , твёрдая , парная , буква «ка.»

р (р) — согласная , звонкая , мягкая , непарная , буква «эр.»

е (и) — гласная , безударная , буква «е .»

с (с) — согласная , мягкая , глухая , парная , буква «эс.»

е (э) -гласная , ударная , букв «е» .

н (н) — согласная , звонкая , мягкая , непарная ,буква» эн. «

ь (-) мягкий знак звука не имеет.

( й) — согласная , мягкая , звонкая , непарная , буква» е.»

е (э) — гласная , безударная , буква «е.»

11букв , 11 звуков.

[PDF] Гипотеза включения распределения для композиции на основе тензора

Идентификатор корпуса: 12015882

  title={Гипотеза о распределении включения для тензорной композиции},
  автор={Димитри Карцаклис и Мехрнуш Садрзаде},
  booktitle={Международная конференция по компьютерной лингвистике},
  год = {2016}
}

Согласно гипотезе о включении распределения, связь между словами может быть измерена через включения признаков их векторов распределения. В недавней работе мы показали, как эту гипотезу можно распространить со слов на фразы и предложения в условиях композиционно-распределительной семантики. Эта статья посвящена свойствам включения тензоров; его основной вклад — теоретический и экспериментальный анализ того, как включение признаков работает в различных конкретных моделях глагола…

View on ACL

aclweb.

org

Exploring Semantic Incrementality with Dynamic Syntax and Vector Space Semantics

M. Sadrzadeh, Matthew Purver, J. Hough, Ruth Kempson
Computer Science
ArXiv
2018

Показано, что инкрементному процессу пословного разбора динамического синтаксиса можно присвоить композиционно-распределительную семантику с оператором композиции DS, соответствующим общей операции тензорного сжатия из полилинейной алгебры.

Cats climb entails mammals move: preserving hyponymy in compositional distributional semantics

G. D. L. Cuevas, Andreas Klinger, Martha Lewis, Tim Netzer
Computer Science
ArXiv
2020

This paper proposes that psd matrices for глаголы, прилагательные и другие служебные слова должны быть подняты до полностью положительных карт, соответствующих их грамматическому типу, и дает ряд предложений по структуре Compr, основанных на пауках, чашках и колпачках, и генерирует ряд правил композиции.

Композиционная гипонимная с положительными операторами

Марта Льюис
Компьютерная наука
RANLP
2019

представления на уровне предложения.

Сглаживание графов вывода с языковыми моделями

Ник МакКенна, Марк Стидман
Информатика
ArXiv
2022

В этой статье представлен новый метод сглаживания графов с использованием языковой модели для нахождения ближайших приближений отсутствующих предикатов, а также формализована теория сглаживания метода символического вывода путем построения транзитивных цепочки, чтобы сгладить как посылку, так и гипотезу.

Некоммутативная логика для композиционно-распределительной семантики

Карин Цветко-Вах, М. Садрзаде, Дмитрий Карцаклис, Б. Бланделл
Информатика

WoLLIC
2017

задача следствия на реальных данных.

Обучаемые графы вывода с глобальными мягкими ограничениями

Мохаммад Джавад Хоссейни, Сива Редди, Ксавье Р. Холт, Шей Б. Коэн, Марк Джонсон
Информатика
2019

В этой статье представлен масштабируемый метод, который изучает глобально согласованные оценки сходства на основе новых мягких ограничений, которые учитывают как структуры в типизированных графах следствия, так и внутри каждого графа, и демонстрируют значительные улучшения по сравнению с локальным сходством. баллы по двум наборам данных о последствиях.

Обучаемые графы вывода с глобальными мягкими ограничениями

Мохаммад Джавад Хоссейни, Натаниэль Чемберс, Марк Стидман
Информатика
TACL
2018

В этой статье представлен масштабируемый метод, который изучает глобально согласованные оценки подобия на основе новых мягких ограничений, которые учитывают как структуры в типизированных графах следствий, так и внутри каждого графа, и демонстрируют значительные улучшения. над локальными оценками сходства на двух наборах данных следствия.

Мультивалентные диаграммы цепочек для ответов на вопросы

Ник МакКенна, Лиана Гийоу, Мохаммад Джавад Хоссейни, Сандер Бийл де Вро, Марк Стидман
Информатика
EMNLP
2021

Показано, что направленное следствие более полезно для вывода, чем ненаправленное сходство в вопросах тонкой семантики, и что использование данных по валентностям отвечает на больше вопросов, чем путем используя только одно и то же свидетельство валентности.

Теория лингвистических матриц

Предполагается, что возмущенные гауссовские модели с симметрией перестановок обеспечивают многообещающую основу для характеристики универсальности статистических свойств матриц слов.

Квантование, алгебры Фробениуса и биалгебры от категориальной основы квантовой механики до семантики естественного языка

М. Садрзаде
Информатика
Фронт. физ.
2017

В этой статье рассматривается теория модели DisCoCat, которая объединяет статистические векторные модели значения слов с композиционными моделями грамматической структуры, и представлены некоторые основные экспериментальные результаты.

SHOWING 1-10 OF 33 REFERENCES

SORT BYRelevanceMost Influenced PapersRecency

A Compositional Distributional Inclusion Hypothesis

Dimitri Kartsaklis, M. Sadrzadeh
Philosophy
LACL
2016

This paper presents a theoretical analysis для того, как включение признаков интерпретируется под каждым оператором композиции, и предлагает меру для оценки следствия на уровне фразы/предложения.

Следствие предложения в композиционно-распределительной семантике

Утверждается, что основанные на энтропии расстояния векторов и матриц плотности являются хорошим кандидатом для измерения следования на уровне слов, показано преимущество матриц плотности над векторами для следствий на уровне слов, и это доказал, что эти дистанции композиционно распространяются от слов к словосочетаниям и предложениям.

Оценка нейронных представлений слов в композиционных настройках на основе тензора

Дмитрий Милаев, Дмитрий Карцаклис, М. Садрзаде, Мэтью Пурвер
Информатика
EMNLP
2014

В задачах с более ограниченным составом состязательный выбор важен, но сосуществование является важным вектором; в более масштабных задачах они уступают нейронным встраиваниям слов, которые демонстрируют надежную и стабильную производительность во всех задачах.

Graded Entailment для композиционно-распределительной семантики

Десислава Банкова, Б. Коке, Марта Льюис, Дэн Марсден
Философия
ArXiv
2016

Теорема основного следствия, дающая оценку уровня предложения, композиционно повышает его силу. .

Семантическая композиционность через рекурсивные матрично-векторные пространства

Р. Сочер, Броуди Хувал, Кристофер Д. Мэннинг, А. Нг
Информатика
EMNLP
2012

Представлена модель рекурсивной нейронной сети, которая изучает представления композиционных векторов для фраз и предложений произвольного синтаксического типа и длины и может изучать значение операторов в логике высказываний и естественном языке.

Единое пространство предложений для категориальной распределительно-композиционной семантики: теория и эксперименты

Дмитрий Карцаклис, М. Садрзаде, С. Пулман
Информатика
COLING
2012

В этой короткой статье обобщается точная реализация категориальной структуры Coecke et al. (2010), целью которого является обеспечение композиционности в моделях распределения лексических…

Композиция в моделях распределения семантики

Джефф Митчелл, Мирелла Лапата
Информатика
Cogn. науч.
2010

В этой статье предлагается структура для представления значения сочетаний слов в векторном пространстве с точки зрения аддитивных и мультипликативных функций, а также представлен широкий спектр моделей композиции, которые оцениваются эмпирически в задаче на сходство фраз.

Измерение семантического содержания в распределительных векторах

Aurélie Herbelot, M. Ganesalingam
Компьютерная наука
ACL
2013

. Эта бумага. , теоретико-информационная мера относительной энтропии двух распределений, и предполагает, что этот результат иллюстрирует довольно «интенсиональный» аспект распределений.

Гипотезы о включении распределения и лексическое влечение

M. Zhitomirsky-Geffet, IDO Dagan
Компьютерная наука
ACL
2005

. для характерных признаков двух слов, который включает выборку признаков корпуса и веб-приложений для преодоления разреженности данных.

Математические основы композиционно-распределительной модели значения

Б. Коке, М. Садрзаде, С. Кларк
Математика
ArXiv
2010

Математическая основа для унификации теории распределения значений и композиционной теории пространства значений для грамматических типов, для которых типовые редукции предгрупп поднимаются до морфизмов в категории, процедура, которая преобразует значения составляющих в значение (хорошо типизированного) целого.

Как использовать DALL·E 2 для создания потрясающего искусственного интеллекта

Не знаете, как использовать DALL·E 2? Возможно, самый известный из новейших генераторов искусственного интеллекта DALL·E 2 может позволить любому создавать изображения практически чего угодно, просто написав текстовое описание. По крайней мере, это теория, но у платформы есть несколько особенностей.

DALL·E 2 был впервые запущен в апреле 2022 года и сразу же вызвал удивление из-за кажущейся точности и реалистичности изображений, которые он может создавать из текстовых подсказок. Первоначально доступ был через список ожидания, но инструмент, хотя и все еще находится в стадии бета-тестирования, теперь доступен для широкой публики.

Как и все генераторы искусства ИИ, этот инструмент остается спорным из-за опасений потенциального неправильного использования, возможного влияния на творческие работы и игнорирования авторских прав на изображения, используемые для обучения модели. Помимо этих опасений, многие художники и дизайнеры заняты изучением того, как заставить эту новую технологию работать на них.

Как вы используете DALL·E 2? Ну, теоретически, вы заходите на веб-сайт, создаете учетную запись и можете генерировать изображения всего, что вы можете изобразить, набрав текстовое приглашение. Тем не менее, есть несколько вещей, которые следует иметь в виду. Ниже мы рассмотрим, как получить доступ к DALL·E 2 и как использовать DALL·E 2, включая несколько советов о том, как улучшить изображения DALL·E 2 (если вы предпочитаете создавать свои собственные оригинальные работы в более традиционный способ, см. наш путеводитель по лучшему программному обеспечению для графического дизайна).

Как использовать DALL·E 2

После завершения регистрации DALL-E 2 для открытия учетной записи вы используете программу в своем браузере на веб-сайте DALL-E 2 (откроется в новой вкладке). Сначала это довольно интуитивно понятно. Введите описание того, что вы хотите, в текстовое поле, например, «астронавт верхом на лошади в импрессионистском стиле». Нажмите «Создать», и DALL·E попытается создать четыре изображения размером 1024×1024, представляющие то, что вы написали.

Возможно, вам придется изменить подсказку, чтобы получить желаемый результат. Когда у вас есть изображение, которым вы довольны, нажмите на то, которое вам нравится. На следующем экране вы можете загрузить изображение (щелкните стрелку в правом верхнем углу изображения). Вы также можете редактировать изображение (нажмите «редактировать»; это дает вам такие инструменты, как ластик и возможность загрузить изображение, чтобы добавить его к творению ИИ, или добавить больше квадратов, чтобы расширить ваше изображение). Вы также можете создавать «вариации» изображения — DALL-E 2 создаст 4 альтернативные версии созданного вами изображения.

Как писать подсказки для DALL-E 2

Звучит просто, и это так. Но добиться хороших результатов бывает непросто. Подсказывает, что краткие сведения, как правило, случайны, поэтому имеет смысл попытаться максимально использовать 400 символов, которые вы можете использовать. Часто кажется, что чем больше деталей, тем лучше. Например, если вы стремитесь создавать фотореалистичные изображения, может помочь включение модели камеры, фокусного расстояния объектива и типа освещения (подумайте о «студийном освещении», «мягком освещении», «глубоких тенях»). ‘, и т. д).

Как использовать другие функции DALL·E 2

Другой способ использования DALL-E 2 — загрузить изображение с вашего телефона или компьютера. Вы найдете ссылку, по которой можно загрузить изображение, прямо под полем подсказки. Изображение будет обрезано до квадрата. После того как вы загрузили изображение, которое хотите использовать, DALL-E 2 может создать свои собственные варианты изображения или отредактировать изображение. В приведенном ниже примере я загрузил изображение девушки, проезжающей мимо кого-то с зонтиком. Без дополнительных усилий DALL-E 2 сгенерировал несколько интересных вариаций, в том числе такие, в которых два объекта объединялись, чтобы показать человека, едущего на велосипеде с зонтиком.

Как использовать закрашивание DALL·E 2

Сообщение, опубликованное C Nelson (@dailydall.e) (открывается в новой вкладке)
изображение выходит за его первоначальные границы. Это можно использовать с изображением, созданным в самой DALL-E 2, или с загруженным вами изображением — люди использовали его для расширения известных произведений искусства, таких как Мона Лиза, добавляя к изображению больше фона.
Изображение 1 из 2
Вы можете использовать закрашивание DALL-E 2, чтобы расширить границы изображения (Изображение предоставлено Джозефом Фоули) DALL-E 2 попытается сопоставить стиль с исходным изображением (Изображение предоставлено Джозефом Фоли). )
Для этого в редакторе сгенерируйте или загрузите изображение, как указано выше, а затем перетащите угол изображения, чтобы уменьшить его размер в кадре генерации. Напишите подсказку (на этот раз она может быть более общей, потому что DALL-E 2 попытается соответствовать стилю существующего изображения — в примере ниже я написал «горный пейзаж»). Затем DALL-E 2 заполнит остальную часть кадра чем-то, что, надеюсь, будет соответствовать вашему изображению.
Как улучшить изображения DALL·E 2
Маловероятно, что DALL·E 2 даст вам желаемые результаты с первого раза. Возможно, вам придется отредактировать изображения, написав новые подсказки для определенных элементов внутри них. И есть вещи, которые просто невозможно исправить в DALL·E 2.
На изображениях могут быть нежелательные артефакты, и, как и все генераторы искусств на основе ИИ, DALL·E 2 не может работать с человеческими лицами и телами. Чтобы улучшить изображения, созданные в DALL·E 2, вам может потребоваться экспортировать их, а затем отредактировать в более традиционном программном обеспечении для редактирования изображений, таком как Photoshop. Например, вы можете исправить косые глаза, используя нейронные фильтры Photoshop.
DALL·E 2 также имеет ограничение на разрешение, что означает невозможность создания изображений, достаточно больших для печати в большом размере, но вы можете успешно масштабировать изображение в другой программе. См. ниже более распространенные вопросы о DALL·E 2.
Как улучшить изображения DALL·E 2?
Если ваши изображения с DALL-E 2 не получаются такими, как вам хотелось бы, вам следует помнить о нескольких вещах. Убедитесь, что ваше приглашение является максимально подробным, включая сведения о предыстории, если это важно. Укажите стиль искусства, который вы хотите, если вы стремитесь к художественному стилю, или укажите ракурсы камеры, детали освещения, фокусное расстояние и даже конкретную камеру, если вы стремитесь к фотографическому стилю.
DALL-E 2 борется с запросами изображений нескольких предметов, поэтому, если возможно, оставьте его для одного предмета. Это может быть ограничением, но если вы хотите создавать изображения с несколькими объектами, вы можете попробовать создать отдельные изображения, а затем отредактировать их вместе. Помните, что вы можете редактировать изображения в Dall-E 2 или, в качестве альтернативы, экспортировать их для редактирования в лучшем программном обеспечении для редактирования фотографий.
Книга подсказок DALL·E 2
Книга подсказок DALL·E 2 показывает, как использовать DALL·E 2 с примерами разбора подсказок (Изображение предоставлено: The DALL·Ery GALL·Ery)
Гай Парсонс создал Книга подсказок DALL·E 2 (открывается в новой вкладке) в качестве визуального ресурса, помогающего вдохновить на подсказки в DALL·E 2. Опубликована арт-сайтом AI DALL·Ery GALL·Ery (открывается в новой вкладке) и предлагает некоторые полезные советы о том, как получить максимальную отдачу от генератора искусств ИИ.
Руководство из 82 слайдов охватывает методы получения желаемых результатов от DALL·E 2. Оно охватывает эстетику и атмосферу, рекомендуемые прилагательные, которые можно использовать для получения желаемого ощущения или композиции, а также советы по всем вопросам, от фотографии до живописных портретов и пейзажи, стили фильмов и иллюстраций и 3D-искусство. Для иллюстрации приведены примеры различных стилей, материалов и текстур. Также показано, как можно использовать стили из истории искусства в подсказках для получения интересных результатов.
Изображение 1 из 2
Советы по редактированию изображений в DALL·E 2 (Изображение предоставлено: The DALL·Ery GALL·Ery) (Изображение предоставлено: The DALL·Ery GALL·Ery)
Руководство указывает, что даже создатели DALL·E 2 не знает, что инструмент знает и чего не знает. Вместо этого пользователи должны выяснить, на что он способен и как заставить его делать то, что они хотят. Один совет — будьте конкретны — укажите, хотите ли вы крупный план или определенный угол. И помните, что прилагательное без дальнейшего определения может быть истолковано по-разному — влиять на весь вид образа или на что-то столь же конкретное, как стиль одежды субъекта.
Что такое ДАЛЛ·Е 2?
DALL·E 2 — это ИИ-генератор текстовой графики, основанный на машинном обучении, который вызывает ужас и трепет в сети (см. нашу подборку самых странных ИИ-артов, созданных DALL·E 2). Созданный компанией Open AI, занимающейся искусственным интеллектом, это генеративный инструмент, что означает, что он может генерировать искусство с нуля, а также создавать изменения или вариации существующей работы. На самом деле он не «знает», что создает, но делает предположения на основе массивной базы данных из 650 миллионов комбинаций изображений и подписей, которые ему уже предоставили.
Название представляет собой сочетание слов «Дали» (как в «Сальвадоре») и «ВАЛЛ-И» от Pixar. Как следует из названия, это вторая итерация инструмента, и она, по-видимому, является значительным улучшением по сравнению с первой, которая, как правило, создавала зернистые изображения и занимала много времени.
Это не только генеративный искусственный интеллект, работающий на основе текстовых подсказок. Artbreeder запустил Artbreeder-collages, в котором текстовые подсказки сочетаются с процессом создания коллажей. Также популярны Stable Diffusion и Midjourney. Что, по-видимому, потенциально отличает DALL·E 2, так это результаты для определенных стилей изображения, особенно более фотореалистичных изображений (посмотрите, как сравниваются лучшие генераторы искусства AI).
DALL-E 2 можно использовать для создания оригинальных иллюстраций или редактирования или вариаций произведений, загруженных на платформу (Изображение предоставлено OpenAI)
Является ли DALL·E 2 общедоступной?
В течение первых пяти месяцев после выпуска инструмента в апреле доступ к DALL-E 2 был ограничен, и существовал длинный список ожидания. Но в сентябре 2022 года доступ был открыт, так что любой желающий может пройти регистрацию в DALL-E 2 (откроется в новой вкладке).
Согласно OpenAI, «ответственное масштабирование такой мощной и сложной системы, как DALL-E, при одновременном изучении всех творческих способов ее использования и неправильного использования потребовало итеративного подхода к развертыванию». В нем говорится, что теперь он достаточно укрепил свои меры безопасности, чтобы открыть доступ для всех.
Подвох? DALL·E 2 больше нельзя использовать бесплатно. Вместо этого пользователям будет предоставлено ограниченное количество ежемесячных кредитов с возможностью их пополнения (см. ниже).
Как зарегистрироваться в DALL-E 2
Вы можете завершить регистрацию в DALL-E 2, создав учетную запись на веб-сайте Open AI. Вам будет предложено ввести свой адрес электронной почты и код безопасности, а также создать восьмизначный пароль. Затем вы получите электронное письмо со ссылкой, по которой вам нужно будет щелкнуть для подтверждения, а также вы получите текстовый код по SMS, который вам нужно будет ввести, чтобы подтвердить свою личность. Вы также можете создать учетную запись, используя подобные Google или Microsoft. Нажмите «Продолжить», чтобы принять условия, и вы готовы приступить к работе с DALL-E 2.
Изображение 1 из 2
Экран регистрации DALL-E 2 (Изображение предоставлено Open AI) Экран приветствия DALL-E 2 (Изображение предоставлено Open AI)
Сколько стоит использование DALL·E 2?
DALL-E 2 свободен? Уже нет. До июля 2022 года он был бесплатным (для тех, у кого был доступ), но теперь OpenAI использует кредитную модель. Новые пользователи DALL·E 2 получают 50 бесплатных кредитов, которые они могут потратить на создание, редактирование или создание варианта изображения (новые поколения изображений возвращают четыре изображения с разрешением 1024 X 1024 пикселей по цене одного кредита).
После этого пользователи ежемесячно получают 15 бесплатных кредитов DALL-E 2. Чтобы получить больше, вы должны купить их по цене 15 долларов за 115 кредитов (достаточно для создания 460 изображений 1024 X 1024 пикселей). OpenAI пригласил художников, которым нужна финансовая помощь, подать заявку (откроется в новой вкладке) на субсидируемый доступ.
Есть ли бесплатная альтернатива DALL·E 2? Да, есть несколько бесплатных генераторов изображений с искусственным интеллектом. Помимо Art Breeder-Collages, о котором мы упоминали выше (в настоящее время в бета-версии), есть DALL-E mini — теперь он называется Craiyon (хотя он дает некоторые кошмарные результаты) и Stable Diffusion с открытым исходным кодом.
Пример сравнения DALL·E 1 и DALL·E 2 для подсказки «картина лисы, сидящей в поле на восходе солнца в стиле Клода Моне» (Изображение предоставлено OpenAI)
Могу ли я использовать DALL ·E 2 для коммерческого использования?
До сих пор OpenAI запрещал коммерческое использование изображений, созданных DALL·E 2, но теперь в бета-версии он дает «полные права на использование» изображений, созданных с помощью платформы. Это включает в себя право продавать и перепечатывать изображения, а также использовать их в товарах. Мы уже видели первый случай, когда кто-то охраняет авторские права на работу ИИ.
Однако существуют опасения по поводу последствий обучения модели ИИ на существующих изображениях с точки зрения авторских прав. Getty Images запретила использование ИИ-контента в своей библиотеке стоковых изображений из-за опасений, что авторское право неясно, и некоторые политики призывают к принятию специального законодательства, чтобы прояснить этот вопрос.
Существуют ли ограничения для DALL·E 2?
OpenAI заявляет, что может начать расширять доступ уже сейчас благодаря изменениям в своей политике и достижениям в снижении «предвзятости и токсичности» изображений, генерируемых платформой. Компания заявляет, что на этой неделе она внесла изменение, которое заставит DALL·E 2 генерировать изображения людей, которые «более точно отражают разнообразие населения мира», если раса или пол не указаны в текстовой подсказке.
В нем говорится, что также были предприняты шаги, чтобы гарантировать, что платформа отклоняет загрузку изображений, которые содержат реалистично выглядящие человеческие лица или изображения общественных деятелей, таких как политики и знаменитости. OpenAI заявляет, что не позволяет использовать DALL·E 2 для создания изображений, которые могут причинить вред, например, изображения, демонстрирующие членовредительство, ненавистные символы или незаконные действия. Он подчеркнул, что у него есть как автоматизированные, так и человеческие системы мониторинга для предотвращения этого, а также для предотвращения запоминания DALL·E 2 лиц, которые часто появляются в Интернете, однако он признает, что в этой области еще многое предстоит сделать.
(Изображение предоставлено OpenAI)
Как узнать, было ли изображение создано DALL·E 2 AI?
Вы можете сказать, что изображение было создано DALL·E 2, потому что оно содержит подпись, которая выглядит как ряд цветных квадратов в правом нижнем углу изображения (при условии, что изображение не было обрезано. См. пример выше).
Можно ли удалить водяной знак DALL-E 2? могут быть удалены, что во многих случаях может быть необходимо для коммерческой работы.
Должно быть довольно легко удалить водяной знак в любом приложении с помощью инструмента удаления объекта, штампа клонирования или инструмента заливки с учетом содержимого, например Photoshop. Существует также способ прямой загрузки изображения без водяного знака. На рабочем столе вы можете щелкнуть изображение правой кнопкой мыши, выбрать «Проверить», а затем найти URL-адрес windows.net. Скопируйте эту ссылку на изображение, и вы обнаружите, что она не содержит водяного знака. На мобильном устройстве вы можете нажать и удерживать изображение на странице генерации и нажать «сохранить изображение».
Почему DALL-E 2 вызывает споры?
Есть опасения, что генераторы изображений ИИ могут использоваться не по назначению, поскольку люди могут выдавать изображения, созданные с их помощью, за настоящие, что приводит к фальшивым новостям. Есть опасения, что они также могут быть использованы для создания изображений насилия или порнографии без согласия. OpenAI говорит, что были приняты меры предосторожности, чтобы избежать этого, и продолжает учиться на реальном использовании, пока программа остается в бета-версии.
Некоторые люди также обеспокоены тем, что генераторы изображений ИИ означают для будущих творческих профессий. На данный момент мы считаем, что это не должно лишать художников работы, а скорее то, что у креативщиков может быть потенциал заставить инструмент работать на них.
Как использовать API DALL-E 2?
Разработчики могут интегрировать DALL·E непосредственно в свои приложения и продукты с помощью API. Например, Microsoft, инвестор OpenAI, использует DALL·E 2 для нового приложения для графического дизайна под названием Designer, предназначенного для дизайна социальных сетей, приглашений, цифровых открыток и многого другого. Microsoft также интегрирует DALL·E 2 в Bing и Microsoft Edge с Image Creator, что позволит пользователям создавать изображения, если результаты поиска не соответствуют тому, что они ищут. Вы можете узнать больше в документации (откроется в новой вкладке) на веб-сайте OpenAI.
Читать далее:
Эти постеры с Джоном Уиком, созданные искусственным интеллектом, пугают людей
Дипфейки, которые напугали и позабавили интернет
Эта реклама, созданная искусственным интеллектом, меня пугает
Спасибо, что прочитали 5 статей в этом месяце* Присоединяйтесь сейчас, чтобы получить неограниченный доступ
Наслаждайтесь первым месяцем всего за 1 фунт стерлингов / 1 доллар США / 1 евро
У вас уже есть аккаунт? Войдите здесь
* Читайте 5 бесплатных статей в месяц без подписки
Присоединяйтесь сейчас, чтобы получить неограниченный доступ
Попробуйте первый месяц всего за 1 фунт стерлингов / 1 доллар США / 1 евро
У вас уже есть аккаунт? Войдите здесь
Подпишитесь ниже, чтобы получать последние новости от Creative Bloq, а также эксклюзивные специальные предложения прямо на ваш почтовый ящик!
Свяжитесь со мной, чтобы сообщить новости и предложения от других брендов FutureПолучайте электронные письма от нас от имени наших надежных партнеров или спонсоров
Джо — постоянный журналист-фрилансер и редактор Creative Bloq.