Крокодил онлайн генератор слов: Слова и фразы для игры «Крокодил» / Легкие и сложные слова / Пословицы и поговорки / Смешные и необычные фразы

Генератор английских фраз Полиглот по урокам Петрова

Содержание

• ПОЛИГЛОТ АНГЛИЙСКИЙ Выучим АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК ЗА 16 ЧАСОВ
• Оцените генератор к урокам
• Спробувати більше Генератори письменницьких ідей
• Сохранение списков
• Сколько идей я могу сгенерировать с помощью этого Генератор случайных фраз?

Если вы пытаетесь написать статью в блоге, у вас могут возникнуть проблемы с поиском правильных случайных фраз для использования. Использование случайных фраз может быть отличным способом добавить немного разнообразия в ваше письмо. Если Вы хотите уже через пару дней увидеть первые результаты в освоении английского языка, работу с упражнениями для первого урока нужно довести до уверенного автоматизма. Генератор воспроизводит фразы при помощи онлайн-переводчика гугл (интернет нужен). В заключение, есть четыре основных типа фраз в английском языке. Глагольные фразы выражают действие или состояние бытия.

• После того, как заполните списки и выберите нужные настройки, нажмите на кнопку “Сгенерировать фразы / объявления”.
• Вы нам очень нужны как хороший учитель английского “без стресса”.
• К глаголам добавлены местоимения и предлоги.
• В меню настроек можно войти из любого урока генератора, нажав кнопку «шестерёнка», расположенную в верхней части генератора.
• Генератор воспроизводит фразы при помощи онлайн-переводчика гугл (интернет нужен).

Свободный генератор парольных фраз из четырех связанных между собой слов на русском языке. Парольную фразу запоминать значительно проще, нежели сложный набор символов, но при этом она может быть значительно надежнее ко взлому. Криптостойкость парольной фразы выше, чем у случайного набора символов.

Проконтролируйте правильность своего перевода. Когда фразы видимы (не спрятаны принудительно), то нажатие кнопки Область таблицы «прокручивает» фразы вперед. Получение новых фраз методом пересечения нескольких списков. Для “обычных” пользователей дружелюбнее не список непонятных файлов, где хз какой ещё запускать. Не хватает функции очистить и копировать “одной кнопкой” из сгенерированного списка фраз.

ПОЛИГЛОТ АНГЛИЙСКИЙ Выучим АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК ЗА 16 ЧАСОВ

Вся сложность в том, что есть бегунок надежности, чем сложнее пароль, тем больше криптостойкость. Однако, это всё разбивается и падает об то, что если они будут слишком сложные, тогда пользователи будут просто записывать пароли на бумажный носитель. Это разумно в качестве дополнительной опции! Сделать чекбокс, если нажат, менять порядок.

Создание произвольного пароля указанной длины, используя при этом цифры, строчные и прописные буквы и специальные символы. Дмитрий Вы право профи в своем деле, но самое главное качество это “упрощать” не создавая стресс, что истинно создает желание учить язык. Мне cardano развернул тестовую сеть смарт-контрактов alonzo blue даже кажется что другие учителя английского намерено обьясняют сложно. В Вашей методике много рационального зерна, я полюбила Ваши уроки, на смартфоне у меня загружена программа 16 уроков, тоже просто и понятно. Там я набиваю автоматизм по письму и на слух.

Генератор парольных фраз написан на высокоуровневом языке программирования Python 3. 8 с использованием библиотеки PyQt5 для создания интерфейса программы. Из каждого списка случайным образом выбирается слово и добавляется в переменную, чтобы в дальнейшем составить фразу из четырех слов. Авторизованные пользователи могут создавать любое количество слотов для сохранения своих списков. Перезаписывать данные, загружать и удалять сохранения. При этом данные хранятся на наших серверах и доступны в любом месте в любое время.

Максимальное количество фраз Это максимальное число сгенерированных фраз. Пожалуйста, обратите внимание, что генерация фраз происходит на вашем компьютере и выбор большого количества максимальных фраз может подвесить браузер! Настройки Не учитывать пустые строки Если эта опция включена, то пустые строки не будут учитываться.

Оцените генератор к урокам

Из любого другого браузера сохранения будут недоступны. При очистке кэша браузера сохранения потеряются. Файл не вставляю уже все за собой подчистила. Во-первых, здесь перечислены дни недели, месяцы и времена года на английском.

При повторном нажатии будет сгенерирована другая парольная фраза. Нажимать кнопку “Сгенерировать” можно бесконечное количество раз и каждый раз получать абсолютно разные фразы. В практику для 1 урокавключены 9 глаголов .

(beautiful – красивый, early – ранний, old – старый, young – молодой, short – короткий, long – длинный, big – большой, small – маленький, stupid – глупый) и их степени сравнения. Также включены степени сравнения к прилагательным из 3-го урока. Направление перевода (с английского на русский и наоборот) можно изменять переключателем – над экраном генератора. Во-первых, она дает возможность вернуться на одну фразу назад, чтобы прослушать/посмотреть её еще раз. Во-вторых, при «прокручивании» фраз назад, она выводит только верхние фразы, что может быть удобно для прослушивания фраз только одного из языков. В нижней части генератора это еще одна «кнопка».

Чтобы начать работу с генератором просто нажмите на кнопку («вперед»). На смартфонах и планшетах доступна функция «прокрутки» фраз при повороте устройства. Если Вам это неудобно, Вы можете заблокировать это изменение (включение/выключение этой опции возможно только при активированной опции Cпрятать фразы).

Спробувати більше Генератори письменницьких ідей

К глаголам добавлены местоимения и предлоги. В меню настроек можно войти из любого урока генератора, нажав кнопку «шестерёнка», расположенную в верхней части генератора. Полученные слова можно упорядочить по алфавиту, в качестве разделителей между случайными словами могут использоваться запятые, пробелы или точка с запятой. Генератор случайных слов генерирует от 1 до 25 слов в зависимости от настроек. Выберите какие слова будут генерироваться – русские или английские. Об этом стоит подумать, но это нужно сделать так, чтобы фразу можно было запомнить.

В этом фразы тысячи фразы, поэтому тебе не нужно будет беспокоиться о том, что мы скоро закончимся. Чаще все такой генератор используют в каких-либо коллективных играх, например, – Крокодил, где нужно что-то загадывать, а потом один из игроков это что-то показывает, а все должны отгадать. Здесь ты найдёшь более 100 красивых или просто интересных фраз и цитат, которых можно использовать в своём рассказе. Когда Вы поняли технику, второе что необходимо, заставить мозг напрягаться каждый раз, вспоминая цепочку шагов, по которым фраза конструируется. Сделать это можно, занимаясь по 5 минут в день.

Тренажёр Полиглот генерирует фразы с переводом и произношением по урокам Дмитрия Петрова “Английский за 16 часов”. Этот бесплатный онлайн тренажер, идеально подойдет не только для начинающих изучать английский язык, но и для тех кто уже имеет определённые знания и хочет их закрепить. Простой генератор случайных паролей, которые можно использовать для защиты учетных записей.

Что бы получить доступ к своим спискам, достаточно авторизоваться. Вы можете сохранить списки, что бы использовать в будущем. Для неавторизованных пользователей есть только один слот сохранения (каждое новое сохранение перезапишет предыдущее). Данные у неавторизованных пользователей хранятся в их браузере.

При открытии упражнений для любого из уроков, фразы для этого урока загружаются, перемешиваются случайным образом и сохраняются в оперативную память Вашего устройства. И пока Вы не закрыли упражения для выбранного урока, порядок фраз сохраняется. Если вам необходимо сохранить этот порядок – не закрывайте упражнения урока, просто сверните страницу и держите свернутой, пока занимаетесь другими делами. Профессиональный генератор паролей, способный к созданию большого количества криптографически-безопасных паролей или паролей, которые составлены из списка слов. Программа умеет перемешивать слова случайным образом, для этого достаточно установить галочку в пункт “Перемешивать порядок слов” и нажать кнопку “Сгенерировать”. 6-ая практикаэто дополнительные фразы на английском языке из современной жизни.

Во-вторых, включены фразы с самыми распространенными промежутками времени (yesterday – вчера, today – сегодня, tomorrow – завтра, now – сейчас, this – этот, next – следующий, last – прошлый). Отдельным пунктом в меню стоят вопросительные предложения. Для их построения использованы вопросительные слова (what – что, who – кто, where – где, when – когда, why – почему, how – как).

Также Вы можете включить или выключить озвучку фраз. Кстати, повторить озвучку фразы можно просто кликнув её саму. Под блоком фраз генератора находится кнопка «вперед». Работа с генератором фраз происходит, в основном, с её помощью. Первый раз при её нажатии выводится фраза, которую Вам необходимо перевести («глазами» или «ушами»), второй раз выводится ответ и т.д. Вставлять ключевые фразы нужно в порядке уменьшения частотности и допустимо с цифрой частотности).

А со включенной опцией фразы вида “заказать в интернет магазине” будут игнорироваться и в результат не попадут. Не учитывать первую строку Если эта опция включена, то первая строка в списке каждом будет проигнорирована. Это полезно в ситуациях, когда вы выгружаете откуда-нибудь списки, а первая строка является, например, названием этого списка и не нужна для формирования результата. Результат Удалить дубликаты Если эта опция включена, то в результат попадут только уникальные фразы. Удалить символ табуляции Удаляет символ табуляции в результатах. Удалить лишние пробелы Если включено, то в результатах между словами будет только один пробел.

Сохранение списков

Предназначение всех кнопок генератора(бóльшая часть из которых скрыта от глаз) можно узнать, нажав кнопку «инфо», в верхней части этой страницы. Количество фраз в практиках генератора заведомо больше https://coinranking.info/ того количества, которое можно успеть прокрутить за 5 минут. При перезагрузке практики среди «новых» фраз будут попадаться в том числе и «старые», те которые Вы уже «прокручивали» ранее.

Сколько идей я могу сгенерировать с помощью этого Генератор случайных фраз?

Если Вы хотите уже через пару дней увидеть первые результаты в освоении английского языка, работу с этой практикой нужно довести до уверенного автоматизма. Все случайные фразы, созданные с помощью этого инструмента, на 100% свободны для использования без необходимости предоставлять кредит (хотя мы очень ценим случайное упоминание). Однако будь немного осторожен, так как всегда есть небольшой шанс, что идея уже принадлежит кому-то другому. Перестройте порядок уже существующих фраз, чтобы создать что-то новое. Генератор фраз, инструмент для создания и размножения уникальных описаний, ключевых фраз, текстов для ссылок.

Знание типов фраз и правильное их использование в вашем письме имеет важное значение для того, чтобы стать лучшим коммуникатором. Фраза – это группа связанных слов в предложении, которая функционирует как единица для выражения идеи. Фразы отличаются от предложений тем, что они не содержат ни предмета, ни предиката. Типы фраз включают глагольные фразы, существительные фразы, предложные фразы, причастные фразы, апозитивные фразы, абсолютные фразы, герундские фразы и инфинитивные фразы. Для начала работы достаточно нажать кнопку “Сгенерировать”, и парольная фраза будет отображена в соответствующем поле.

Фразы существительного используются для обозначения сущности в предложении. Прилагательные фразы предоставляют дополнительную информацию о существительном или местоимении. И наречия изменяют глаголы, чтобы произвести определенный эффект.

генерируем изображения по текстовому описанию, или Самый большой вычислительный проект в России / Хабр

2021 год в машинном обучении ознаменовался мультимодальностью — активно развиваются нейросети, работающие одновременно с изображениями, текстами, речью, музыкой. Правит балом, как обычно, OpenAI, но, несмотря на слово «open» в своём названии, не спешит выкладывать модели в открытый доступ. В начале года компания представила нейросеть DALL-E, генерирующую любые изображения размером 256×256 пикселей по текстовому описанию. В качестве опорного материала для сообщества были доступны статья на arxiv и примеры в блоге.

С момента выхода DALL-E к проблеме активно подключились китайские исследователи: открытый код нейросети CogView позволяет решать ту же задачу — получать изображения из текстов. Но что в России? Разобрать, понять, обучить — уже, можно сказать, наш инженерный девиз. Мы нырнули с головой в новый проект и сегодня рассказываем, как создали с нуля полный пайплайн для генерации изображений по описаниям на русском языке.

В проекте активно участвовали команды Sber AI, SberDevices, Самарского университета, AIRI и SberCloud.

Мы обучили две версии модели разного размера и дали им имена великих российских абстракционистов — Василия Кандинского и Казимира Малевича:

1. ruDALL-E Kandinsky (XXL) с 12 миллиардами параметров;

2. ruDALL-E Malevich (XL) c 1.3 миллиардами параметров.

Некоторые версии наших моделей доступны в open source уже сейчас:

1. ruDALL-E Malevich (XL) [GitHub, HuggingFace, Kaggle]

2. Sber VQ-GAN [GitHub, HuggingFace]

3. ruCLIP Small [GitHub, HuggingFace]

4. Super Resolution (Real ESRGAN) [GitHub, HuggingFace]

Две последние модели встроены в пайплайн генерации изображений по тексту (об этом расскажем ниже).

Потестировать ruDALL-E Malevich (XL) или посмотреть на результаты генерации можно здесь:

• Demo и галерея лучших изображений

• Telegram bot

• Instagram

Версии моделей ruDALL-E Malevich (XL), ruDALL-E Kandinsky (XXL), ruCLIP Small уже доступны в DataHub. Модели ruCLIP Large и Super Resolution (Real ESRGAN) скоро будут доступны там же.

Обучение нейросети ruDALL-E на кластере Christofari стало самой большой вычислительной задачей в России: 

1. Модель ruDALL-E Kandinsky (XXL) обучалась 37 дней на 512 GPU TESLA V100, а затем ещё 11 дней на 128 GPU TESLA V100 — всего 20 352 GPU-дней;

2. Модель ruDALL-E Malevich (XL) обучалась 8 дней на 128 GPU TESLA V100, а затем еще 15 дней на 192  GPU TESLA V100 — всего 3 904 GPU-дня.

Таким образом, суммарно обучение обеих моделей заняло 24 256 GPU-дней.

Разберём возможности наших генеративных моделей.

«Озеро в горах, а рядом красивый олень пьёт воду» — генерация ruDALL-E Malevich (XL)

Почему Big Tech изучает генерацию изображений 

Долгосрочная цель нового направления — создание «мультимодальных» нейронных сетей, которые выучивают концепции в нескольких модальностях, в первую очередь в текстовой и визуальной областях, чтобы «лучше понимать мир». 

Генерация изображений может показаться достаточно избыточной задачей в век больших данных и доступа к поисковикам. Однако, она решает две важных потребности, которые пока не может решить информационный поиск:

1. Возможность точно описать желаемое — и получить персонализированное изображение, которое раньше не существовало.

2. В любой момент создавать необходимое количество licence-free иллюстраций в неограниченном объеме.

Первые очевидные применения генерации изображений:

• Фото-иллюстрации для статей, копирайтинга, рекламы. Можно автоматически (а значит — быстрее и дешевле) создавать иллюстрации к статьям, генерировать концепты для рекламы по описанию:

«Лиса в лесу»«Орел сидит на дереве, вид сбоку»«Автомобиль на дороге среди красивых гор»

• Визуализации дизайна интерьеров — можно проверять свои идеи для ремонта, играть с цветовыми решениями, формами и светом:

  «Шикарная гостиная с зелеными креслами»«Современное кресло фиолетового цвета»

• Visual Art — источник визуальных концепций, соединений различных признаков и абстракций:

  «Темная энергия»

«Кот на Луне»«Кошка, которая сделана из белого облака»«Енот с пушкой»«Красивое озеро на закате»«Радужная сова»«Ждун с авокадо»

Более подробно о самой модели и процессе обучения

В основе архитектуры DALL-E — так называемый трансформер, он состоит из энкодера и декодера. Общая идея состоит в том, чтобы вычислить embedding по входным данным с помощью энкодера, а затем с учетом известного выхода правильным образом декодировать этот embedding.

Совсем верхнеуровневая схема «ванильного» трансформера

В трансформере энкодер и декодер состоят из ряда идентичных блоков.

Чуть более подробная схема «ванильного» трансформера

Основу архитектуры трансформера составляет механизм Self-attention. Он позволяет модели понять, какие фрагменты входных данных важны и насколько важен каждый фрагмент входных данных для других фрагментов. Как и LSTM-модели, трансформер позволяет естественным образом моделировать связи «вдолгую». Однако, в отличие от LSTM-моделей, он подходит для распараллеливания и, следовательно, эффективных реализаций.

Первым шагом при вычислении Self-attention является создание трёх векторов для каждого входного вектора энкодера (для каждого элемента входной последовательности). То есть для каждого элемента создаются векторы Query, Key и Value. Эти векторы получаются путем перемножения embedding’а и трех матриц, которые мы получаем в процессе обучения. Далее мы используем полученные векторы для формирования Self-attention-представления каждого embedding’а, что дает возможность оценить возможные связи в элементах входных данных, а также определить степень «полезности» каждого элемента.

Трансформер также характеризует наличие словаря. Каждый элемент словаря — это токен. В зависимости от модели размер словаря может меняться. Таким образом, входные данные сначала превращаются в последовательность токенов, которая далее конвертируется в embedding с помощью энкодера. Для текста используется свой токенизатор, для изображения сначала вычисляются low-level-фичи, а затем в скользящем окне вычисляются визуальные токены. Применение механизма Self-attention позволяет извлечь контекст из входной последовательности токенов в ходе обучения. Следует отметить, что для обучения трансформера требуются большие объёмы (желательно «чистых») данных, о которых мы расскажем ниже.

Как устроен ruDALL-E

Глобальная идея состоит в том, чтобы обучить трансформер авторегрессивно моделировать токены текста и изображения как единый поток данных. Однако использование пикселей непосредственно в качестве признаков изображений потребует чрезмерного количества памяти, особенно для изображений с высоким разрешением. Чтобы не учить только краткосрочные зависимости между пикселями и текстами, а делать это более высокоуровнево, обучение модели проходит в 2 этапа:

1. Предварительно сжатые изображения с разрешением 256х256 поступают на вход автоэнкодера (мы обучили свой SBER VQ-GAN, улучшив метрики для генерации по некоторым доменам, и об этом как раз рассказывали тут, причем также поделились кодом), который учится сжимать изображение в матрицу токенов 32х32. Фактор сжатия 8 позволяет восстанавливать изображение с небольшой потерей качества: см. котика ниже.

2. Трансформер учится сопоставлять токены текста (у ruDALL-E их 128) и 32×32=1024 токена изображения (токены конкатенируются построчно в последовательность). Для токенизации текстов использовался токенизатор YTTM.

   Исходный и восстановленный котик

Важные аспекты обучения

1. На данный момент в открытом доступе нет кода модели DALL-E от OpenAI. Публикация описывает её общими словами, но обходит вниманием некоторые важные нюансы реализации. Мы взяли наш собственный код для обучения ruGPT-моделей и, опираясь на оригинальную статью, а также попытки воспроизведения кода DALL-E мировым ds-сообществом, написали свой код DALL-E-модели. Он включает такие детали, как позиционное кодирование блоков картинки, свёрточные и координатные маски Attention-слоёв, общее представление эмбеддингов текста и картинок, взвешенные лоссы для текстов и изображений, dropout-токенизатор.

2. Из-за огромных вычислительных требований эффективно обучать модель можно только в режиме точности fp16. Это в 5-7 раз быстрее, чем обучение в классическом fp32. Кроме того, модель с таким подходом занимает меньше места. Но ограничение точности представления чисел повлекло за собой множество сложностей для такой глубокой архитектуры:

   a) иногда встречающиеся очень большие значения внутри сети приводят к вырождению лосса в Nan и прекращению обучения;

   b) при малых значениях learning rate, помогающих избежать проблемы а), сеть перестает улучшаться и расходится из-за большого числа нулей в градиентах.

   Для решения этих проблем мы имплементировали несколько идей из работы китайского университета Цинхуа CogView, а также провели свои исследования стабильности, с помощью которых нашли ещё несколько архитектурных идей, помогающих стабилизировать обучение. Так как делать это приходилось прямо в процессе обучения модели, путь тренировки вышел долгим и тернистым.

   Для распределенного обучения на нескольких DGX мы используем DeepSpeed, как и в случае с ruGPT-3.

3.  Сбор данных и их фильтрация: безусловно, когда мы говорим об архитектуре, нововведениях и других технических тонкостях, нельзя не упомянуть такой важный аспект как данные. Как известно, для обучения трансформеров их должно быть много, причем «чистых». Под «чистотой» мы понимали в первую очередь хорошие описания, которые потом нам придётся переводить на русский язык, и изображения с отношением сторон не хуже 1:2 или 2:1, чтобы при кропах не потерять содержательный контент изображений.

   Первым делом мы взялись за те данные, которые использовали OpenAI (в статье указаны 250 млн. пар) и создатели CogView (30 млн пар): Conceptual Captions, YFCC100m, данные русской Википедии, ImageNet. Затем мы добавили датасеты OpenImages, LAION-400m, WIT, Web2M и HowTo как источник данных о деятельности людей, и другие датасеты, которые покрывали бы интересующие нас домены. Ключевыми доменами стали люди, животные, знаменитости, интерьеры, достопримечательности и пейзажи, различные виды техники, деятельность людей, эмоции.

   После сбора и фильтрации данных от слишком коротких описаний, маленьких изображений и изображений с непригодным отношением сторон, а также изображений, слабо соответствующих описаниям (мы использовали для этого англоязычную модель CLIP), перевода всех английских описаний на русский язык, был сформирован широкий спектр данных для обучения — около 120 млн. пар изображение-описание.

4. Кривая обучения ruDALL-E Kandinsky (XXL): как видно, обучение несколько раз приходилось возобновлять после ошибок и уходов в Nan.

   Обучение модели ruDALL-E Kandinsky (XXL) происходило в 2 фазы: 37 дней на 512 GPU TESLA V100, а затем ещё 11 дней на 128 GPU TESLA V100.

5. Подробная информация об обучении ruDALL-E Malevich (XL):

   Динамика loss на train-выборкеДинамика loss на valid-выборкеДинамика learning rate

   Обучение модели ruDALL-E Malevich (XL) происходило в 3 фазы: 8 дней на 128 GPU TESLA V100, а затем еще 6.5 и 8.5 дней на 192  GPU TESLA V100, но с немного отличающимися обучающими выборками.

6. Хочется отдельно упомянуть сложность выбора оптимальных режимов генерации для разных объектов и доменов. В ходе исследования генерации объектов мы начали с доказавших свою полезность в NLP-задачах подходов Nucleus Sampling и Top-K sampling, которые ограничивают пространство токенов, доступных для генерации. Эта тема хорошо исследована в применении к задачам создания текстов, но для изображений общепринятые настройки генерации оказались не самыми удачными. Серия экспериментов помогла нам определить приемлемые диапазоны параметров, но также указала на то, что для разных типов желаемых объектов эти диапазоны могут очень существенно отличаться. И неправильный их выбор может привести к существенной деградации качества получившегося изображения. Вопрос автоматического выбора диапазона параметров по теме генерации остаётся предметом будущих исследований.

Вот не совсем удачные генерации объектов на примере котиков, сгенерированные по запросу «Котик с красной лентой»: 

Картинка 1 — у кота 3 уха; второй не вышел формой; третий немного не в фокусе. 

А вот «Автомобиль на дороге среди красивых гор». Автомобиль слева въехал в какую-то трубу, а справа — странноватой формы.

«Автомобиль на дороге среди красивых гор»

Пайплайн генерации изображений

Сейчас генерация изображений представляет из себя пайплайн из 3 частей: генерация при помощи ruDALL-E — ранжирование результатов с помощью ruCLIP — и увеличение качества и разрешения картинок с помощью SuperResolution.

При этом на этапе генерации и ранжирования можно менять различные параметры, влияющие на количество генерируемых примеров, их отбор и абстрактность.  

Пайплайн генерации изображений по тексту

В Colab можно запускать инференс модели ruDALL-E Malevich (XL) с полным пайплайном: генерацией изображений, их автоматическим ранжированием и увеличением.

Рассмотрим его на примере с оленями выше.

Шаг 1. Сначала делаем импорт необходимых библиотек

git clone https://github.com/sberbank-ai/ru-dalle

pip install -r ru-dalle/requirements.txt > /dev/null

from rudalle import get_rudalle_model, get_tokenizer, get_vae, get_realesrgan, get_ruclip

from rudalle.pipelines import generate_images, show, super_resolution, cherry_pick_by_clip

from rudalle.utils import seed_everything
seed_everything(42)

device = ‘cuda’

Шаг 2. Теперь генерируем необходимое количество изображений по тексту

text = 'озеро в горах, а рядом красивый олень пьет воду'

tokenizer = get_tokenizer()
dalle = get_rudalle_model('Malevich', pretrained=True, fp16=True, device=device)
vae = get_vae(). to(device)

pil_images, _ = generate_images(text, tokenizer, dalle, vae, top_k=1024, top_p=0.99, images_num=24)

show(pil_images, 24)

Результат:

Генерация изображений по тексту

Шаг 3. Далее производим автоматическое ранжирование изображений и выбор лучших изображений

ruclip, ruclip_processor = get_ruclip('ruclip-vit-base-patch42-v5')
ruclip = ruclip.to(device)

top_images, _ = cherry_pick_by_clip(pil_images, text, ruclip, ruclip_processor, device=device, count=24)

show(top_images, 6)

Результат ранжирование ruCLIP-ом (топ6)

Можно заметить, что один из оленей получился достаточно «улиточным». На этапе генерации можно делать перебор гиперпараметров для получения наиболее удачного результата именно под ваш домен. Опытным путем мы установили, что параметры top_p и top_k контролируют степень абстрактности изображения. Их общие рекомендуемые значения:

• top_k=2048, top_p=0.995

• top_k=1536, top_p=0. 99

• top_k=1024, top_p=0.99

Шаг 4. Делаем Super Resolution

realesrgan = get_realesrgan('x4', device=device)
sr_images = super_resolution(top_images, realesrgan)
show(sr_images, 6)

Super Resolution версии генерации

Для запуска пайплайна с моделью ruDALL-E Kandinsky (XXL) или Malevich (XL) можно также использовать каталог моделей DataHub (ML Space Christofari).

Будущее мультимодальных моделей

Мультимодальные исследования становятся всё более популярны для самых разных задач: прежде всего, это задачи на стыке CV и NLP (о первой такой модели для русского языка, ruCLIP, мы рассказали ранее), а также на стыке NLP и Code. Хотя последнее время становятся популярными архитектуры, которые умеют обрабатывать много модальностей одновременно, например, AudioCLIP. Представляет отдельный интерес Foundation Model, которая совсем недавно была анонсирована исследователями из Стэнфордского университета.

И Сбер не остается в стороне — так в соревновании Fusion Brain Challenge конференции AI Journey предлагается создать единую архитектуру, с помощью которой можно решить 4 задачи:

• С2С — перевод с Java на Python; 

• HTR — распознавание рукописного текста на фотографиях;

• Zero-shot Object Detection — детекция на изображениях объектов, заданных на естественном языке; 

• VQA — ответы на вопросы по картинкам. 

По условиям соревнования (которое продлится до 5 ноября) на общие веса нейросети должно приходиться как минимум 25% параметров! Совместное использование весов для разных задач делает модели более экономичными в сравнении с их мономодальными аналогами. Организаторами также был предоставлен бейзлайн решения, который можно найти на официальном GitHub соревнования. 

И пока команды соревнуются за первые места, а компании наращивают вычислительные мощности для обучения закрытых моделей, нашим интересом остается open source и расширение сообщества. Будем рады вашим прототипам, неожиданным находкам, тестам и предложениям по улучшению моделей!

Самые важные ссылки:

• Demo и галерея лучших изображений

• Github

• Telegram bot

• Instagram

Коллектив авторов: @rybolos, @shonenkov, @ollmer, @kuznetsoff87, @alexander-shustanov, @oulenspeigel, @mboyarkin, @achertok, @da0c, @boomb0om

Крокодил — Генератор текстов | TextStudio

TextStudio — это пространство для художественного творчества, финансируемое в основном за счет рекламы.

Чтобы закрыть это сообщение, отключите блокировщик рекламы для TextStudio или оформите подписку PREMIUM.

Стать участником PREMIUM

Чтобы разблокировать TextStudio в блокировщике рекламы:

1. Щелкните значок блокировщика рекламы в правом верхнем углу браузера:

2. Затем щелкните кнопку деактивации.

Масштаб:

Межсимвольный интервал:

Межстрочный интервал:

Изгиб текста:

Поворот:

Объединить стили (многострочный)

Загрузить .textstudio

Заливка 900 02 Цвет:

Градиент

Направление градиента:

Палитра стилей

1 стиль / буква 1 стиль / линия 1 стиль / слово

Непрозрачность цвета:

Образец заливки

Импорт изображения

Непрозрачность текстуры:

Надпись

Надпись Boggle

Угол

Амплитуда

Проецируемая тень

Размер:

Непрозрачность:

Расстояние:

Направление тени:

Цвет:

Обратное наложение букв

Обратное наложение линий

Режим наложения : overlightermultiplyscreenoverlaydarkenlightenscreencolor-dodgecolor-burnhard-lightsoft-lightdifferenceexclusionhuesaturationcolorluminosity

• #1
• №2

3D-проекция №1

Длина:

Направление:

Цвет:

Градиент

Линейное направление:

Смешение с верхним слоем:

Непрозрачность цвета:

Шаблон заливки

Импорт изображения

Непрозрачность текстуры:

3D-проекция #2

Длина:

Направление:

Цвет:

Градиент

Линейное направление:

Смешивание с верхним слоем:

Непрозрачность цвета:

Шаблон заливки

Импорт изображения

Непрозрачность текстуры:

Контур #1

Размер:

Цвет:

Градиент

Направление градиента:

Палитра стилей

1 стиль / буква1 стиль/линия1 стиль/слово

Пунктирные линии:

Непрозрачность цвета:

Края:

Шаблон заливки

Импорт изображения

Непрозрачность текстуры:

Надпись

Контур #2

Размер:

Цвет:

Градиент

Направление градиента:

Палитра стилей

1 стиль/буква1 стиль/линия1 стиль/слово

Пунктирные линии:

Цвет непрозрачность:

края:

Шаблон заливки

Импорт изображения

Непрозрачность текстуры:

Надпись

Контур #3 (3D-фон)

Размер:

Цвет:

Градиент

Направление градиента:

Непрозрачность цвета:

Проецируемая тень

Маскировка текстом

Векторизация

Трехмерная проекция 90 003

Кромки:

Шаблон заполнения

Импорт изображения

Непрозрачность текстуры:

Внутренний скос

Размер:

Стамеска для сглаживания

Смягчение:

Направление:

Свет:

Непрозрачность:

Темные тона:

Непрозрачность:

• #1
• #2
900 69 Внутренняя тень #1

Размер:

Распространение:

Непрозрачность:

Расстояние :

Направление:

Смещение:

Цвет:

Внутренняя тень #2

Размер:

Распространение:

Непрозрачность:

Расстояние:

Направление:

Смещение:

Цвет:

• #1
• #2
Внешняя тень #1

Размер:

Распространение:

Непрозрачность: 900 03

Расстояние:

Направление тени:

Замаскировано текстом

Цвет:

Градиент

Направление градиента:

Внешняя тень #2

Размер:

Распространение:

Непрозрачность:

Расстояние:

Направление тени:

Замаскировано текстом

Цвет:

Градиент
Направление градиента:

По этому поиску пока нет результатов.

Значок

Импорт изображения

Размер:

Позиция: LeftTopRightBottomCenter

Горизонтальное смещение:

Вертикальное смещение:

Поворот:

Непрозрачность изображения:

Видимость: Перед текстомЗа текстомИсточник-вИсходник-внеИсточник-вверхуПункт назначения-в-Пункте назначения-внеПункт назначения-вверхуXorLighterMultiplyScreenOverlayDarkenLightenColor-dodgeColor-burnHard-lightSoft-lightDifferenceExclusionHueSaturationColorLuminosity

По этому запросу пока нет результатов.

Фон или прозрачный

Цвет:

Градиент

Стиль: LinearRadial

Направление градиента:

Непрозрачность цвета:

Фоновое изображение

Импорт изображения

Размер: CoverStretchContainCustomize

Повторение: ПовторятьНе повторять

Непрозрачность изображения:

Видимость: Текст на переднем планеТекст на заднем планеСветлееMultiplyScreenOverlayDarkenLightenColor-dodgeColor-burnHard-lightSoft-lightDifferenceExclusionHueSaturationColorLuminosity

Анимация

По этому запросу ничего не найдено.

Продолжительность: 1 секунда 2 секунды 3 секунды

Пауза: без паузы 1 секунда 2 секунды 5 секунд 10 секунд

• УСТАНОВЛЕННЫЙ
• КВАДРАТНЫЙ
Дополнительные опции

Расстояние вокруг текста: 0%5%20%40%

Формат файла

Эффект искривления текста заметно увеличивает время создания файла. 9( PNGs)

• СОХРАНИТЬ
• КОПИРОВАТЬ ИЗОБРАЖЕНИЕ
• НАДАТЬ ИЗОБРАЖЕНИЕ

Стиль палитра

Как бы вы оценили этот логотип?

СПАСИБО, цветная типографика на черном фоне

Зелено-фиолетовый текст

Редактируемый зеленый текст Эффект стиля

Многоцветный неоновый текст с сердцем в центре

Фиолетовый 3D-текст на зеленом фоне

Текстовый эффект с розовым, оранжевым и фиолетовым градиентом

Оранжевый ретро-3D-текст

Зелено-желтый градиент 3D-текст Эффект стиля

Зеленый зомби-текст

Текстовый эффект с пользовательским градиентом

90 002 Редактируемый эффект 3D-текста Фиолетовый градиент

Бирюзовый фиолетовый градиент 3D-текст

Стиль текста Горячий камень

Стиль 3D-текста Желтый и черный Черные точки

Розовый желтый зеленый винтажный 3D-текст

Розовый 3D-текст на красном фоне

Зеленый и розовый 3D-текстовый эффект

Зеленый, желтый и фиолетовый текст граффити

Фиолетовый и синий 3D-текст

3D-текст фиолетово-розовый и синий

Зеленый 3D-текст с длинной тенью 90 003

3D-текст с розово-бирюзовым градиентом

3D-текст с красно-желтым градиентом

Фиолетово-зеленый 3D-текст

Зеленый Pixelated 3D-текст

Фиолетово-синий магический 3D-текст

Сине-розовый 3D-текст с градиентом

3D-текст с эффектом фиолетового, розового и синего свечения

Сине-розово-фиолетовый 3D-мультяшный текст

3D-текстовый эффект Розовый фиолетовый и синий

Фиолетовый и розовый 3D-текст

Текстовый эффект с редактируемыми зелеными и желтыми буквами

Редактируемый текстовый эффект зеленого и желтого цветов

Текстовый эффект стиля на зеленой конфете

Редактируемый текстовый эффект липкой зеленой слизи

Зеленый скошенный текстовый эффект

Зеленый трехмерный текст с желтым отражением

Спасибо Текстовый эффект Многоцветная надпись

Зеленый текст в стиле видеоигры

Зеленый 3D-текст с резиновой анимацией

Зеленый 3D-текст

Зеленый текст Эффект стиля

Современный зеленый и желтый Редактируемый 3D-текстовый эффект

90 002 Светящийся зеленый текст

Красная наклейка в виде благодарственного текста

Крокодил — Генератор текстов | TextStudio

Масштаб:

Межсимвольный интервал:

Межстрочный интервал:

Изгиб текста:

Вращение:

Объединить стили (многострочные)

Загрузить . textstudio

Заливка

Цвет:

Градиент

Направление градиента:

Палитра стилей

1 стиль / буква 1 стиль / линия 1 стиль / слово

Непрозрачность цвета:

Образец заливки

Импорт изображения

Непрозрачность текстуры:

Надпись

Надпись Boggle

Угол

Амплитуда

Проецируемая тень

Размер:

Непрозрачность:

Расстояние:

Направление тени:

Цвет:

Инвертировать наложение букв

Реверсировать наложение линий

Режим наложения: осветитель multiscreenoverlaydarkenlightenscreencolor-dodgecolor-burnhard-lightsoft-lightdifferenceexclusionhuesaturationcolorluminosity

• #1
• #2
3D-проекция #1

Длина:

Направление:

Цвет:

Градиент

Линейное направление:

Смешение с верхним слоем:

Непрозрачность цвета:

Шаблон заливки

Импорт изображения

Непрозрачность текстуры:

3D-проекция #2

Длина:

Направление:

Цвет:

Градиент

Линейное направление:

Смешение с верхним слоем:

Непрозрачность цвета:

Образец заливки

Импорт изображения

Непрозрачность текстуры:

Контур #1

Размер:

Цвет:

Градиент

Направление градиента:

Палитра стилей

1 стиль/буква1 стиль/линия1 стиль/слово

Пунктирные линии:

Цветовая непрозрачность :

Ребра:

Шаблон заливки

Импорт изображения

Непрозрачность текстуры:

Надпись

Контур #2

Размер:

Цвет:

Градиент

Направление градиента:

Палитра стилей

1 стиль/буква1 стиль/линия1 стиль/слово

Пунктирные линии:

Непрозрачность цвета:

Края:

Шаблон заполнения

Импорт изображение

Непрозрачность текстуры:

Надпись

Контур #3 (трехмерный фон)

Размер:

Цвет:

Градиент

Направление градиента:

Непрозрачность цвета:

Проецируемая тень

Маска текста

Векторизация

Трехмерная проекция

Края:

Шаблон заливки

Импорт изображения

Непрозрачность текстуры:

Внутренний скос

Размер:

Сглаживание долота

Смягчение:

Направление:

Блики:

Непрозрачность:

Темные тона:

Непрозрачность:

• #1
• #2
Внутренняя тень #1

Размер:

Распространение:

Непрозрачность:

Расстояние:

Направление:

Смещение:

Цвет:

Внутренняя тень #2

Размер:

Распространение:

Непрозрачность:

Расстояние:

Направление:

Смещение:

Цвет:

9 0239 #1
• #2
Внешняя тень #1

Размер:

Распространение:

Непрозрачность:

Расстояние:

Направление тени:

Замаскировано текстом

Цвет:

Gra dient

Направление градиента:

Внешняя тень #2

Размер:

Распространение:

Непрозрачность:

Расстояние:

Направление тени:

Маскируется текстом

Цвет:

Градиент

Направление градиента:

По этому запросу пока нет результатов.

Значок

Импорт изображения

Размер:

Позиция: LeftTopRightBottomCenter

Горизонтальное смещение:

Вертикальное смещение:

Поворот:

Непрозрачность изображения:

Видимость: Перед текстомЗа текстомИсточник-вИсходник-внеИсточник-вверхуПункт назначения-в-Пункте назначения-внеПункт назначения-вверхуXorLighterMultiplyScreenOverlayDarkenLightenColor-dodgeColor-burnHard-lightSoft-lightDifferenceExclusionHueSaturationColorLuminosity

По этому запросу пока нет результатов.

Фон или прозрачный

Цвет:

Градиент

Стиль: LinearRadial

Направление градиента:

Непрозрачность цвета:

Фоновое изображение

Импорт изображения

Размер: CoverStretchContainCustomize

Повторение: ПовторятьНе повторять

Непрозрачность изображения:

Видимость: Текст на переднем планеТекст на заднем планеСветлееMultiplyScreenOverlayDarkenLightenColor-dodgeColor-burnHard-lightSoft-lightDifferenceExclusionHueSaturationColorLuminosity

Анимация

По этому запросу ничего не найдено.