Генерируй это: возможности генеративных нейронных сетей для бизнеса

В отличие от обычной нейросети, семейство генеративного ИИ — это более глубокое обучение, которое создает новый “искусственный” контент или данные. Например, изображение, видео и даже музыку. Мы обучаем генеративные модели ИИ, после этого они могут создавать новые примеры, похожие на обучающие данные без какой-либо помощи со стороны человека.

Как же работает генеративная нейросеть?

Нейросеть рассматривает набор доступных ей данных (например, фото) и автоматически обнаруживает, изучает и анализирует основные закономерности и особенности структуры этих данных. В отличие от других типов нейросетей, которым требуется размеченный датасет, в котором на каждом изображении указано какой именно элемент изображения как называется, генеративная нейросеть способна распознавать такие элементы сама и генерировать подобные. В разработке нейросетей этот принцип называется unsupervised learning —- обучение без учителя.

Для “общения” с генеративной нейросетью используется модель LLM (Large Language Model) — это нейросеть, которая обучена понимать человеческий язык. Именно поэтому так важен навык создания промтов (promt - с английского “запрос”) со множеством параметров.

Как обучается генеративная нейросеть?

Существует несколько способов обучения генеративной модели. Один из них GAN, который основан на теории игр, изучающей взаимодействия между разными объектами. При использовании GAN нейросеть обучается на основе двух подмоделей: генератора и дискриминатора.

Генератор генерирует новый набор данных, например, новые картинки из существующих изображений реального мира и старается обмануть дискриминатор, заставив его думать, что сгенерированные картинки настоящие.

Дискриминатор сравнивает эти изображения с некоторыми примерами из реального мира и классифицирует реальные или поддельные эти картинки. Этот процесс происходит до того момента, пока генератор не будет так хорошо генерировать данные, что дискриминатор перестанет отличать реальные и сгенерированные картинки.

Какой контент могут генерировать нейросети?

Музыка

Сочинение мелодий разного стиля или с использованием выбранных музыкальных инструментов. Это умеет, например, нейронная сеть MuseNet.

Текст

Генерация текста, приближенного к написанному реальным человеком в зависимости от введенного запроса. Способна создавать как обычный текст, так и программный код. Самый популярный пример из текущих нейросетей Chat GPT. Другой вариант использования текстовой генеративной нейросети — текстовая нейроигра AI Dungeon, которая создает динамические сюжетные линии в зависимости от ответов пользователя. Еще одна область применения — химия. Прогнозирование токсичности формулы лекарства, что позволяет искать новое лечение без затрат на реальные химические исследования.

Изображения

Технология Deepfake способная менять исходные изображения и видео человека на другого, генерация 3D-объектов (эскизы, ландшафты, проекты зданий), улучшение сцен дополненной реальности (AR) при разработке игрового мира или наложении текстур.

Примеры использования генеративных нейросетей в бизнесе

Одна из возможностей применения — автоматизировать типовые и рутинные бизнес задачи по созданию контента, которые занимают много времени.

Дизайн интерьера и помещений

В области дизайна генеративная нейросеть помогает автоматизировать первичные обращения клиентов: например, генерировать типовые изображения.

Нейросеть также способна генерировать интерьер для типового помещения, например, квадратной комнаты с окном.

А после выбрать в каком стиле оформить помещение: генеративная нейросеть способна создавать подобную визуализацию за несколько секунд. Достаточно загрузить в нее исходное изображение.

Также с помощью генеративной нейросети можно планировать расстановку мебели.

Такие решения подойдут для компаний по производству мебели, чтобы быстро “примерять” свои образцы на площадках клиентов. Для дизайнеров интерьера и дизайнерских бюро, чтобы ускорить согласование и разработку прототипов. Для застройщиков, которые хотят предлагать клиентам генерировать типовые дизайн проекты.

Ландшафтный и промышленный дизайн

Нейросеть способна генерировать дизайн для сада, придомовой территории и городских зон отдыха. На основе полученных идей и решений можно разрабатывать детальный план строительства и схемы расположения объектов.

Дизайн придомовой территории при городской застройке.

Ландшафтный дизайн с помощью нейросети для частного строительства: после загрузки в генеративную нейросеть изображения участка генерируются разные варианты оформления.

Строительство

Помимо обычной генерации изображений такая нейросеть способна создавать 3D-ландшафты на основе простых эскизов быстро созданных вручную. Это отличный вариант для быстрой подготовки макета после обсуждения с заказчиком, который поможет сгенерировать визуализацию за несколько секунд прямо на встрече.

Причем для генерации визуализации не всегда нужен детально прорисованный эскиз, иногда достаточно обычного скетча для создания реалистичной визуализации.

Дизайн одежды

Обученные генеративные нейросети в “компании” с другим моделями способны обогащать готовую одежду новыми идеями дизайна или генерировать более реалистичные модели (например, для виртуальной примерки одежды). Сравните как выглядит цифровая модель одежды до применения генеративной нейросети и после.

Маркетплейсы и онлайн-магазины

Генеративные нейросети способны ускорить работу на маркетплейсах в разы. Продавцы сталкиваются с множеством рутинных операций, например:

• ретушь фото
• предметная съемка
• описания для карточки товара

Сегодня с типовыми операциями легко справляется нейросеть. Если чат GPT легко генерирует описания товаров после того, как ему скормить требования к оформлению, скопированное с сайта маркетплейса, то генеративные нейросети способны на гораздо больший функционал.

Можно легко заменять фон для предметной съемки.

Или генерировать фон для любого товара без аренды фотостудии и привлечения предметного фотографа.

Генеративные нейросети способны подсказать идеи для упаковки товара.

Или сделать продающую обработку текущего фото и даже генерировать новый дизайн стандартной модели.

Диджитал дизайн

В области рекламы генеративные нейросети способны создавать сценарии для роликов и придумывать идеи для продвижения. Любая текстовая генеративная нейросеть способна вести себя как маркетолог, если ей задать такое условие и найти идеи для названия бизнеса, разработать акции для клиентов или стратегию на основе загруженных данных.

В ивент индустрии нейросети справляются с типовыми задачами по дизайну, например, оформление стандартных выставочных стендов в разных стилях.

Внедрение нейросети позволяет создавать уникальные решения в несколько раз быстрее. Время — это валюта нового времени, в бизнесе сегодня выигрывают те, кто первым внедряет инновации и быстрее прочих поставляет качественные услуги и продукты.

Использование генеративных нейросетей, кроме создания контента и идей для продуктового дизайна, помогает быстро находить решения, проводить исследования и предсказывать результаты. Аналитические возможности нейросети экономят ресурсы предприятия и помогают принимать более эффективные решения и улучшать бизнес-процессы в любом бизнесе. Новые цифровые системы и сервисы на основе нейросетей, а также компании, которые их используют значительно выигрывают по сравнению с другими на рынке.

Заполните форму внизу страницы, если хотите получить бесплатную консультацию по разработке нейросети для вашей компании.