11 najlepszych sieci neuronowych do generowania obrazów według opisu. Utwórz kolekcję NFT za pomocą AI (gotowe podpowiedzi w środku)

13.07.2023
37 min
11894
0
11 najlepszych sieci neuronowych do generowania obrazów według opisu. Utwórz kolekcję NFT za pomocą AI (gotowe podpowiedzi w środku). Główny kolaż artykułu.
Streszczenie artykułu
Zastanawiam się, czy sieć neuronowa AI, po prostu poprzez opis tekstowy, może stworzyć całą kolekcję NFT, na których następnie zarobimy nasz milion? Wypróbowaliśmy 11 narzędzi i stworzyliśmy najlepszy monit (podpowiedź) do generowania. Wyniki w artykule…

Uruchomienie własnej kolekcji NFT to mokry sen wielu użytkowników kryptowalut, którzy złapali szał NFT z 2021 roku, a następnie trend Ordinals na początku 2023 roku. Nawet najbardziej bezpretensjonalne PFP anonimowych artystów czasami eksplodowały, generując obroty w wysokości kilkuset, a nawet tysięcy ETH, a także dobre tantiemy dla ich twórców. 

Wraz z pojawieniem się generatywnej sztucznej inteligencji marzenie to stało się o krok bliżej i dziś wydaje się, że aby uruchomić własną kolekcję, wystarczy znaleźć odpowiednią zachętę do Midjourney lub DALL-E.

W tym artykule zobaczymy, czy tak jest naprawdę i czy istnieje odpowiednia sztuczna inteligencja do tworzenia kolekcji NFT?

Wprowadzenie do NFT, obrazowania generatywnego i sztucznej inteligencji

Kolekcje NFT to zwykle zestaw postaci lub obiektów, które mają wspólny motyw i styl obrazu. Poszczególne NFT mogą zmieniać atrybuty, takie jak akcesoria, kolory, emocje, ale zawsze istnieje główny temat i przedmiot:

NFT из коллекции BAYC

Oznacza to, że artysta musi narysować kilka różnych atrybutów tej samej postaci, a następnie połączyć je losowo. Tak więc dla kolekcji PFP dla 10 000 NFT wystarczy tylko 5 losowo połączonych atrybutów. 

I tu do gry wkracza sztuczna inteligencja. Od czasu uruchomienia serwera Discord Midjourney szerokie grono odbiorców uzyskało dostęp do sieci neuronowej, która tworzy wysokiej jakości grafikę wyłącznie na podstawie podpowiedzi tekstowych. 

Kryptanie, którzy przeżyli erę manii PFP, od razu opracowali formułę: sieć neuronowa + pomysł = zbieranie NFT = łatwe pieniądze. Dodaj trochę szumu i kilka wpływów z Twittera do swoich obserwujących, a już jesteś konceptualnym artystą cyfrowym (anonim z powodów ideologicznych) z tantiemami i reputacją.

Uwaga : wydaje się, że dokładnie to myśleli brytyjscy artyści, którzy rysowali NFT, aby zebrać fundusze na wsparcie Alexa Pertseva, twórcy Tornado Cash. Ze względu na nieuważne użycie generatywnej sztucznej inteligencji, nasz Andriej Leonidowicz został przedstawiony na tym NFT. Ale to zupełnie inna historia . 

Jednak pojawienie się dostępnych sieci neuronowych nie doprowadziło do siły generatywnych kolekcji NFT. Po prostu dlatego, że znalezienie sztucznej inteligencji zoptymalizowanej do tego zadania nie jest tak łatwe, jak mogłoby się wydawać na pierwszy rzut oka. Sprawdźmy w praktyce.

TOP 7 narzędzi do generowania obrazów według opisu

Przetestowaliśmy kilka popularnych usług generowania obrazów, aby sprawdzić, czy nadają się one do tworzenia kompletnej kolekcji NFT.

  • Panda stanie się centralną postacią naszej kolekcji .
  • Atrybuty – ubrania i dodatki różnych profesji.

Postaramy się również zmienić kolorystykę, poszczególne detale postaci oraz emocje, aby osiągnąć ten sam efekt, jaki uzyskują artyści NFT. 

Ważne: najpierw musisz zrozumieć, jak ustawić zadanie dla maszyny, aby robiła to, co chcesz. W tym celu warto szczegółowo spisać efekt końcowy, zrobić szkic, aby nie mieć w pamięci obrazu wizualnego, a także przeanalizować podpowiedzi (wskazówki dla AI) innych osób i ich wyniki. 

Midjourney

Usługa w pewnym momencie podniosła szum, przekonując ludzi, że sztuczna inteligencja może zastąpić artystów. Midjourney wydał o rząd wielkości lepszą grafikę niż konkurenci i początkowo zrobił to za darmo, za co zyskał dużą popularność wśród użytkowników.

Ważne : Midjourney i inne usługi AI mają wiele pytań dotyczących naruszenia praw autorskich. Dlatego uważnie przeczytaj warunki sprzedaży dzieł generowanych przez AI. Zazwyczaj jest to określone w zasadach korzystania z usługi .

Pierwszą trudnością, jaką napotkaliśmy, była nieznajomość przez Midjourney płaskiej i prostej stylizacji 2D oraz wyników, które nie miały związku z kolekcją:

Rezultat gnerowania w Midjourney

Podpowiedź: kolekcja NFT. Portret programisty pandy z macbookiem i słuchawkami na głowie w czarnej bluzie z kapturem. płaski styl. czyste tło. wysoka rozdzielczość.

Dopiero za 10 próbą okazało się, że trafiłem na adekwatny monit, który wyraźnie pokazuje głównego bohatera, zdjęcie odpowiada zapotrzebowaniu: czarna bluza, macbook i pasuje do kolekcji. Co więcej, ten monit został dostosowany do innych zawodów.

Główny problem z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do tworzenia kolekcji polega na tym, że nie zapisuje ona starej wersji, aby wprowadzić w niej zmiany, ale ponownie generuje obraz. Przykładem tego jest wynik testowania algorytmów Midjourney pod kątem zmiany konkretnego elementu: w ten sposób próbowaliśmy zmienić kolor bluzy z kapturem i emocję pandy. Można to zrobić na 2 sposoby:

  1. Zmiana obrazu za pomocą linku za pomocą zaktualizowanego monitu: w tym celu używamy polecenia /image i wstawiamy link do obrazu, po czym dodajemy nowy opis:
Инструкция, как вызвать генерирование в Midjourney
  1. Generacja na nowe żądanie.

Metoda 1 nie dała pożądanego rezultatu, ponieważ nie da się dokonać poprawek bez ponownego wygenerowania postaci. To znaczy, wciąż mamy nową pandę. Również AI zignorowała prośbę o zmianę emocji, ale poradziła sobie z bluzą:

Rezultat generowania w Midjourney

Podpowiedź: dojrzała panda w czerwonej bluzie z laptopem macbook w dłoniach. Panda stoi i patrzy na laptopa. Na twarzy jest emocja złości, a panda krzyczy na laptopa. Kamera znajduje się tuż przed pandą. białe czyste tło. wysoka rozdzielczość. styl 3D.

Drugim sposobem udało nam się uzyskać najlepszy wynik, ale też nie od razu. Wymagało to szczegółowego opisu zachowania postaci:

Rezultat generowania w Midjourney

Podpowiedź: dojrzała panda w czerwonej bluzie z laptopem macbook w dłoniach. Panda stoi prosto. Na twarzy jest emocja złości, a panda krzyczy na laptopa. Kamera znajduje się tuż przed pandą. białe czyste tło. wysoka rozdzielczość. styl 3D.

Spotkaliśmy się również z tym, że AI dodała coś od siebie i zignorowała szczegóły podane w monicie. Dotyczyło to zwłaszcza emocji, mimiki, dodawania kilku detali naraz i akcesoriów.

W AI Midjourney nie da się stworzyć kolekcji, w której postać pozostaje niezmieniona, ale zmieniają się atrybuty. Po prostu dlatego, że nie da się osiągnąć pełnej przewidywalności wyniku generacji.

Ale nadal tworzyliśmy kolekcję, spędziwszy na niej 6 godzin i tony komórek nerwowych:

Wynik wygenerowania kolekcji NFT pracowników pand w Midjourney

Wszystkie obrazy zostały wygenerowane ze standardowymi ustawieniami Midjourney. Swoją drogą generacja w MJ5.1, Niji 4 i 5 jest inna:

Plusy i minusy budowania kolekcji NFT

Plusy:

  • Możliwość dostosowania algorytmu generowania.
  • Generowanie nowego obrazu na podstawie istniejącego.
  • Generowanie 4 opcji do wyboru.
  • Szybkość generacji.
  • Powiększenie i wariacje.
  • jakość generacji.
  • Brak ograniczeń dotyczących szczegółów monitów.

Wady:

  • Ignorowanie szczegółów (takich jak kolor lub rodzaj odzieży).
  • Trudności z wywołaniem pożądanych emocji, mimiki lub działań.
  • Brak możliwości zmiany określonego parametru.
  • Strata czasu.
  • Ograniczona funkcjonalność edycji.
  • Brak okresu beta.
  • Nieprzewidywalny wynik.

Art Breeder

Jest to generatywna sztuczna inteligencja z możliwością szybkiego tworzenia i dostosowywania postaci – czego potrzebujesz do kolekcji NFT. 

Interfejs jest intuicyjny i prosty, a także szeroki wachlarz darmowych funkcjonalności, które wystarczą do stworzenia kolekcji NFT. Dużym plusem jest zmienność ustawień dotyczących koloru włosów, wieku, narodowości i tym podobnych. A jeśli nie wiesz od czego zacząć, możesz wybrać gotowy obraz i dostosować go do swojego zadania:

Wynik generacji Artbreeder

Jednak podczas testów stało się jasne, że działa to tylko z realistycznymi postaciami. Oto wynik dla naszego standardowego monitu:

Результат генерации Artbreeder

Artbreeder posiada również algorytm generowania kolaży . To tak, jakby zaktualizować Photoshopa, gdy wybrana część obrazu zmieni się zgodnie z opisem, ale wynik wygląda bardziej jak parodia:

Результат замены части изображения в Artbreeder

Drugi test standardowego monitu rozweselił, ale trudno to nazwać akceptowalnym wynikiem:

Wynik generowania kolażu Artbreeder

Podpowiedź: Słodka panda w czarnej bluzie z kapturem trzyma w dłoniach laptopa. Panda w pełni wzrostu. Kamera znajduje się tuż przed pandą. białe czyste tło. wysoka rozdzielczość. styl 3D.

Chociaż opcja 4 nie jest zła, ale AI częściowo ignoruje monit, więc bardzo trudno jest wygenerować 2 obrazy w tym formacie. Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja jest niestabilna i nie nadaje się do zadań komercyjnych.

Plusy i minusy budowania kolekcji NFT

Plusy:

  • Szeroka funkcjonalność (generowanie tekstu, kolaż, tworzenie postaci).
  • Bezpłatna subskrypcja.
  • Głęboka personalizacja podczas tworzenia realistycznej postaci.

Wady:

  • Ignorowanie prośby.
  • Niestabilność generacji.
  • Jakość niskiej generacji.
  • Strata czasu.
  • Nieprzewidywalny wynik.
  • Wygenerowany obraz nie wygląda na kompletny.
  • Bez powiększenia lub zmiany.

Dream.ai 

Dream.ai to także generatywna sztuczna inteligencja oparta na wskazówkach tekstowych. Pozwala wygenerować 4 opcje, jak w Midjourney, ale 3 z nich są dostępne tylko z abonamentem premium:

Interfejs Dream.ai

Testowaliśmy zachętę do generowania programatora pandy w różnych wariantach: od szczegółowego do ogólnego opisu. W pierwszej wersji jakość samych obrazków była przeciętna, choć AI dostrzegła kluczowe szczegóły – postać, ubranie, laptop. Dzięki kilku generacjom z tym samym monitem otrzymaliśmy obrazy różnych stylów, a także interesujące artefakty:

  • Generacja drugiej postaci.
  • Powielanie części i elementów karoserii.
Результат генерации Dream.ai

Podpowiedź: Słodka panda w czarnej bluzie z kapturem trzyma w dłoniach laptopa. Panda w pełni wzrostu. Kamera znajduje się tuż przed pandą. białe czyste tło. wysoka rozdzielczość. styl 3D.

Po wygenerowaniu przez programistę pandy ogólnego zapytania Dream.ai wygenerował nieistotne wyniki:

Wynik generowania Dream.ai według monitu: programista panda

Ogólnie rzecz biorąc, tworzenie pojedynczego obrazu na żądanie, jeśli nie ma abonamentu na Midjourney, jest realne. Ale pełnoprawna kolekcja NFT nie zadziała.

Plusy i minusy budowania kolekcji NFT

Plusy:

  • Darmowa wersja.
  • Możliwe jest wygenerowanie 4 obrazów jednocześnie.
  • Przejrzysty interfejs.

Wady:

  • Ignorowanie prośby.
  • Niestabilność generacji.
  • Jakość niskiej generacji.
  • Strata czasu.
  • Nieprzewidywalny wynik.
  • Ograniczenie liczby znaków w monicie.
  • Bez powiększenia lub zmiany.

Gencraft

Podczas testowania tej witryny w końcu znaleźliśmy rozwiązanie, które może przynajmniej twierdzić, że tworzy kolekcję NFT. Oprócz samej sztucznej inteligencji użytkownicy mają dostęp do biblioteki z generacjami, aby wyświetlić monit o wynik, który im się podoba. Wszystkie generacje są wygodnie przechowywane w kreacjach:

Interfejs AI Genecraft

Ważne : Gencraft zabrania komercyjnego wykorzystywania dzieł wygenerowanych w planie darmowym, a także ustala limit 10 darmowych generacji dziennie.

Podczas pisania monitu można wybrać styl generowania obrazu, a sam wynik nie wygląda gorzej niż dwie poprzednie usługi. To prawda, że ​​\u200b\u200bAI nie mogła poradzić sobie z monitem czyściciela pandy i rozdała zepsute mopy:

Wynik generacji Gencraft

Podpowiedź: Słodka panda w zielonym fartuchu w pełnym wzroście stoi prosto. Na głowie jest szalik. Panda trzyma w łapach miotłę. Kamera znajduje się tuż przed pandą. białe czyste tło. wysoka rozdzielczość. styl 3D.

Okazało się, że AI nie generuje emocji, które są przepisane w monicie i nie spełnia innych wymagań. Tak więc, podczas testowania podstawowego podpowiedzi programisty pandy, sztuczna inteligencja nie dostrzegła wyjaśnienia dotyczącego pozy, ale zareagowała na zmianę koloru bluzy z czarnego na czerwony:

I jeszcze jeden przykład ignorowania – w podpowiedzi napisaliśmy różowe uszy, beżowy fartuch, w jednej łapce paletę do farb, w drugiej pędzelek, ale dostaliśmy:

Wynik generacji Gencraft

Podpowiedź: urocza panda z różowymi uszami w pełni wzrostu stoi prosto. Ubrana w brązowy fartuch trzyma w dłoniach paletę do farb i pędzel do malowania. Uczucie kontemplacji. Kamera znajduje się tuż przed pandą. białe czyste tło. wysoka rozdzielczość. styl 3D.

Główna trudność polega na tym, że Gencraft generuje obrazy w różnych stylach i nie radzi sobie dobrze z anatomią, przez co tworzenie mniej lub bardziej podobnych postaci bez połamanych kończyn i przedmiotów zajmuje dużo czasu. 

Nadal próbowaliśmy stworzyć kolekcję, ale skończyło się na postaciach różniących się stylem, wyglądem i formatem tła. Istnieje również wiele problemów anatomicznych, zwłaszcza z łapami i pazurami:

Wynik wygenerowania kolekcji NFT robotników pandy w Gencraft

Plusy i minusy budowania kolekcji NFT

Plusy:

  • Darmowe 10 prób dziennie.
  • Możesz wybrać styl generacji.
  • Wygodne przechowywanie pokoleń.
  • Płatność tygodniowa.
  • Możliwość generowania wideo według opisu.

Wady:

  • Znak wodny w planie darmowym.
  • Średnia jakość generacji.
  • Nie możesz sprzedawać prac wygenerowanych w darmowej wersji.
  • Ignorowanie złożonych szczegółów.
  • Artefakty.
  • Strata czasu.
  • Nieprzewidywalny wynik.
  • Monituj o limit znaków.
  • Bez powiększenia lub zmiany.

Nightcafe

Nightcafe dowiedzieliśmy się z kolekcji „super cool AI for NFT” i umieściliśmy ją na liście, aby zaoszczędzić Ci czasu. Wybraliśmy 3 popularne modele i przetestowaliśmy wynik na podstawowym monicie. Rzućmy okiem i przejdźmy dalej:

Porównanie metod generacji Nightcafe

Plusy i minusy budowania kolekcji NFT

Plusy:

  • Wolne pokolenia.
  • Generowanie 4 obrazów.
  • Możesz wybrać model.

Wady:

  • Jakość niskiej generacji.
  • Ignorowanie szczegółów monitu.
  • Strata czasu.
  • Nieprzewidywalny wynik.

DALL-E

DALL-E to usługa generowania obrazów z OpenAI. Twórcy twierdzą, że DALL-E rozumie kontekst i może dostarczać obrazy wykraczające poza oczekiwania. A podczas testowania podstawowego monitu wyszliśmy poza to:

Wynik generacji DALL-E

Podpowiedź: Słodka panda w czarnej bluzie z kapturem trzyma w dłoniach laptopa. Panda w pełni wzrostu. Kamera znajduje się tuż przed pandą. białe czyste tło. wysoka rozdzielczość. styl 3D.

Przyjrzeliśmy się bibliotece już wygenerowanych obrazów i postanowiliśmy ulepszyć nasz monit. Ale wydaje się, że wykracza poza to, czego oczekiwano jeszcze bardziej:

Wynik generacji DALL-E

Podpowiedź: Profesjonalny render 3D przedstawiający uroczą pandę w czarnej bluzie z kapturem. Panda trzyma laptopa w dłoniach. Panda w pełni wzrostu. Kamera znajduje się tuż przed pandą. Białe czyste tło. Wysoka rozdzielczość. Bez złej anatomii.

DALL-E ma oczywiste problemy z 3D, więc spróbowaliśmy stworzyć płaską ilustrację i nieznacznie zmieniliśmy podpowiedź:

Wynik generacji DALL-E

Podpowiedź: Kreskówka przedstawiająca uroczą pandę w czarnej bluzie z kapturem. Panda trzyma laptopa w dłoniach. Panda w pełni wzrostu. Kamera znajduje się tuż przed pandą. białe czyste tło. wysoka rozdzielczość. 

Ale próbując stworzyć wariacje na temat oryginalnego obrazu, ponownie napotkaliśmy nieprzewidywalne i odmienne stylistycznie rezultaty:

Wynik zmian obrazu w DALL-E

Podczas testowania zmian atrybutów postaci kolor bluzy zmienił się, ale tylko dlatego, że wygenerowano nowy obraz: 

Wynik generacji DALL-E

Podpowiedź : Kreskówka przedstawiająca wściekłą pandę w czerwonej bluzie z kapturem. Panda trzyma laptopa w dłoniach. Panda w pełni wzrostu. Kamera znajduje się tuż przed pandą. białe czyste tło. wysoka rozdzielczość. 

Przetestowaliśmy również monit ze szczegółami stylizacji i kilkoma ogólnymi wskazówkami. Wynik ponownie przekroczył oczekiwania:

Wynik generacji DALL-E

Podpowiedź: Styl kreskówki w stylu mangi przedstawiający uroczą pandę w stroju policyjnym. Panda w pełni wzrostu. Pełnowymiarowa panda jest umieszczona na środku obrazu. Obok jest pusta przestrzeń. Kamera znajduje się tuż przed pandą. białe czyste tło. wysoka rozdzielczość.

Wynik wygenerowania DALL-E przez monit: nft panda police 3d render
Na zdjęciu wynik generowania DALL-E przez monit: policyjna panda w stylu kreskówkowym

Płaskie ilustracje są lepsze pod względem jakości generacji, ale nie da się też stworzyć pełnoprawnej kolekcji w DALL-E. Ponadto ta sztuczna inteligencja przycina części ciała, przesuwa postać poza środek i nie reaguje na wymagania dotyczące pozycjonowania.

Plusy i minusy budowania kolekcji NFT

Plusy:

  • Wygodny interfejs.
  • Generowanie 4 opcji.
  • Brak szybkich limitów głośności.
  • Wariacje gotowego wyniku.
  • Historia pokoleń.
  • Szybkość generacji.

Wady:

  • Brak okresu próbnego.
  • Jakość niskiej generacji.
  • Ignorowanie szczegółów.
  • Wycinanie znaków.
  • Odmiany niskiej jakości.
  • Źle odwzorowuje postacie 3D.

Generator sztucznej inteligencji NFT

AI NFT Generator jest specjalnie przystosowany do generowania kolekcji NFT z dalszym uruchomieniem. Nie jest to bardzo popularna usługa, ale jej algorytmy i zakres działania zgodnie z opisem najbardziej nam odpowiadają. Przynajmniej w teorii.

W praktyce to od razu katastrofa – testowaliśmy styl płaskich ilustracji, ale otrzymaliśmy obszerne postacie:

Wynik generowania AI NFT

Podpowiedź: Słodka panda w czarnej bluzie z kapturem trzyma w dłoniach laptopa. Panda w pełni wzrostu. Kamera znajduje się tuż przed pandą. białe czyste tło. wysoka rozdzielczość. prosty płaski styl.

Ze zmianą kolorystyki i emocji AI poradziła sobie z oceną 5/10. Istnieją opcje, w których większość warunków jest spełniona, ale zostały również wygenerowane bardzo dziwne. Na przykład 2 pandy na raz lub z pięcioma nogami:

Wynik generatora AI NFT

Podpowiedź: Wściekła panda w czerwonej bluzie z kapturem trzyma w dłoniach laptopa. Panda w pełni wzrostu. Kamera znajduje się tuż przed pandą. białe czyste tło. wysoka rozdzielczość. styl 3D.

Podobnie jak poprzednie sieci neuronowe, ta nie pamięta generacji, którą lubisz, ale tworzy nową. Nadal próbowaliśmy wygenerować kolekcję, ponieważ w porównaniu z innymi testowanymi AI wynik nie jest taki zły, ale podczas tworzenia nowych postaci musieliśmy ignorować wielowarstwowe szczegóły AI i generować nieistotne wyniki:

Wynik generatora AI NFT

Prompt: Cute panda in full length detailed police uniform. The camera is right in front of the panda. white simple background. high resolution. 3d style.

Innym problemem jest to, że w ramach kolekcji obrazy muszą być zgodne z określoną ideą i stylem, aby stworzyć holistyczne postrzeganie koncepcji. Ale AI NFT Generator też nie poradził sobie z tym zadaniem:

Porównanie wyników generowania generatora AI NFT według podpowiedzi dla różnych zawodów

To prawda, niewielka modyfikacja podpowiedzi pomogła uzyskać mniej więcej podobne postacie i stworzyć kompletną kolekcję NFT w dobrym stylu:

Wyniki generatora AI NFT

Podpowiedź: Słodka panda w czarnej bluzie z kapturem trzyma w dłoniach laptopa. Panda w pełni wzrostu. Kamera znajduje się tuż przed pandą. białe czyste tło. wysoka rozdzielczość. styl 3D.

Plusy i minusy budowania kolekcji NFT

Plusy:

  • Wygodny prosty interfejs.
  • Generowanie 8 opcji.
  • Wolne generacje bez ograniczeń.
  • Brak ograniczeń dla podpowiedzi.
  • Adaptacja do tworzenia kolekcji NFT.
  • Możliwość wystawienia do sprzedaży z platformy.
  • Szybkość generacji.
  • jakość generacji.

Wady :

  • Mały rozmiar obrazu 512×512.
  • Bez powiększenia lub zmiany.
  • Historia znika po odświeżeniu strony.
  • Nie tworzy jednolitego tła.
  • Niedokończony algorytm generowania.
  • Problemy z anatomią.
  • Brak wypełnienia szczegółowych zapytań.

Tabela porównawcza generatywnych AI 

Na górze było dużo tekstu i jeszcze więcej zdjęć, więc jeśli już jesteś zdezorientowany lub po prostu przewijasz recenzje usług, oferujemy ocenę porównawczą testowanych AI w jednej tabeli:

Kryterium
Midjourney ArtbreederDream.aiGencraftNightcafeDALL-EAI NFT Generator
Interfejs / użyteczność
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐⭐️⭐️⭐️⭐⭐⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
Wskaźnik generacji
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐⭐️⭐️⭐️⭐⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
Jakość generacji jednego NFT
⭐️⭐️⭐️⭐⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
Jakość generowania kolekcji NFT
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
Szybkość tworzenia kolekcji NFT
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
Wymiana części obrazu
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
Ogólna ocena
8/104/103/106/101/102/106/10

Niektóre kryteria oceny są z definicji subiektywne, ale pod każdym obrazem znajduje się podpowiedź, dzięki czemu możesz samodzielnie sprawdzić usługi i stworzyć własną ocenę.

4 najlepsze AI do generowania NFT

Rysowanie atrybutów NFT to specyficzne zadanie, więc jest prawdopodobne, że strony ogólne nie radzą sobie z nim dobrze. Ale co z niszowymi generatorami AI? Aby sprawdzić, czy rzeczywiście istnieją zoptymalizowane sieci neuronowe do generowania kolekcji NFT, rozważyliśmy kilka wyspecjalizowanych usług:

Generator AutoMinter NFT

AutoMinter NFT Generator ma 2 opcje tworzenia kolekcji: 

  • podpowiedź,
  • warstwami.

Próbowaliśmy rozpocząć generowanie przez wskazówkę, ale nawet po 10 minutach oczekiwania i licznych aktualizacjach strony nie udało się uzyskać wyniku. Zarówno w przypadku zapytań ogólnych, jak i szczegółowych wynik był taki sam:

Proces generowania kolekcji przez podpowiedzi w AutoMinter NFT Generator. 
Wydaje się nie mieć końca

Możliwe jest generowanie kolekcji według warstw, ale to nie jest to, czego oczekujesz od AI: musisz ręcznie dodać warstwy – tło, ciało, oczy i tym podobne z elementami już narysowanymi w png. Ważne jest, aby były natychmiast prawidłowo ustawione:

Процесс генерации по слоямProces generowania warstw w programie AutoMinter NFT Generator
в AutoMinter NFT Generator

Następnie wygenerowana kolekcja NFT musi zostać zweryfikowana, aby AutoMinter NFT Generator przygotował ją do mennicy. Wszystko jest proste, niezbyt wysokiej jakości, a element AI tutaj zasadniczo nie działa. 

HotPot AI

Istnieje duży wybór stylów do generowania na żądanie, dzięki czemu można szybko uzyskać referencje dla kolekcji. Przetestowaliśmy nasz podstawowy monit z następującym wynikiem:

Wynik generowania HotPot AI

Podpowiedź: Słodka panda w czarnej bluzie z kapturem trzyma w dłoniach laptopa. Panda w pełni wzrostu. Kamera znajduje się tuż przed pandą. białe czyste tło. wysoka rozdzielczość. styl 3D.

Appypie NFT Generator

Generatywna sztuczna inteligencja. Pozwala uzyskać obraz za pomocą podpowiedzi, a także wybrać już przygotowane szablony dla NFT. Wygląda jednak na to, że obrazy są generowane w oparciu o DALL-E, co oznacza, że ​​przy próbie stworzenia kolekcji napotkasz problemy omówione powyżej. Oto wynik dla naszego standardowego monitu:

Wynik generatora Appypie NFT

Podpowiedź: Słodka panda w czarnej bluzie z kapturem trzyma w dłoniach laptopa. Panda w pełni wzrostu. Kamera znajduje się tuż przed pandą. białe czyste tło. wysoka rozdzielczość. styl 3D.

Inator NFT

Sztuczna inteligencja, która może automatycznie generować postacie z gotowych warstw. Aby skorzystać z usługi, musisz podzielić obraz na atrybuty i przesłać każdy jako osobny plik. Następnie przechodzisz do edytora, w którym możesz łączyć te same atrybuty, aby tworzyć NFT w trybie ręcznym lub automatycznym:

Wynik ładowania warstw do generowania NFT

Po utworzeniu kolekcję można wyeksportować na sprzedaż. To narzędzie nie generuje samego obrazu, ale pozwoli zaoszczędzić czas, ponieważ nie trzeba ręcznie rysować 10 000 NFT o różnych atrybutach.

Wnioski

Przetestowaliśmy 7 generatywnych sztucznej inteligencji, aby utworzyć kolekcję NFT przy użyciu podpowiedzi o różnej szczegółowości. Uzyskane wyniki pokazują, że istniejące sieci neuronowe są słabo przystosowane do tego zadania i mają wspólne problemy:

  • pokolenie w różnych stylach;
  • deformacja postaci i przedmiotów;
  • nieistotne odtwarzanie szczegółów w monitach;
  • niekontrolowalność uzyskanego wyniku;
  • niewłaściwa reprodukcja emocji.

Ale jeśli porównamy wyniki testowanych usług, to Midjourney, Gencraft i AI NFT Generator poradziły sobie z zadaniem lepiej. Zapewniły one najbardziej odpowiednie wyniki pod względem jakości i zgodności z celem. To właśnie w nich udało nam się zgromadzić przynajmniej kilka kolekcji postaci. 

Jeśli chodzi o niszowe generatory NFT, są one przeznaczone nie tyle do tworzenia obrazów, co do automatycznego łączenia już wyrenderowanych elementów. Jest to przydatna funkcja, ale wymaga gotowych źródeł. Prawdopodobnie sensowne jest łączenie ogólnych generatorów obrazów AI z generatorami NFT w celu uzyskania optymalnych wyników. 

Też Cię zainteresuje

Często zadawane pytania

Sieć neuronowa tworząca obrazy może mieć różne nazwy, takie jak Midjourney, Artbreeder, Dream.ai i inne, w zależności od konkretnego modelu lub algorytmu.
Sieć neuronowa, która bezpłatnie czerpie ze zdjęcia, może być reprezentowana przez różne narzędzia i usługi, takie jak Midjourney, Nightcafe, Dream.ai i inne.
Istnieje kilka witryn, w których rysuje się sieć neuronowa, takich jak Midjourney, Artbreeder, DALL-E i inne.
Jedną z sieci neuronowych, która może generować obrazy, jest Midjourney. Istnieją jednak inne modele i algorytmy, które mogą generować obrazy, takie jak Artbreeder, Gencraft i inne.

Co sądzisz o tym artykule?

0
0

artykuły na ten sam temat

Jak początkujący może stworzyć i rozpoznać deepfake?
avatar Maryna Hlaiboroda
23.10.2023
Co to jest uczenie maszynowe? Wszystko co powinieneś...
avatar Maryna Hlaiboroda
07.10.2023
Co to są sieci neuronowe i gdzie są stosowane?
avatar Maryna Hlaiboroda
28.08.2023