admin

Sora Images (GPT Images 2) — нейросеть OpenAI для генерации изображений по тексту и фото. Главные особенности GPT Images — качественная работа с референсами, генерация изображений по фото и поддержка многих языков, включая создание текста на картинках и понимание промтов на русском языке. Главное преимущество GPT Images в том, что нейросеть понимает команды на обычном языке: ей можно просто описать, как нужно отредактировать фото — например, отреставрировать, стилизовать или сделать его цветным. В 2026 году нейросеть была переименована в GPT Images. Изначально Sora создавалась как нейросеть OpenAI для генерации видео по промтам и референсам, об этом мы писали в отдельной статье, но позже в сервис добавили и генерацию изображений. Если вдаваться в детали, то Sora для видео слабо впечатлила, так как нейросеть плохо понимает референсы из картинок, хотя при этом отлично генерирует видео по промтам. А вот GPT Images 2 для генерации изображений показала себя значительно лучше: сервис хорошо работает с референсами, редактированием фото и созданием картинок по описанию. Эта нейросеть почти полностью закрыла многие потребности и компенсировала недостатки других AI-инструментов. Основные возможности GPT Images 2 для генерации изображений: Понимание промтов практически на любом языке, включая русский. Теперь вы можете написать, например: «Комар говорит кукушке: "Стой, впереди опасность". Стиль комиксов». Нейросеть может создать изображение в стиле комикса с текстом на русском языке, причём часто без ошибок и опечаток. Это позволяет создавать комиксы прямо в нейросети без привлечения художника. Нейросеть умеет анализировать загруженные изображения и распознавать отдельные элементы на фото. В GPT Images можно загрузить от 1 до 10 референсов для одной генерации. Вы можете пояснить нейросети, что и откуда она должна взять: например, можно переодеть человека, отправив Sora его фотографию и картинки с различными элементами одежды. Пример промта для решения такой задачи: «Одень человека в эту майку, пиджак и шляпу. Пляж, солнце». То есть GPT Images может не только переодеть человека или персонажа по фото, но и поместить его в нужную локацию, если отдельно описать окружение в промте. Референсы людей обрабатываются очень хорошо. Sora почти не искажает лица людей и их телосложение, однако вы можете повлиять и на это. Например, можно взять своё фото и посмотреть, как бы вы выглядели в стиле аниме или в образе пирата. GPT Images 2 хорошо понимает промты, написанные простым разговорным языком. Теперь не нужно использовать хитроумные команды (как в Midjourney или Stable Diffusion) — опишите нейросети Sora свои мысли так, словно вы общаетесь с живым человеком. Поддерживаемые соотношения сторон: 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 9:21, 21:9. Поддерживаемые разрешения: 1K, 2K, 4K. Ограничение площади генераций до 8294400 пикселей. Недостатки: По художественной стилизации GPT Images пока уступает Midjourney, зато реалистичные изображения получаются заметно лучше. Запрещено использовать образы и имена известных личностей, в том числе стили художников и фотографов. Изображения в GPT Images 2 заметно отличаются от результатов других нейросетей, особенно по цветовой палитре: сервис часто использует более тусклые оттенки. Если изображению не хватает яркости, добавьте в промт уточнения: «яркие цвета», «насыщенные цвета», «цветное изображение». Встроенной функции апскейла в GPT Images пока нет, но увеличить размер изображения можно с помощью других нейросетей. Относительно высокая стоимость подписки на Sora. При частом использовании GPT Images официальная подписка может оказаться дорогой: расширенные возможности доступны только в более дорогом тарифе. Эту проблему также можно устранить, если использовать Sora Images через бота @yes_ai_bot, где стоимость доступа сопоставима с ценой двух чашек кофе. Как использовать GPT Images 2: генерация, стилизация и редактирование фото 1. GPT Images 2 умеет переодевать людей по фото, поэтому нейросеть можно использовать как онлайн-примерочную. Достаточно одной фотографии человека и нескольких картинок с разными элементами одежды. Затем напишите промт, в котором явно указано, что на человека нужно поместить всю одежду с этих картинок. GPT Images 2 не всегда точно повторяет дизайн одежды: на изображении могут исчезать логотипы и мелкие детали, но в целом функция выглядит многообещающе. 2. Стилизация фотографий в GPT Images. Загрузите фото с людьми, животными или другими объектами и добавьте примечание с нужным стилем, например: «Стилизуй людей на изображении в стиле картин художника Рембрандта» или «Собака в стиле детского рисунка». Такой способ подходит для стилизации фото, портретов и известных изображений в разных художественных направлениях. 3. GPT Images понимает команды на естественном языке, поэтому примечание к изображению можно использовать как инструкцию для конкретного действия. Например, в GPT Images можно отреставрировать старые фото, сделать чёрно-белые снимки цветными или изменить стиль изображения. Приводим пример с использованием команды "отреставрируй эту фотографию и сделай ее цветной" (можно перечислять по несколько действий): Как начать пользоваться GPT Images 2 для генерации изображений без регистрации Откройте Telegram-бота @yes_ai_bot 👈 по этой ссылке. В настройках выберите нужное соотношение сторон (1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 9:21, 21:9) и разрешение (1K, 2K, 4K). Если хотите создать изображение по текстовому описанию, просто отправьте боту промт с нужной сценой, стилем и деталями. Если вы хотите сгенерировать изображение по фото или использовать референсы, отправьте боту от 1 до 10 изображений одним сообщением и добавьте примечание, которое будет использоваться как промт. После загрузки изображений укажите промт, отправьте сообщение боту и нажмите кнопку "🎡 Смешать изображения". Через пару минут бот создаст 4 варианта изображений, из которых можно выбрать наиболее подходящий. Полученные изображения можно скачать в исходном формате или отправить на дорисовку (через INPAINT). Более того, изображения можно оживить с помощью других нейросетей прямо в боте Yes AI, например через Kling AI, Luma или Pika. Если генерация кажется вам интересной, ей можно поделиться на нашем форуме с помощью этой функции. За это Yes AI начислит вам немного ⭐️ баллов (их можно использовать для генераций в других нейросетях). Какие функции GPT Images 2 доступны в Yes AI Bot Выбор соотношения сторон (1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 9:21, 21:9). Выбор разрешения (1K, 2K, 4K). Выбор готовых стилей из галереи: реализм, аниме, акварель и другие варианты. Одновременно можно указать от 1 до 3 стилей. Конвертация полученного изображения в SVG Оживление изображения через нейросеть на выбор: Sora Video, Kling Ai, Pika, Luma

Вы неверно понимаете суть задачи, которую хотите решить. Chat GPT - это разработка компании Open Ai, не путайте ее с другими языковыми моделями. Оригинальный Chat GPT поставить на свой сервер невозможно, тем более с поддержкой NSFW! Если же говорить про установку сторонних разработок с открытыми весами, например, Gemma или Llama, то используйте этот софт https://lmstudio.ai

Chat GPT не предназначен для генерации PDF документов и архивов в качестве ответов на запросы. Он может читать PDF, но не может их создавать. Есть модули, которые могут сохранять диалоги с GPT в PDF формате, но не более того.

Дело в том, что нейронки пока не могут на 100% отличить истинный NSFW контент от того, который с ним граничит, так как некоторые детали образов, хоть и не являются NSFW, могут в БД нейронки значиться как запрещенные. Но, если ваш вопрос заключается в том, через какую нейронку можно работать с NSFW, загружая в нее свои референсы, то смотреть нужно в сторону Flux.1 и SD/SDXL.

Обновлённая версия Kling 2.0 заслуживает вашего внимания благодаря значительно улучшенному качеству понимания промтов и повышенной точности генерации контента. Однако стоит учитывать, что стоимость использования новой версии выросла в несколько раз. На текущем этапе версия 2.0 пока не поддерживает следующие функции: [-] Продление видео [-] ELEMENTS Если вам необходимы указанные функции, рекомендуем использовать версию Kling v.1.6. Переключаться между версиями можно с помощью кнопки «Версия» перед отправкой задания. [Активировать Kling в Yes Ai Bot] 🚩 Новая версия Kling также доступна через [наш API].

Минорные изменения в @yes_ai_bot от 12 апреля 2025 [+] Yes Ai - Реализовано сбалансированное распределение нагрузки на систему, благодаря чему скорость выполнения всех типов генераций нейросетями увеличилась на 2-5%. [+] Нейросети для генерации видео - Добавлена возможность продления видеороликов, увеличения FPS и апскейла для тех видео, которые отображаются в виде ссылки (это происходит, если размер сгенерированного файла превышает 20 МБ). [⚡️] KLING Ai - Восстановлена функция продления видеороликов, созданных в Kling Ai. Каждое продление увеличивает длительность ролика на 5 секунд. Соответствующая кнопка теперь доступна под каждым видео, созданным в Kling. [+] KLING Ai - Возможность продления видео теперь доступна во всех версиях Kling Ai (1.0, 1.5, 1.6). Стоимость продления равна стоимости базовой генерации 5-секундного ролика в соответствующей версии Kling. ⚠️ Если вы ранее интегрировали Kling через наш API, пожалуйста, внесите необходимые изменения в проверку версии. [+] KLING Ai - Максимальная продолжительность видеороликов с учетом всех продлений увеличена до 3 минут. [-] SORA - Исправлена ошибка, из-за которой иногда не применялось выбранное пользователем соотношение сторон. Yes Ai Midjourney Core v.8.1 [+] MJ - Добавлено автоматическое исправление ошибок в промтах с помощью нейросети (смысл промтов при этом не изменяется). [+] MJ - Оптимизирован алгоритм обработки задач при высокой нагрузке, что снижает вероятность задержек. [+] MJ - Улучшен механизм выявления ошибок, приводящих к сбоям генераций. Теперь пользователи быстрее получают подробное описание возникших ошибок. [+] MJ - Добавлен алгоритм автоматического удаления неподдерживаемых команд из промтов для Midjourney v.7 (команды --cref, --q). Если вы используете MJ v.7, избегайте указанных команд, так как они пока не поддерживаются новой версией. В Midjourney v.6 эти команды продолжают работать в штатном режиме.

Если вы разрабатываете проект или бота и хотите интегрировать в него функционал генерации изображений с использованием модели нейросети Dalle-3, рекомендуем ознакомиться с документацией по следующим ссылкам: Документация на русском языке: https://yesai.su/ru/docs/dalle3 Документация на английском языке: https://yesai.su/en/docs/dalle3 Основные характеристики и требования API: Все изображения, сгенерированные моделью Dalle-3 от Bing, имеют разрешение 1024x1024 пикселей. По одному запросу, как правило, формируется набор из 4 изображений (изменить количество изображений в одном запросе невозможно). Запрос (промт) должен содержать минимум 15 символов (доступен ввод на любых языках) и включать в себя как минимум два пробела. Стоимость генерации одной картинки составляет 🔅0.15 монет (подробности о разнице между монетами и баллами см. в разделе "Чем отличаются монеты от баллов в системе Yes Ai"). При использовании нашего API изображения создаются без водяных знаков. 👉 Перед интеграцией API Dalle-3 в проект рекомендуем протестировать возможности модели [в нашем боте].

Новая модель от команды Midjourney вызвала неоднозначные впечатления — она не стала прорывом и, напротив, получила достаточно сдержанные оценки. Тем не менее, нельзя не отметить улучшения в области реалистичности генерируемых изображений, а также улучшенное распознавание промтов, написанных в формате прямой речи. Наш предварительный вывод: версия v.7 не заменит v.6.1, поскольку обе версии обладают своими сильными сторонами и подходят для разных задач. Именно поэтому в @yes_ai_bot мы продолжаем поддерживать обе модели. Выбрать нужную версию можно двумя способами: 1️⃣ Через меню ⚙️ настроек MJ, нажав соответствующую кнопку (v.6.1 или v.7). 2️⃣ Добавив к промту ключ --v 7 (если ключ не указан, будет задействована версия, выбранная в настройках). ⚡️ Midjourney Core API версии 8.1 теперь также поддерживает промты с ключом --v 7. Сообщите об этом вашим клиентам. 📖 Все команды и инструкции остаются актуальными.

Так как ваш преподаватель не совсем корректно сформулировал вопрос, могу предположить еще вот что... Поверхностные нейросети (shallow neural networks) — это нейронные сети с небольшим количеством скрытых слоев (обычно один-два скрытых слоя или даже вообще без скрытых слоев). Они считаются «простыми» или «неглубокими» и хорошо подходят для решения относительно несложных задач или задач, где данных немного, а глубокие сети избыточны. Вот несколько примеров поверхностных нейронных сетей и моделей на их основе: 1. **Перцептрон (Perceptron)** - Самая простая модель, состоящая всего из одного слоя нейронов. - Используется для решения задач бинарной классификации. - Очень ограничен в возможностях и не способен моделировать сложные нелинейные функции. 2. **Многослойный перцептрон (MLP, Multilayer Perceptron)** с одним скрытым слоем - Имеет входной слой, один скрытый слой и выходной слой. - Способен решать задачи классификации и регрессии средней сложности, но ограничен в моделировании сложных зависимостей. 3. **Сеть радиально-базисных функций (RBF-сеть, Radial Basis Function network)** - Состоит из одного скрытого слоя нейронов с радиально-базисной функцией активации и выходного слоя. - Часто используется для аппроксимации функций, классификации и регрессии. 4. **Сеть Хопфилда (Hopfield network)** - Рекуррентная нейронная сеть с одним слоем нейронов, соединённых между собой обратной связью. - Используется для ассоциативной памяти и решения задач оптимизации. 5. **Адаптивная линейная сеть (Adaline)** - Простая сеть с одним слоем нейронов с линейной активацией. - Используется для задач линейной регрессии и классификации. Применение поверхностных нейросетей оправдано в следующих ситуациях: - когда набор данных небольшой и глубокие сети склонны к переобучению; - когда задача проста и не требует извлечения сложных признаков; - для обучения базовым принципам машинного обучения и нейросетей. Однако для сложных задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка или временных рядов, глубокие нейронные сети обычно дают лучшие результаты.

проблема в том, что вы эти нейросети уже вряд ли найдете где-то в открытом доступе, они сильно устарели... По Stable Video Diffusion примеры генераций можно вот тут найти: https://t.me/yes_ai_chat/27759

Нейросети какой категории имеются ввиду ? Их очень много: генерация текста генерация видео генерация картинок оживление фото ...и так далее. Но, если коротко, то самыми слабыми можно считать первые версии всех нейронок: Stable Video Diffusion (генерация видео по промту), Stable Diffusion до 1.5, Dalle-2 и пр.

А это разве не ветка для других нейросетей ? https://forum.yesai.su/forum/15-drugie-neyroseti/

лучше попробуйте для этой цели нейросеть Flux.1 - она стабильнее с логотипами работает