Какие преимущества и ограничения имеет использование генеративных моделей для создания изображений и видео?

Некоторые преимущества использования генеративных моделей для создания изображений и видео:

• Повышение эффективности. blog.colobridge.net Генеративный ИИ ускоряет процесс генерации контента, помогает автоматизировать рутинные задачи, сократить расходы и освободить время человека на более творческие или приоритетные задачи. blog.colobridge.net
• Повышение уровня креативности. blog.colobridge.net Генеративный ИИ позволяет создавать контент разных типов, этим пользуются художники, писатели, дизайнеры, а также маркетологи, разработчики, архитекторы и другие. blog.colobridge.net
• Ускоренное принятие решений на основе данных. blog.colobridge.net Это возможно благодаря выявлению закономерностей, генерации произвольного количества гипотез. blog.colobridge.net
• Реализация персонализированного подхода. blog.colobridge.net Контент можно создавать в режиме реального времени, обеспечивая тем самым превосходный клиентский опыт. blog.colobridge.net
• Постоянная доступность. blog.colobridge.net Генеративный ИИ работает в режиме 24/7 и не устаёт, что очень важно для чат-ботов, которые дают автоматические ответы на запросы пользователей. blog.colobridge.net
• Снижение барьера для входа в новые профессии. blog.colobridge.net С генеративным ИИ люди без или с минимальными навыками могут создавать креативные тексты, писать простейшие приложения, музыку и т. п.. blog.colobridge.net
• Широкие возможности для масштабирования. blog.colobridge.net Можно за короткое время генерировать большие объёмы контента (например, текстов в изображения или описаний товаров для больших интернет-магазинов). blog.colobridge.net

Некоторые ограничения использования генеративных моделей:

• Сложность в управлении результатом. dzen.ru Генеративные алгоритмы часто создают огромное количество вариаций, и не всегда удаётся заранее предугадать, каким будет результат. dzen.ru Зачастую итоговые решения требуют дополнительной доработки вручную. dzen.ru
• Этические вопросы. dzen.ru Вопрос, кто является создателем — человек или алгоритм, — до сих пор остаётся спорным. dzen.ru Такие работы могут затрагивать права третьих лиц, особенно если для обучения моделей использовались чужие материалы без разрешения. dzen.ru
• Качество данных. dzen.ru Чтобы создавать действительно хорошие решения, нужно иметь качественные обучающие данные. dzen.ru Если алгоритм обучен на неполных, ошибочных или однобоких наборах данных, он будет генерировать посредственные варианты дизайна. dzen.ru
• Потеря творческой уникальности. dzen.ru Когда проект полностью отдан на откуп алгоритму, существует риск появления однотипных решений. dzen.ru В некоторых случаях работы могут терять ту индивидуальность, которая важна в авторском дизайне и искусстве. dzen.ru