В чем разница между существующими системами распознавания стилей для создания авторских изображений?

Системы распознавания стилей для создания авторских изображений, в частности нейросети, отличаются алгоритмами, которые влияют на стиль и качество генерируемых картинок. dtf.ru

Некоторые системы ориентированы на реалистичность, другие — на художественные образы и насыщенные цвета. dtf.ru Также качество зависит от технических ресурсов: чем выше разрешение, тем больше времени занимает генерация. dtf.ru

Некоторые системы и их особенности:

• Lexica Aperture. dzen.ru Нейросеть позволяет не только генерировать, но и точно редактировать изображения. dzen.ru Среди ключевых особенностей — высокая точность в передаче деталей, возможность локального редактирования и генерация картинок в различных стилях. dzen.ru
• Neural Love. www.cs-cart.ru Подходит для создания уникальных обложек, особенно если продвигаются продукты в геймерском, фэнтези- или аниме-сегменте. www.cs-cart.ru Есть возможность обработки реальных фото с наложением стиля, что даёт эффект «арт-фото» для товаров. www.cs-cart.ru
• Artbreeder. www.cs-cart.ru Создаёт гибридные изображения для вдохновения. www.cs-cart.ru Можно смешивать изображения товаров, тканей, текстур и получать необычные визуальные концепты. www.cs-cart.ru
• Vizcom. www.computerra.ru Веб-сервис с AI для дизайнеров, который поддерживает командную работу над проектами. www.computerra.ru Встроенный ИИ позволяет генерировать изображения в нескольких стилях. www.computerra.ru Работы состоят из нескольких слоёв, каждый из которых можно создавать и менять отдельно — при помощи кисти, ластика и дополнительных запросов. www.computerra.ru
• Looka. www.computerra.ru Нейросеть B2B для создания изображений, фото, логотипов и решения других задач дизайнеров для продвижения бизнеса. www.computerra.ru Система умеет генерировать фирменные стили на основе названия и слогана компании. www.computerra.ru Полученные результаты можно настраивать в редакторе. www.computerra.ru