Генеративные модели: как нейросети создают изображения, музыку и код

Модели генеративного искусственного интеллекта предназначены для создания оригинального контента — картинок, анимации, музыки, текста. Такие нейросети работают на основе машинного обучения. Примеры сценариев использования в теории не ограничены — ИИ может сгенерировать реалистичные образы людей, животных, написать рассказ в стиле Набокова или Лю Цысиня, сочинить токкату или «снять» видеоклип на песню вашего авторства.

Узнаем, какие типы генеративных моделей бывают, чем они отличаются и как работают, как обучаются нейросети, создающие изображения, музыку и программный код.

Основные типы генеративных моделей

Генеративный ИИ — это технология, которая работает на основе глубокого машинного обучения многослойных нейронных сетей. Такие модели AI анализируют большие объемы информации и создают новые цифровые продукты, которые непросто отличить от созданных человеком.

Генеративные модели проходят машинное обучение. Они настроены реализуют почти любые запросы, сформулированные человеком. Картинки, текст, музыка, новый дизайн — все это продуцируется за считанные секунды. Главное, правильно сформулировать техническое задание. Если автор хочет изображение единорога, играющего на гитаре, он его получит. Если нужна мелодия в стиле «Metallica для медитации», сеть решит и эту задачу. Модель даже напишет код или целое приложение — здесь мы собрали крутые промпты с примерами.

Реалистичность и адекватность таких продуктов во многом зависят от качества обучения, но в идеале контент, созданный ИИ, может использоваться для решения самого широкого круга задач — от разработки прототипов и извлечения ключевых паттернов из научных статей до рисования котиков.

Модели генеративного типа уже применяются в научной отрасли, индустрии моды, маркетинге, сфере цифровых продуктов и услуг. Generative AI уже внедрен в ряд приложений в качестве виртуального помощника, используется в бизнесе и образовании, упрощая рабочие процессы и снижая затраты компаний.

Пример такого внедрения — AI Claude в Blender.

В отличие от стандартных ИИ, которые работают по заданным программам и алгоритмам, генеративные модели не нуждаются в явном программировании. Такие системы способны самостоятельно адаптироваться к потоку новых данных, анализировать их и делать выводы.

Более того, генеративный ИИ способен создавать синтетические данные, на которых обучаются другие нейросети — это особенно актуально в ситуациях, когда сбор информации затруднен или требует больших затрат.

Однако не стоит думать, что такой ИИ мыслит, как человек. Ему доступно только машинное обучение и интерпретация данных. С технической точки зрения Generative AI — это особый класс вычислительных методов, ориентированных на производство новых данных, похожих на реальные образцы. Можно провести параллель с творческой работой человека, но в отличие от людей модели оперируют заданными алгоритмами и обучаются на огромных информационных массивах. Создать что-то из ничего эти инструменты не в состоянии.

Типы генеративных моделей различаются по своим технологическим начинкам. Рассмотрим наиболее востребованные варианты.

Генеративно-состязательные сети

Generative Adversarial Networks (GAN) относятся к наиболее востребованному и эффективному классу моделей ИИ. Их создатель Иэн Гудфеллоу изначально разрабатывал программу для создания реалистичных изображений и после многочисленных неудачных попыток понял, что эту задачу сможет решить только нейросеть. Затем ему в голову пришла еще одна гениальная мысль — нейросетей должно быть две. Одна генерирует картинки, вторая их оценивает — если результат неудовлетворительный, изображение уходит на доработку.

Таким образом, генератор и дискриминатор постоянно состязаются, обучают друг друга. Задача генератора — «обмануть» дискриминатор, который в свою очередь учится лучше различать реалистичные изображения и подделки под них. Такая динамика создает эффективную обратную связь и обеспечивает генерацию данных высокого качества.

Интересный факт. Нейросеть Иэн Гудфеллоу создала полотно, названное «Портрет Эдмонда Белами». Это произведение было продано на аукционе Christie’s почти за полмиллиона долларов.

Принцип работы GAN можно сравнить с отношениями художника и строго критика. Художник (генератор) рисует картинку, критик (дискриминатор) говорит: «Это фейк!».

Творец старается лучше, критик снова недоволен. И так до тех пор, пока генератор не начнет создавать изображения, которые дискриминатор не отличит от настоящих.

Еще одна удачная аналогия — фальшивомонетчик и полицейский-криминалист. Первый делает фальшивые купюры, второй сравнивает их с настоящими. Стороны состязаются друг с другом до тех пор, пока подделку будет невозможно от реальных денег.

Сферы применения технологии:

• генерация реалистичных лиц;
• статичные изображения и анимация;
• дизайн одежды и интерьеров;
• создание дипфейков (этический аспект таких продуктов пока не затрагиваем, но помнить о нем стоит всегда).

GAN-ы могут сойти с ума и нарисовать, например, котика с пятью лапами, так что контроль со стороны человека обязателен.

Примеры GAN — нейросети, созданные на фреймворке TensorFlow, а также DCGAN — одна из первых нейросетей для создания изображений.

Вариационные автоэнкодеры

VAE (Variational Autoencoder) состоят из двух частей: энкодера, преобразующего входные данные в сжатое представление, и декодера, восстанавливающего данные из этого латентного пространства.

Вариационный автоэнкодер дополняет архитектуру случайными процессами, добавляя новые данные методом выборки и ориентируясь на вероятностное распределение. На выходе получается реалистичный результат.

Технология используется:

• для генерации новых дизайнов;
• для анимации и 3D-моделирования;
• в медицине — для создания синтетических данных для исследований.

По сути VAE работает по принципу архиватора, но с воображением. Из разных векторов, дополняющих друг друга, AI создает оригинальный контент. По такому принципу работает, например, библиотека Keras для глубокого машинного обучения нейросетей.

Трансформеры

Transformers — это так называемые авторегрессионные модели, составляющие основу текстовых генераторов (таких, как ChatGPT, GitHub Copilot). Они анализируют огромные объемы текста и учатся предсказывать следующее слово. Аналогично (пиксель за пикселем) создаются изображения.

Нейросети такого типа широко применяются для обработки естественного языка, создания текстового контента и музыки. Они используются также для внедрения в приложения для бизнеса рекомендательных систем.

Трансформеры умеют генерировать код. Например, GitHub Copilot может дописать за вас функцию, но иногда предлагает что-то вроде:

			Copy

def calculate_salary(employee):

return “Денег нет, но вы держитесь”  # Спасибо, Copilot, очень полезно
		

Диффузионные модели

Diffusion Models — это нейросети, созданные для генерации изображений и видео. Типичные примеры AI-моделей на основе такой технологии — DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion, Flux.

Это новое поколение генераторов изображений, работающих по принципу диффузии. Если объяснять совсем просто, то нейросети берут произвольный информационный шум, убирают из него все лишнее, пока не получится заданное изображение. Это как размазать много красок по холсту, а потом снять большую часть и оставить Мону Лизу.

Плюсы таких нейросетей — высокое качество изображений и гибкость. Можно генерировать что угодно: от фотореализма до аниме.

Пример реализации простого текстового промпта:

Нарисуй старика в шляпе на фоне реки Волги в стиле фотореализма.

В целом удовлетворительно, но со стилизованными башнями явный перебор.

Генерация изображений

Создание изображений — наиболее обширная и популярная сфера применения генеративного искусственного интеллекта. Основное преимущество всех AI такого типа — способность обучаться на многочисленных примерах. Нейросети могут даже изменить внутренние настройки, если это требуется для улучшения результатов работы.

Модели создают изображения на основе текстовых описаний («нарисуй мне зеленое яблоко на дереве»). Для понимания таких описаний нейросети переводят их в цифру с помощью модели NLP для обработки естественного языка. Например, DALL·E преобразует текстовое описание в высокоразмерные векторы, улавливающие не только смысл, но и контекст запроса. Координаты на полученных векторах представляют отдельное свойство входящего текста (яблоко, зеленое, дерево). Затем модель преобразует полученные коды в изображения.

Топ-3 нейросетей, которые создают изображения — это DALL·E, Midjourney и Stable Diffusion. У каждой из них есть свои достоинства:

• DALL·E — умеет рисовать по абсурдным запросам («авокадо в образе римского патриция» и т.д.). 
• Midjourney — король арт-стилей. Можно сделать изображение под Ван Гога, а можно — в стиле киберпанк.
• Stable Diffusion — это открытая и гибкая модель с самым широким функционалом и возможностью кастомизации. 

Пользователи вовсю используют эти нейросети для генерации мемов, создания концепт-артов для игр, «оживления» исторических личностей (например, «Как бы выглядел Наполеон в джинсах и с айфоном?»).

Есть и реальные кейсы в индустрии. Студия Marvel использовала Midjourney для быстрого создания концепт-артов неземных миров в своих продуктах. Coca-Cola запустила рождественскую рекламу с AI-сгенерированными изображениями «вкуса будущего».

DALL·E, Midjourney и Stable Diffusion — это диффузионные модели, принцип работы которых мы объясняли в предыдущем разделе. Добавим, что нейросеть, которая уже научилась убирать шум, создает изображение почти мгновенно.

На основе диффузионной модели работает также нейросети семейства Adobe Firefly — с их помощью пользователь создает реалистичные изображения и редактирует загруженные фото (например, дорисовывает пляж на заднем фоне).

В дизайне, рекламе и игровой индустрии диффузионные генеративные AI используются для создания:

• логотипов — нейросеть может сгенерировать 100 вариантов за минуту;
• рекламных баннеров — не придется нанимать дизайнера;
• спецэффектов в кино — ИИ может реалистично омолодить и состарить актера, сделать фон и т.д.;
• новых дизайнов одежды и аксессуаров;
• персонажей для игр (пишешь «герой-гоблин с копьем» и готово);
• реалистичных текстур (камня, металла);
• фоновых изображений — можно сгенерировать целые города для open-world игр;
• NPC — эти персонажи не клоны, а уникальные. 

При этом интеграция генеративных моделей в реальные процессы сопряжена с определенными сложностями. Важно, чтобы сгенерированный контент соответствовал намерениям человека. Для достижения нужного результата пользователям приходится постоянно развивать модели через обратную связь.

Релевантность и соответствие ожиданиям напрямую зависят от качества потребляемого сетями контента: чем разнообразнее и интереснее исходный датасет (набор данных), тем убедительнее генерации. Значение имеет и архитектура модели — чем она сложнее, тем будет больше найдено закономерностей и особенностей, но при этом важно избегать переобучения.

Генерация музыки

Основное преимущество таких нейросетей — способность к анализу и воспроизводству множества музыкальных паттернов. В программу загружаются в огромном количестве треки, после чего сеть разбирает каждый из них на составные части — ритм, мелодию, гармонию. AI анализирует данные и на их основе может создать похожие продукты, улучшить исходные записи либо сгенерировать абсолютно новый трек.

Нейросети для генерации музыки типа Jukebox, Magenta, Boomy, AIVA тоже воспринимают текстовые запросы. Например, можно дать задание: «Напиши трек в стиле группы Queen, но с другим голосом». Уже через минуту задание будет выполнено.

Генеративные модели для музыки работают по тем же принципам, что и их «коллеги» для текста или изображений, но со своими фишками:

1. Разбор музыки на части. Нейросеть анализирует тонны треков, запоминая аккорды (например, что после C#m часто идет F#), ритм (как сочетаются ударные и бас), структуру (куплет- припев-соло).
2. Токенизация. Мелодии разбиваются на еще более мелкие элементы (ноты, аккорды, тембры). Например, в OpenAI Jukebox музыка кодируется в виде последовательности чисел — почти как слова в ChatGPT.
3. Генерация: от простого к сложному. Сначала нейросеть учится создавать ритм (ударные), потом добавляет гармонию (аккорды), в финале мелодию и вокал (да, ИИ может петь!).

У нейросетей-музыкантов даже есть некоторые достижения. Например, в треке Drowned in the Sun нейросеть «оживила» стиль Nirvana. Существует альбом, названный «Hello World», полностью написанный ИИ в стиле поп-панка.

В числе преимуществ:

• быстрота — демо-трек за минуту вместо недель в студии;
• эксперименты — можно смешивать стили («классика с элементами фри-джаза»).
• доступность — не нужно знать нотную грамоту. 

Есть минусы:

• бездушность — пока ИИ не хватает эмоций живых исполнителей;
• копирование — нейросети иногда «воруют» куски из реальных песен;
• авторские права — кто владеет треком: вы, ИИ или тот, чьи песни были в обучающей выборке?

Если вы хотите попробовать себя в деле сочинения музыки, начните с Boomy. Это самый простой вариант: выбираете жанр, жмете кнопку — получаете трек.

Через 5-10 лет нейросети, вероятно, смогут:

• Писать саундтреки персонализировано — под ваше настроение прямо сейчас.
• Генерировать живые концерты с виртуальными артистами в VR.
• Ассистировать музыкантам — например, подбирать аккорды «на лету» во время джема.

ИИ никогда не сможет заменить The Beatles или Моцарта, но он уже отлично справляется с фоновой музыкой для стримов, подкастов и игр. В таком качестве их применение будет только развиваться.

Генерация кода

Применение AI генеративного типа упрощает и ускоряет разработку программ. Нейросети анализируют запросы разработчика и создают код на всех топовых языках программирования, включая Python и JavaScript.

Пока генераторы кода не могут заменить прогера, но они избавляют его от рутины, минимизируют ошибки, допущенные по вине человеческого фактора, и повышают качество кода. Для профи это незаменимый инструмент, упрощающий однообразный труд, а новичкам такие нейросети помогут освоить основы написания кода.

Глубокое обучение предполагает анализ нейросетями миллиардов строк кода. В остальном такие технологии работают по уже знакомой нам схеме — предсказывают наиболее вероятный код, который хочет написать программист.

Представьте: вы набираете в IDE комментарий: #напиши функцию, которая парсит JSON и выводит список пользователей, и код появляется сам собой. Это не фантастика — это уже реальность. Современные генеративные модели умеют писать, дополнять и даже исправлять код. Более того, они уже способны создавать прототипы ПО на основе текстовых промптов, что позволяет оперативно оценивать идеи.

Как это работает:

1. Нейросети считывают тонны публичного кода из GitHub, Stack Overflow и других открытых источников. Они запоминают синтаксис языка, популярные алгоритмы (сортировки, работа с API), шаблоны. И не просто запоминают, а фиксируют закономерности. 
2. Далее происходит токенизация: нейросеть разбивает код на токены — «кирпичики». Это ключевые слова (например, if, for, def), имена переменных, операторы. ИИ предвидит, какие токены должны идти дальше почти так же, как в чат-ботах, но с упором на правильный синтаксис.
3. В работе с генеративным AI, контекст — ключ к качественному результату. Запрос должен быть максимально точным. 

Пример правильного запроса:

			Copy

# Напиши функцию на Python, которая принимает список чисел и возвращает только чётные

def filter_even_numbers(numbers):

return [x for x in numbers if x % 2 == 0]
		

При исправлении ошибок сети анализируют кодовый контекст вместе с функциями и комментариями. ИИ оценивает, как каждый фрагмент кода связан с остальными частями программы, ищет синтаксические ошибки (некорректное применение скобок, отсутствие точек с запятой и т.д.). Возможно и исправление семантических ошибок, завязанных на логике программы, а также рефакторинг — улучшение качества и читаемости.

Конкретные примеры использования генераторов кода:

• Автодополнение. Copilot дописывает код в реальном времени, может написать за вас SQL-запрос или функцию на Python. 
• Обучение новичков. ChatGPT (GPT-4) объясняет код, исправляет ошибки, генерирует фрагменты.
• Amazon CodeWhisperer настроен на работу с облачными сервисами. 

У этих во многом полезных инструментов есть определенные риски:

• данные, на которых они обучаются, могут быть устаревшими;
• есть риск для безопасности — если слепо доверять AI, можно получить уязвимый код;
• иногда нейросеть копирует куски из открытых проектов — технически это плагиат. 

Совет. Всегда проверяйте сгенерированный код — пока что ИИ все-таки больше умный помощник, чем полноценный программист.

Что будет дальше? Вероятно, нейросети научатся автоматически исправлять баги и предлагать полноценные патчи для уязвимостей. Возможно, они смогут писать целые программы по подробному ТЗ и оптимизировать код под конкретные устройства.

Однако разработчики, которые занимаются созданием оригинальных продуктов, могут не опасаться за свое будущее. ИИ пока не сможет заменить их труд полностью, а скорее станет «умной клавиатурой» для прогеров. Причина проста — даже самая продвинутая версия ChatGPT не поймет до конца логики бизнес-проекта, это под силу только человеку.

Но есть все основания полагать, что будет создан реальный «Бизнес-ИИ», который поможет организациям автоматизировать бизнес-процессы, вывести на новый уровень взаимодействие с клиентами и многократно повысить эффективность.

Генеративные модели — это умелые помощники программистов, дизайнеров, маркетологов, музыкантов и представителей других профессий. Нейросети такого типа еще развиваются, но уже сейчас они могут создать оригинальный арт для стартапа, написать демо-трек для игры или стрима, помочь с рутинным кодом. Но нельзя забывать, что ИИ — это лишь инструмент. И только от вас зависит, что вы сделаете с его помощью.