🤔 Сколько Ван Гогов нужно, чтобы стать Ван Гогом?
Под таким заголовком опубликовано исследование, в котором учёные из США и Израиля попытались выяснить, как быстро учатся диффузионные нейросети. Специалисты искали «порог имитации» — минимальное количество изображений определённого объекта или стиля в обучающем датасете, начиная с которого модели удаётся его имитировать (или воспроизводить нужное изображение).
Эксперимент проводили с нейросетью Stable Diffusion 1.1 и 1.5 — для неё порог имитации составил от 200 до 600 изображений. Чем больше общий набор данных, используемый для обучения нейросети, тем больше изображений требуется — то есть у новых моделей порог имитации выше.
Для чего это нужно? Например, знание о пороге имитации может помочь разработчикам соблюдать законы об авторском праве и этические нормы. Если не превышать этот порог, генерируемые изображения не будут в точности копировать стиль художников и иллюстраторов или использоваться для создания фейков.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram...