Искусственный интеллект

С помощью нейросети Midjourney вы сможете сгенерировать уникальный паттерн без фотошопа, который будет отражать вашу индивидуальность и стиль. Как результат, каждый созданный дизайн станет ярким акцентом в вашем творчестве, подчёркивая индивидуальные предпочтения и эстетические вкусы.

Что потребуется для создания паттерна

Создать уникальный паттерн можно всего за 15 минут. В результате получится бесшовный паттерн, пригодный для печати. Все, что нужно — бот на базе Midjourney: работает без VPN, поддерживает российские карты.

Для успешной генерации паттернов следует продумать концепцию:

1. Определить стиль, цвета и цель применения паттернов. Например: "абстрактный узор для летнего женского платья в светло-голубых оттенках".

2. Найти вдохновение: выбрать 2-3 примера нужной эстетики. Отличные бесплатные варианты доступны на Unsplash или Pixabay — множество текстур и паттернов для идей.

3. Установить параметры изображения: для создания паттернов в нейросети Midjourney существует специальная команда "--tile" (которую следует обязательно использовать в конце промта).

Почему именно Midjourney?

Midjourney v7 — лучший выбор для креативных принтов. Рисует выразительные текстуры с высокой детализацией. В этом телеграм-боте Midjourney работает без ограничений. Использование специальной команды упрощает задачу по созданию паттернов в разы.

Генерируем основной паттерн

Зайдите в Midjourney-бот и введите промт для генерации паттернов.

Примеры промтов для генераций

Для цветочных мотивов:

Create seamless fabric pattern, watercolor botanical elements, gentle pink tones —tile

Для создания детских паттернов:

Create an adorable dinosaur pattern for children's bedding, cartoon look, soft pastel palette, seamless repeat, 4K resolution —tile

Главное помнить — параметр "—tile" обязателен. С ним Midjourney формирует идеально сочетающиеся бесшовные паттерны, что важно, если вы хотите создать принт без видимых стыков.

На обработку уйдет 15-20 секунд. На выходе появятся 4 генерации — выберите понравившейся вариант.

Рекомендации по цветовой палитре для паттерна

Не ограничивайтесь фразой "яркие цвета". Пропишите точные оттенки: "peach pink", "mint green", "sky blue". Так результат будет более управляемым.

Проверяем качество сгенерированного паттерна

После получения изображения от нейросети необходимо оценить параметры: кликнуть правой кнопкой мыши и выбрать "Сохранить изображение как", затем просмотреть свойства. Соединить копии паттерна между собой, чтобы убедиться, что нейросеть создала бесшовные паттерны. Это требуется для понимания, устраивает ли паттерн в полной мере или необходимо доработать его, либо выполнить новую генерацию по отредактированному промту.

Seamless-эффект: откройте файл в графическом редакторе, продублируйте слой, сдвиньте его. Если швов не видно — паттерн готов для печати.

Цветовой профиль: для печати переведите из RGB в CMYK через Photoshop либо бесплатный Photopea.

Частая оплошность — не проверить seamless. Бывает, нейросети для дизайна создают красивый принт, но со стыками. Лучше сразу перезапустите генерацию с более четким промтом.

Правка в редакторе паттерна при обнаружении недочетов

Если паттерн почти идеален, но присутствуют мелкие недочеты:

Скачайте GIMP или используйте Photopea онлайн — оба бесплатны. Удалите ненужные элементы, скорректируйте цвета, добавьте плавные переходы.

Для профессиональной доработки воспользуйтесь фильтром Offset — он выявит все проблемные швы.

Генерируем вариации паттерна

Один исходный паттерн — только отправная точка для генерации паттернов. Соберите целую линейку:

• Вариации по масштабу: в промте укажите "large scale pattern" или "tiny delicate pattern". Получите разные форматы для различных товаров.

• Цветовые решения: оставьте промт прежним, но поменяйте гамму — "earthy ochre tones", "strict black and white", "joyful summer palette".

• Сезонные варианты: для одежды адаптируйте принт под время года. Осенью — теплые оттенки, зимой — холодные, весной — свежие и легкие.

На нашем форуме представлен детальный гайд по параметрам Midjourney. Гайд отлично подходит для тех, кто хочет добиться идеального результата при работе с нейросетями для создания дизайна и использования в производстве.

Советы по подготовке паттернов к печати

Создали узор — теперь переходим к подготовке:

Тип файла: для цифрового нанесения подойдет PNG, для офсета — TIFF. PNG поддерживает прозрачность, TIFF лучше сохраняет детализацию.

Размер раппорта: обычно используют 64×64 см. Если создаете квадрат 4000×4000 px, он отлично подойдет для нанесения на ткань.

Разделение цветов: перед печатью подсчитайте число оттенков. В некоторых случаях оптимально оставить 2-4 цвета, при этом цифровая печать не ограничивает палитру.

Обязательно проверьте результат на небольшом фрагменте ткани (или нужной продукции) — оттенки на экране часто отличаются от того, что получится вживую.

Типовые промахи при печати паттернов

Мельчайшие детали: если элементы мельче 2-3 мм, они могут исчезнуть при печати. Создавайте рисунки с хорошо различимыми частями.

Сложности с цветами: слишком яркие оттенки RGB в CMYK тускнеют. Проверяйте гамму с помощью Color Preview.

Разрешение: для экрана достаточно 72 dpi, для печати — не менее 300 dpi. Это базовый стандарт, не игнорируйте его.

Как собрать коллекцию паттернов

Если задумываетесь о продаже принтов или планируете, например, выпуск одежды:

• Общий стиль: все дизайны должны гармонировать — используйте одну палитру и схожие мотивы.

• Разная сложность: подготовьте как простые узоры для базовых моделей, так и сложные — для выразительных вещей.

• Сезонные тренды: следите за подборками Pantone и свежими коллекциями дизайнеров. Midjourney v7 и другие нейросети для текстильного дизайна отлично отображают современные направления.

• Практический лайфхак — формируйте подборки по 5-7 паттернов. Этого числа хватит для небольшой линейки, при этом восприятие не перегружено.

На создание одного качественного паттерна уходит около 5-10 минут, если учитывать доработки. За один вечер вполне возможно собрать целую коллекцию.

Вы получаете эффективный инструмент для выпуска уникальных изображений. Стартуйте с элементарных фигур, затем переходите к более сложным и необычным решениям. Бот с Midjourney стабильно справляется с задачами, стоимость начинается от 300 рублей — отличный вариант для тестов. Если захочется разобраться в дополнительных возможностях, на нашем форуме уже есть подробные инструкции ко всем функциям.

Нейросети — это не только про комфорт. Они помогают работать быстрее и создавать новые виды контента. Важно — использовать их осознанно, учитывая свои задачи, ведь нейросети для создания уникального дизайна открывают широкие возможности для творчества и бизнеса.

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают принципиально новый подход к расширению возможностей больших языковых моделей, наделяя их способностью формировать и использовать структурированную "семантическую рабочую область" для более глубокого понимания и обработки информации.

В основе системы лежит процесс формирования эпизодической памяти, где обширные текстовые данные сегментируются на семантически связанные фрагменты, преобразуемые оператором в локальные рабочие пространства, представленные в виде семантических графов, которые затем последовательно интегрируются в единую глобальную память, позволяя при ответах на вопросы извлекать релевантные части этой памяти посредством сопоставления именованных сущностей и реконструкции эпизодических сводок для последующей обработки языковой моделью и генерации ответа.

Предложенная архитектура Generative Semantic Workspace (GSW) позволяет языковым моделям моделировать мир и рассуждать о развивающихся событиях, используя вероятностное представление знаний.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), их способность к логическому выводу и отслеживанию событий в длинных текстах остается ограниченной. В работе «Beyond Fact Retrieval: Episodic Memory for RAG with Generative Semantic Workspaces» предложена новая архитектура – Генеративное Семантическое Рабочее Пространство (GSW), – позволяющая LLM строить структурированное, интерпретируемое представление развивающейся ситуации и эффективно использовать внешнюю память. Эксперименты на корпусах длиной до 1 миллиона токенов показали, что GSW превосходит существующие подходы к поиску и генерации ответов на 20%, значительно сокращая при этом объем контекста, необходимого для работы модели. Не откроет ли это путь к созданию более разумных агентов, способных к долгосрочному планированию и рассуждению?

Пределы Контекста: Узкое Горлышко в Языковых Моделях

Несмотря на революцию, произведенную большими языковыми моделями (LLM) в обработке естественного языка, их производительность фундаментально ограничена фиксированным окном контекста. Это препятствует решению сложных задач, требующих анализа больших объемов информации и установления долгосрочных зависимостей.

Корень проблемы – квадратичная вычислительная сложность механизмов внимания (O(n2)). При увеличении длины последовательности вычислительные затраты растут экспоненциально, делая эффективную обработку длинных текстов практически невозможной.

Существующие подходы, такие как дополнение извлечением, часто оказываются хрупкими и испытывают трудности с пониманием нюансов. Они полагаются на предварительно извлеченные фрагменты, что может привести к потере контекста или внесению нерелевантных данных.

Ограничения контекстного окна – не просто техническая проблема, а отражение природы информации: хаос – это не сбой, а язык природы.

Структурированные Знания: RAG и За Его Пределами

Генерация с расширением извлечения (RAG) – перспективный подход к преодолению ограничений контекста LLM. В основе RAG – дополнение LLM релевантными внешними знаниями для генерации более точных и информативных ответов.

Эффективность RAG напрямую зависит от способности находить наиболее подходящую информацию. Часто используется семантическое сходство, вычисляемое на основе плотных векторных представлений фрагментов текста.

В разработанной системе вопросов и ответов (QA) сначала выполняется извлечение ключевых сущностей из запроса, которые затем сопоставляются с соответствующими экземплярами глав в базе знаний GSW посредством сопоставления строк; извлеченные краткие содержания сущностей ранжируются на основе их семантической близости к запросу, что позволяет получить наиболее релевантные ответы от LLM, при этом среднее количество токенов значительно сокращается благодаря лаконичности кратких содержаний и выбору только релевантных глав.

Однако простого извлечения текста недостаточно. Использование структурированных представлений знаний, таких как графы знаний, может значительно повысить точность и возможности рассуждения систем RAG. Результаты исследований показывают, что использование графов знаний позволяет снизить количество используемых токенов на 51% по сравнению с другими методами.

Генеративное Семантическое Пространство: Единая Архитектура

Предложенная модель Generative Semantic Workspace (GSW) – единая вычислительная структура для моделирования мировых знаний в виде структурированной, вероятностной семантики. В основе GSW – представление знаний не как набора фактов, а как динамической системы взаимосвязанных понятий, способной к адаптации и обогащению.

GSW состоит из двух основных компонентов: Operator Framework и Reconciler Framework. Operator Framework интерпретирует локальную семантику в пределах коротких контекстных окон, обеспечивая понимание текущей ситуации. Reconciler Framework интегрирует и обновляет структурированные представления знаний во времени, формируя целостную картину мира. Эти фреймворки функционируют посредством оперирования сущностями – Акторами, Ролями и Состояниями, что предоставляет надежный механизм для представления и рассуждения о динамичных ситуациях.

В предложенной модели эпизодической памяти, вдохновленной структурой мозга, гиппокампальная система (DG, CA3, CA1) и неокортикальные области (NC) служат основой для модулей Reconciler (извлечение, рабочее пространство, обновление) и Operator (семантическое извлечение на основе LLM), что обеспечивает биологически вдохновленную и интерпретируемую модель для моделирования мировых знаний из текстовых данных.

Взаимодействие между Operator Framework и Reconciler Framework позволяет GSW эффективно обрабатывать и интегрировать новую информацию, разрешать противоречия и формировать согласованное представление о мире. Это открывает возможности для создания интеллектуальных систем, способных к обучению, адаптации и рассуждению в сложных и динамичных условиях.

Оценка Эпизодической Памяти в Пространственно-Временном Контексте

Критически важным аспектом интеллекта является эпизодическая память – способность запоминать конкретные события, привязанные к уникальным пространственно-временным контекстам. Она позволяет не просто хранить информацию, но и воспроизводить пережитый опыт, что является основой для обучения и адаптации.

Для оценки способности больших языковых моделей (LLM) к подобному типу вспоминания разработан Episodic Memory Benchmark. Этот тест требует от модели не только извлечения фактов, но и проведения логических рассуждений о времени и месте, что значительно повышает сложность задачи.

GSW, работающая на базе GPT-4o, демонстрирует высокую эффективность в решении данного теста, достигая передового результата F1-score в 0.85. На EpBench-2000 GSW опережает ближайший аналог на 15% по показателю F1-score и демонстрирует Recall в 0.822 в категории 6+ Cues, что примерно на 20% выше, чем у HippoRAG2.

Каждый новый слой памяти – это не просто хранилище фактов, а эхо прошедшего, предрекающее будущие сбои.

К Долгосрочному Рассуждению и Адаптивному Интеллекту

Архитектура GSW представляет подход к представлению знаний, который отделяет репрезентацию знаний от ограничений фиксированного размера контекстного окна. Это открывает возможности для реализации действительно долгосрочного рассуждения, выходящего за рамки традиционных моделей обработки естественного языка.

Структурированный подход, используемый в GSW, обеспечивает эффективное обновление и адаптацию знаний. Это позволяет искусственным интеллектам непрерывно учиться и совершенствовать свое понимание мира, интегрируя новую информацию без потери контекста предыдущих знаний. В отличие от систем, полагающихся на большие языковые модели с фиксированным контекстом, GSW позволяет динамически расширять базу знаний.

Будущие исследования будут направлены на масштабирование GSW для работы с еще более крупными базами знаний и изучение его применения к более широкому спектру сложных задач, требующих рассуждений. Особое внимание будет уделено оптимизации алгоритмов поиска и извлечения знаний из графовой структуры для повышения эффективности и скорости работы системы.

Исследование представляет собой не просто улучшение систем поиска информации, а создание полноценной экосистемы памяти для больших языковых моделей. Авторы предлагают концепцию Generative Semantic Workspace (GSW), позволяющую LLM формировать структурированное, вероятностное представление мира, что особенно важно при работе с длинными, динамично меняющимися повествованиями. Этот подход напоминает о мудрости Брайана Кернигана: «Простота — это высшая сложность». Подобно тому, как GSW стремится к элегантному представлению сложных данных, Керниган подчеркивает ценность лаконичности и ясности. Создание такого “внутреннего мира” для LLM – это не попытка построить идеальную систему, а скорее выращивание сложной структуры, способной адаптироваться и эволюционировать, учитывая постоянные изменения в поступающей информации.

Что дальше?

Предложенная работа, как и любая попытка обуздать хаос долговременной памяти, лишь аккуратно отодвигает завесу над бездной нерешенных вопросов. Создание "генеративного семантического пространства" – это не строительство, а скорее взращивание, и каждое решение об организации знаний – это пророчество о будущем сбое. Попытки формализовать "мировую модель" внутри LLM неизбежно столкнутся с проблемой репрезентации: как удержать текучесть реальности, не превратив её в застывший артефакт? Ведь сама суть повествования – в его эволюции, в постоянном пересмотре прошлого.

Очевидно, что истинный прогресс потребует смещения фокуса с совершенствования алгоритмов поиска на понимание механизмов забывания. Не менее важной задачей является разработка методов оценки "правдоподобия" или "когерентности" создаваемой модели мира – как отличить правдоподобную иллюзию от истинного знания? Настоящая система не должна просто отвечать на вопросы, она должна уметь удивляться, признавать собственную некомпетентность и, возможно, даже мечтать.

В конечном итоге, задача состоит не в создании идеальной памяти, а в обучении LLM жить с несовершенством, с неточностями и противоречиями. Ведь взросление системы – это не устранение ошибок, а принятие их как неотъемлемой части её существования. И тогда, возможно, эти искусственные "воспоминания" начнут напоминать не просто данные, а эхо пережитого опыта.

Оригинал статьи: denisavetisyan.com/pamyat-kak-osnova-razuma-novyj-podhod-k-generaczii-otvetov

Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan