Сбер ruDALL-E
Мультимодальная нейросеть

Основные статьи:

• Нейросети (нейронные сети)
• Большие данные (Big Data)

2022: В основе модели Kandinsky

Сбер 14 июня 2022 года представил модель генерации изображений по текстовому описанию на русском языке — Kandinsky. Это улучшенная версия мультимодальной нейросети ruDALL-E, которая генерирует картинки по описанию на русском языке. Подробнее здесь.

2021

Доступность на платформе ML Space

15 декабря 2021 года Сбер сообщил о том, что Нейросеть ruDALL-E, которая генерирует изображения по описанию на русском языке, стала доступна на платформе ML Space.

Промышленная версия нейронной сети ruDALL-E от SberDevices и Sber AI, которая создает изображения на основе текстового описания на русском языке, появилась в доступе на платформе ML Space в хабе предобученных моделей и датасетов DataHub от SberCloud. Она содержит 12 миллиардов параметров и подходит для создания коммерческих материалов: иллюстраций для рекламы, архитектурного и промышленного дизайна, векторных и стоковых изображений.

ruDALL-E — мультимодальная нейросеть, которая генерирует оригинальные изображения по заданному русскоязычному описанию, моделируя совместное распределение текстов и изображений. Проект по обучению ruDALL-E стал самым большим нейросетевым вычислительным проектом в России и СНГ. Модель существует в двух вариантах: сверхбольшой — ruDALL-E XL с 1,3 миллиарда параметров — можно воспользоваться бесплатно, загрузив её код и набор параметров с Github; и гигантской нейросети ruDALL-E 12B XXL с 12 миллиардами параметров, которая доступна в подборке ruGPT-3 & family DataHub ML Space и позволяет создавать неограниченное число новых изображений по заданному описанию с меньшей степенью абстракции и более высокого качества.

Изображение создается в несколько этапов: сперва нейросеть принимает описание на вход и генерирует заданное число картинок, затем другая выбирает максимально подходящие под описание, после чего они увеличиваются в размере без потери качества.

Два месяца назад мы выложили в открытый доступ модель ruDALL-E XL, сделали демо-сайт и навык для ассистентов Салют, чтобы с ней можно было «поиграть», создавая любые картинки по запросу. Теперь же внешняя аудитория может воспользоваться и XXL-версией модели, которая позволяет получать не только абстрактные изображения, но и любое количество качественных уникальных иллюстраций, которые можно применять в разных сферах, - отметил Давид Рафаловский, CTO Сбербанк Груп, исполнительный вице-президент.

Возможность генерировать картинки по описанию на иностранных языках

11 ноября 2021 года компания «Сбербанк Груп» сообщила, что сайт открытой нейронной сети ruDALL-E, генерирующей изображения на основе текстового описания, теперь может работать с текстами не только на русском, но и на других языках. В мобильном приложении «Салют» и на устройствах Sber создать картинку можно даже по голосовому запросу, перевод на английский получил и демо-сайт, на котором можно попробовать модель.

По информации компании, за неделю с момента релиза ruDALL-E пользователи по всему миру сгенерировали более 3 млн изображений при помощи ruDALL-E, используя для формирования русскоязычных запросов различные системы машинного перевода, а теперь смогут делать запросы на английском и других языках. При вводе текста модель самостоятельно определяет язык ввода и генерирует соответствующее изображение.

Прототипом для создания ruDALL-E стала нейросеть DALL-E для английского языка, которая была представлена OpenAI в 2021 году. При этом исследователи из американской компании не стали выкладывать модель в открытый доступ, ограничившись общим описанием архитектуры и широким набором примеров работы модели, отобранных вручную. На основе публикации OpenAI команды SberDevices и Sber AI при содействии SberCloud создали аналогичное решение и запустили обучение нейросети на платформе ML Space на базе суперкомпьютера Christofari, получив аналогичный результат для русского языка, а позднее и мультиязычный вариант.Ранкинг TAdviser100: Крупнейшие ИТ-компании в России 2024 72.8 т

Модель существует в двух вариантах: ruDALL-E XL, содержащая 1,3 миллиарда параметров, и ruDALL-E XXL с 12 миллиардами параметров. Возможностями меньшей можно воспользоваться бесплатно, загрузив её с сервиса Github и Hugging Face. Обе модели также можно найти в ML Space в хабе предобученных моделей и датасетов DataHub от SberCloud.

Большая модель может послужить для создания вариантов дизайна интерьера, стоковых изображений или векторных иллюстраций, материалов для рекламы, копирайтинга, в то время, как уменьшенный вариант в приложении «Салют» и на демо-сайте призван скорее развлечь пользователей и показать им возможности нейросети. Чтобы создать изображение на устройствах Sber или в приложении «Салют» достаточно сказать: «Открой Далли» или «Запусти художника».

«После запуска ruDALL-E мы увидели большой интерес к модели со стороны аудитории. Поэтому мы решили создать мультиязычный вариант сервиса, который упростит пользователю путь к созданию изображения. На 11 ноября 2021 года моделью может воспользоваться практически любой желающий по всему миру. Поставить задачу нейросети можно и голосом, вызвав его в приложении «Салют» и на устройствах Sber», - говорит Давид Рафаловский, «Сбербанк Груп», исполнительный вице-президент.

Создание ruDALL-E

Сбер 2 ноября 2021 года сообщил TAdviser о создании нейронной сети ruDALL-E, которая способна создавать изображения на основе текстового описания на русском языке. Использовать ее можно для создания вариантов дизайна интерьера, стоковых изображений или векторных иллюстраций, материалов для рекламы, копирайтинга, архитектурного и промышленного дизайна.

В России создали нейросеть, генерирующую картинки по описанию на русском языке

Нейросеть одновременно обучается на двух видах данных — картинках и текстах, и позволяет создавать неограниченное число изображений по заданному описанию. Есть два варианта модели:

• ruDALL-E XL, содержащая 1,3 миллиарда параметров;
• ruDALL-E 12B с 12 миллиардами параметров.

Моделью ruDALL-E XL можно воспользоваться бесплатно, загрузив её с сервиса GitHub. Обе модели также вскоре будут доступны на платформе ML Space в хабе предобученных моделей и датасетов DataHub от SberCloud.

Создание изображений при помощи ruDALL-E происходит в три этапа: сначала одна нейросеть принимает текст на вход и генерирует заданное число картинок, затем следующая выбирает, какие из них наиболее удачны и максимально соответствуют описанию, а третья увеличивает их в размере без потери качества. Таким образом можно получить неограниченное количество новых изображений, подходящих под указанные характеристики.

Архитектура модели DALL-E для английского языка была впервые представлена OpenAI в 2021 году, однако эта модель так и не была полностью выложена в открытый доступ. На основе публикации OpenAI команды SberDevices и Sber AI при содействии SberCloud воспроизвели код и запустили обучение нейросети на платформе ML Space на базе суперкомпьютера Кристофари, получив аналогичный результат для русского языка. В результате получилась модель, работающая с русским языком: обучение заняло 23 тысячи GPU-часов на массиве данных из 120 миллионов пар текст-изображение. Проект по обучению ruDALL-E стал самым большим нейросетевым вычислительным проектом в России и СНГ, отметили в Сбере.

Помимо вклада в прогресс в области ИИ, генерация изображений закрывает две важных потребности бизнеса — возможность получить уникальную картинку под собственное описание, а также в любой момент создавать необходимое количество licence-free-иллюстраций. При этом создание «мультимодальных» нейронных сетей, которые обучаются сразу на нескольких видах данных, даже в эпоху big data и огромных возможностей поиска, будет очень востребованным, поскольку решает задачи на принципиально ином уровне. Технология пока совсем молодая, первые шаги в этом направлении были сделаны только в 2020 году, а еще в 2018—2019 годах даже постановку такого рода задачи нельзя было себе представить. ruDALL-E можно считать настоящим прорывом для русскоязычной индустрии, сказал Давид Рафаловский, исполнительный вице-президент Сбербанка, CTO Сбера, руководитель блока «Технологии».

Ссылки

Сайт ruDALL-E