我们将继续与您分享有关神经网络及其功能主题的出版物。我们最近谈到 ChatGPT以及为什么它是所有从事文本工作人士（而不仅仅是文本工作者）的绝佳助手。今天我们来谈论图像！
与以前一样，我们将使用真实的例子像以及图像的相关性来看一下所获得的结果的质量和相关性。当然，我们也会分享我们的行动算法。我们将展示现代神经网络能够处理什么以及它尚不能处理什么。
简短前言
谷歌喜欢独特的内容——这是事实。但是像以及图 印度尼西亚数据 像的相关性当我们谈论独特性时，我们通常谈论的是文本。图像经常得不到应有的关注。但它们在排名中也发挥着作用。粗略地说，在两个相同的网站中，使用原始图像的网站在搜索结果中的排名会更高。
有几种方法可以获得此类图像：从图片库购 有效支付系统集成的好处 买（不一定保证唯一性，因为其他人也可以使用相同的图像）、自己创建图像、聘请摄影师、设计师或其他专家来处理像以及图像的相关性容的图形部分。最近，另一种方法也开始迅速流行起来：使用神经网络生成图像。
用于图像生成的流行神经网络列表
一般来说，有几十个功能平台能够根据描述（提示）生成相当易理解的图像。甚至有人可以“重绘”你的简单草图并从中创作出真正的艺术作品。我们可以列举一些最受欢迎的：
- 旅途中；
- 稳定扩散；
- 蜡笔；
- 星光大道；
- GauGAN2；
- 梦。
许多神经网络在云端生成图像。而这也是大多数像以 阿根廷數據 及图像的相关性人的优先选择，因为神经网络的运行需要大量的计算能力。即使对于相对较新且功能强大的计算机来说，创建 512×512 像素的图像也可能是一项非常耗费人力的任务。建议使用带有 M1 或 M2 芯片的 macOS 设备，它们实际上非常擅长处理此类任务。
因此建议：如果您没有高性能计算机，请使用云神经网络。否则，您将不得不花费 10 到 20 分钟来生成一张小图像。这个过程不太可能给你带来快乐。