Sztuka & AI: Wonder. Ludzie

W poprzedniej części pokazałem jak aplikacja Wonder radzi sobie z prostymi obrazami. W tej zajmę się ludźmi. Jako bazę wybierałem zdjęcia historyczne lub swoje, ale tylko takie, które i tak już są w wielu miejscach w Internecie.

Na początek moje zdjęcie profilowe. Postanowiłem je potraktować na wiele sposobów i wpisywałem różne słowa klucze.

oryginał / man

man / witcher

old man / dwarf

elf

woman

woman

Rezultaty są całkiem dobre. Warto jednak zwrócić uwagę na to, że Wonder z oryginału zachował tylko charakterystyczny szal i kolorystykę zdjęcia. Twarz została zupełnie zmieniona. Podobnie zresztą było w malarskich imitacjach, które wklejam poniżej.

Moje zdjęcie profilowe jest oczywiście bardzo proste kompozycyjne. W przypadku Wonder ma to ogromne znaczenie. Gdy tylko pojawia się jakiś niestandardowy element aplikacja sobie zwykle z nim nie radzi. Tak było np. w przypadku Herberta zapalającego papierosa.

Podobnie było w przypadku mojego zdjęcia w świecie nielegalnej czekolady. Są nami są dwie postaci, które w dodatku coś trzymają.

Nieco lepiej jest w przypadku całej sylwetki jednego człowieka. Poniżej przykład gen. Bułaka-Bałachowicza. Choć bez szczegółowego opisu AI nie była wstanie wychwycić "kozackiego" klimatu.

Następnie wgrałem jedną z moich ulubionych fotografii z Łotwy, przedstawiającą dziewczynę z warkoczami stojącą plecami na tle inflanckiego krajobrazu. Rezultat okazał się całkiem podobny do oryginału. Jakość większości prac pozostawiała jednak wiele do życzenia.

Zdecydowanie lepiej było z moim zdjęciem, które wykorzystałem w swojej tarnowskiej hiperlapsie...

Na koniec dwa portrety z mojego albumu ze starymi łotewskimi fotografiami. Pierwsze przedstawia ciemnowłosą dziewczynę z dwoma warkoczami.

Biorąc pod uwagę nietypowość zdjęcia AI poradziła sobie bardzo dobrze. Jeszcze lepiej było w przypadku fotografii, która znalazła się na okładce płyty "Ciepły oddech".

I to tyle jeśli chodzi o zdjęcia ludzi. Rezultaty w przypadku prostych portretów (bez papierosa) zwykle są bardzo dobre. Niemal każdy wynik można zaakceptować. Nieco trudniej jest w przypadku całych sylwetek. Tu zwykle musimy wygenerować dziesiątki obrazów, aby coś sensownego z tego wybrać, a i tak zwykle nie wygląda to tak, jakbyśmy chcieli.

H2
H3
H4
3 columns
2 columns
1 column
5 Comments
Ecency