Как «оживить» картинку: топ-5 нейросетей для создания анимации

Девушка робот редактирует видео

Для тех, кто не знаком с миром нейросетей и машинного обучения, создание анимации из фотографий может показаться чем-то фантастическим и недоступным. Однако в последние годы появилось множество инструментов, которые позволяют обычным людям легко и быстро превращать статичные изображения в захватывающие анимированные ролики. В настоящем обзоре мы расскажем о пяти лучших нейросетевых моделях, которые помогут вам освоить это увлекательное искусство.

Пятерка лучших нейросетей, которые помогут создать анимированные изображения

Итак, согласно отзывам многочисленных пользователей, в число лучших инструментов данного плана входят:

  1. Pika. Для анимации изображения при помощи данной нейросети нужно просто загрузить его и нажать кнопку со звездочкой. Нейросеть автоматически определяет, какие части изображения оживить и каким образом. В редакторе можно настроить необходимые параметры (зум, вращение, направление камеры и прочие). Также при работе с нейросетью Pika можно использовать текстовые запросы для указания конкретного типа анимации. На шкале от 5 до 25 можно задать степень точности, с которой нейросеть должна следовать запросу.
  2. Leiapix. Нейросеть Leiapix преобразует фотографии, рисунки, логотипы и другие изображения в 3D-анимацию. Искусственный интеллект умеет добавлять эффект движения к статичным элементам, что делает изображение живым. Функция «Leiapix converter» создает анимацию в автоматическом режиме, но при этом пользователь после обработки имеет возможность вручную настроить глубину и элементы анимированных объектов на изображении.
  3. Runway ML Gen‑2. Данная нейронка считается одной из лучших в отношении качества дорисовки кадров промежуточного характера. Однако пользоваться ею сложнее всего из предложенных вариантов. Неправильная настройка может привести к эффекту «зловещей долины» или сделать человека в видео неузнаваемым. Для работы необходимо зарегистрироваться через адрес электронной почты; также можно использовать аккаунт Google или Apple. Новый пользователь получает 125 кредитов, а к релизу модели Gen-2 разработчики дополнительно дарят 400 кредитов. Лимит не восполняется, каждая секунда анимации с Gen-2 стоит 5 кредитов (стандартный ролик длится 4 секунды).
  4. Kaiber. Данная нейросеть известна тем, что в ней доступны покадровая и динамичная анимации. В первом случае четко видна смена кадров, а во втором анимация больше напоминает оживление снимка. Перед генерацией можно задать промпт, указав, что будет происходить в кадре и в каком стиле. Чтобы не тратить кредиты впустую, можно попробовать предложенные сервисом заготовки. Среди шаблонных стилей есть такие базовые варианты – картина маслом, акварель и пр.
  5. Nero AI. Эта модель считается достаточно удобной в использовании. Однако при этом данный нейросетевой сервис демонстрирует смешанные результаты в своей работе. С одной стороны, он способен распознавать и анимировать человеческие лица довольно естественно и убедительно. Но когда сервис пытается анимировать объекты, не являющиеся человеческими лицами, могут возникать трудности. Одним из ограничений сервиса является то, что пользователь не может самостоятельно регулировать границы распознаваемого лица. Алгоритмы Nero AI определяют их автоматически, и никакого встроенного редактора для коррекции результата не предусмотрено. Таким образом, влиять на итоговую анимацию можно только косвенно — выбирая соответствующие исходные изображения. Несмотря на эти недостатки, естественность полученной анимации человеческих лиц впечатляет. Поэтому хотя бы для аватарок или небольших GIF-файлов данная нейросеть вполне может оказаться интересной и полезной.

Кадры с кошками

Источник: изображение создано при помощи нейросети Dall-E, доступной на сервисе Creator Project

Как добиться лучших результатов?

Превращение изображения в видео с помощью нейросетей — увлекательный и творческий процесс, который позволяет дать новую жизнь вашим фотографиям. Однако, чтобы добиться наилучших результатов, следует для начала тщательно подготовить исходное изображение. Лучше выбирать фото, на которых изображен только один человек. Нейросети работают наиболее эффективно, когда им нужно анимировать одно лицо, а не несколько. Также положение лица должно быть анфас или максимум в 3/4 поворота. Если лицо будет изображено в профиль, нейросеть будет испытывать сложности с корректной анимацией и дорисовкой второй половины.

Также стоит обратить внимание на фон изображения. Лучше, если он будет простым и контрастным, так как это облегчит задачу по отделению объекта от фона. Нейросетям проще работать с «чистыми» снимками, на которых нет лишних деталей, которые могут отвлекать от основного объекта. Качество исходного изображения также играет не последнюю роль при создании анимации. Чем выше разрешение фотографии, тем больше деталей и информации будет доступно для нейросети, что позволит ей создать более реалистичную и плавную анимацию. Поэтому старайтесь использовать снимки высокого качества – так вы сможете получить максимально проработанный результат.

Кадр с улыбающейся девушкойИсточник: изображение создано при помощи нейросети Dall-E, доступной на сервисе Creator Project

Интересно? Поделиться: