На международной конференции по искусственному интеллекту (ИИ) Artificial Intelligence Journey Сбер представил Kandinsky 2.0 — первую российскую мультиязычную диффузионную модель для генерации изображений по текстовому описанию с 2 млрд параметров.

Нейросеть разработали и обучили исследователи Sber AI при партнёрской поддержке ученых из Института искусственного интеллекта AIRI на объединённом датасете Sber AI и SberDevices из 1 млрд пар «текст — изображение». Увидеть, как она рисует, можно на сайте FusionBrain, а также при помощи команды «Запусти художника» на умных устройствах Sber и в мобильном приложении Салют.

FusionBrain.ai – открытый портал для демонстрации моделей, приближающих мир к созданию AGI (Artificial General Intelligence, сильный искусственный интеллект) от Института AIRI, который Сбер решил поддержать, первым выложив свою модель на ресурсе. В будущем на сайте FusionBrain.ai будут доступны как генеративные, так и передовые мультимодальные и мультизадачные модели.

Модель способна одинаково быстро и качественно обрабатывать запросы на 101 языке. Система поймёт задачу, даже если в одном запросе будут слова на разных языках.

Мы продолжаем развивать решения для автоматической генерации изображений по описанию на естественном языке — так называемый креативный ИИ. Kandinsky 2.0, который пришёл на смену первой версии модели, — прорыв в этой сфере. Наша модель позволяет за несколько секунд получить уникальную картинку под конкретную задачу и свободно распространять её без лицензии, что очень актуально для бизнеса. Генеративные модели развиваются очень быстро: ещё четыре года назад даже постановку такой задачи сложно было представить, а сегодня мы имеем работающую модель, которая понимает 101 язык и рисует реалистичные изображения, которые зачастую неотличимы от тех, что создают люди,

- сообщил  первый заместитель Председателя Правления Сбербанка Александр Видяхин.

Изображения можно генерировать в 20 различных стилях, среди которых ренессанс, классицизм, мультипликация, Новый год и даже хохлома. Кроме того, пользователи могут оценить, как одинаковые с точки зрения смысла лингвистические конструкции и понятия отличаются в зависимости от языка и культурной окраски. Например, если сформулировать запрос «национальное блюдо» на русском языке, нейросеть чаще всего рисует щи, а на японском это будет мисо суп и суши.