yandex

Нейросеть Midas онлайн

starstarstarstarstar

5/5

Midas Depth Estimation - это нейронная сеть для оценки глубины изображения. Она позволяет создавать карты глубины из одиночных RGB-изображений, определяя расстояние от камеры до объектов в кадре. Midas использует архитектуру энкодер-декодер и обучена на большом наборе данных с разнообразными сценами. Сеть обеспечивает точные результаты для широкого спектра изображений и может применяться в задачах компьютерного зрения, дополненной реальности и робототехники.

ID для подключения по API : midas

Средняя скорость генерации ~ 10.31 сек
Дата выхода:

Средняя

Что такое Midas?

MiDaS (Mixed Datasets) — это нейросеть для оценки глубины в изображениях. Проще говоря, она рассчитывает расстояние между объектами, что помогает делать объемные изображения. Разберем на примере.

Представьте, что смотрите на фотографию. Вам легко понять, что предметы на переднем плане ближе, а те, что на заднем плане — дальше. На фото есть дерево, за ним дом, а на заднем плане — горы. Сразу понимаешь, что дерево ближе, чем дом, а дом ближе, чем горы.

MiDaS делает это автоматически, составляет карту глубин объектов, определяет, что дальше, а что ближе. Нейросеть обучали на больших объемах данных, благодаря этому она хорошо распознает разные типы изображений.

Где можно применять MiDaS?

Спектр применения нейросети очень широк.

1. Фотография и видеосъемка

MiDaS может обработать изображения и создать эффект размытия или изменения фокуса. ИИ так же помогает генерировать 3D модели из 2D изображения.

2. ControlNet модели

MiDaS может использоваться в качестве входных данных для ControlNet, улучшая контроль над генерацией изображений. Карты глубины, созданные MiDaS, могут служить условием для ControlNet, позволяя более точно управлять перспективой, расположением объектов и общей композицией генерируемого изображения. Это особенно полезно при создании изображений с определенной пространственной структурой или при необходимости сохранить конкретное расположение элементов сцены.

3. Робототехника

Нейросеть оценит глубину окружающей среды, чтобы беспилотник или робот не врезался в препятствия. Эта же функция поможет в планировании маршрута.

4. Дополненная и виртуальная реальность

MiDaS значительно повысит качество виртуальных объектов, поможет в создании реалистичных сцен и сгенерирует элементы. Более того, если вы даже можете сделать свою маленькую игру!

Как пользоваться MiDaS в России?

Как и большинство зарубежных нейросетей MiDaS есть на GitHub. То есть программу нужно скачать, правильно установить и настроить, а для этого нужны навыки программирование и крепкое «железо».

Но есть GenAPI, которые решает эти проблемы:

  • Ничего настраивать и скачивать не нужно — работайте прямо в браузере.
  • Никаких подписок — оплачивайте только то, что сгенерировано.
  • Интерфейс понятный и удобный.
  • Все на русском языке.
  • Пополнение баланса российской картой или с помощью СБП.
  • Служба поддержки ответит на любой вопрос.

Хотите внедрить MiDaS в свой бизнес? Зайдите на вкладку API чуть выше и получите подробную инструкцию!

Аналоги Midas

Подробнее
Средняя
Model image

SDXL

5/5

SDXL - нейросеть для генерации изображений от компании StabilityAI. Делает очень качественные картинки, в отличие от предыдущих версий Stable Diffusion.

SDXL

Средняя скорость генерации ~ 15.45 сек

Средняя
Model image

DALL-E 2

5/5

DALL-E 2 - нейросеть для генерации изображений от OpenAI. Уже является не самой современной версией, но имеет более дешёвую цену. Неплохо справляется с фотографичными изображениями.

DALL-E 2

Средняя скорость генерации ~ 197.91 сек

Средняя
Model image

DALL-E 3

5/5

DALL-E 3 - нейросеть для генерации изображений от OpenAI. Очень мощная модель для создания картинок. Сильно отображает все тонкости вашего запроса и превосходно работает с текстами.

DALL-E 3

Средняя скорость генерации ~ 20.18 сек

Средняя
Model image

SDXL с ControlNet

5/5

Генерируйте изображения на основе своих с помощью SDXL+ControlNet. ControlNet позволяет SDXL учесть все основные свойства исходной картинки при генерации.

SDXL с ControlNet

Средняя скорость генерации ~ 81.53 сек