/tags/%D0%B4%D0%B8%D1%84%D1%84%D1%83%D0%B7%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8/Recent content in Диффузионные Модели on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллектеHugoruMon, 02 Mar 2026 09:00:00 +0300/articles/kak-ai-generiruet-izobrazheniya-ot-gan-do-diffuzii/Mon, 02 Mar 2026 09:00:00 +0300/articles/kak-ai-generiruet-izobrazheniya-ot-gan-do-diffuzii/<p>В 2014 году Ян Гудфеллоу опубликовал статью, которая перевернула область генерации изображений. Его генеративно-состязательные сети (GAN) впервые показали, что нейросеть может создавать реалистичные картинки «из ничего». Спустя десять лет ландшафт полностью изменился: диффузионные модели вытеснили GAN с пьедестала, а сервисы вроде Midjourney и DALL-E генерируют изображения, неотличимые от фотографий. Как мы к этому пришли? Разберём всю эволюцию — от первых размытых лиц до фотореалистичных сцен по текстовому описанию.</p> <h2 id="зачем-нейросети-генерируют-изображения">Зачем нейросети генерируют изображения</h2> <p>Задача генеративных моделей — научиться распределению данных. Если модель «понимает», как устроены фотографии кошек — какие бывают формы ушей, как ложится свет на шерсть, какие пропорции тела — она может сэмплировать новые изображения из этого распределения. По сути, это сжатое понимание визуального мира.</p>