Observer les grandes décisions
Étudiez silhouette, couleurs, lumière et point focal avant la séquence. Les étapes générées peuvent être imaginaires : elles ne prouvent pas le processus réel de l'artiste. Utilisez-les pour explorer une idée visuelle.

Essayez PaintsUndo avec les exemples suivants
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plus de 10 000 clients satisfaits. Voici quelques-uns de nos avis de clients.
PaintsUndo est vraiment un projet de peinture AI innovant! Sa capacité à simuler divers comportements de dessin humain, y compris le croquis, la coloration et l'ombrage, est une avancée significative pour la recherche en IA dans la création artistique.

J'apprécie la conception à double modèle de PaintsUndo. Le modèle à image unique simule astucieusement la fonction d'annulation, tandis que le modèle multi-image génère des processus de peinture cohérents. Leur utilisation combinée donne des résultats encore meilleurs.

En tant qu'artiste numérique, je suis enthousiaste à propos du potentiel de PaintsUndo. Non seulement cela nous aide à comprendre comment l'IA 'pense' à la création artistique, mais cela pourrait aussi apporter une nouvelle inspiration au processus créatif.

Les exigences computationnelles pour PaintsUndo sont effectivement substantielles, nécessitant 10-12,5 Go de VRAM. J'espère que les futures optimisations le rendront accessible aux utilisateurs moyens.

Le nom de ce projet est intéressant, inspiré par la fonction 'undo' dans les logiciels de peinture numérique. On a vraiment l'impression de regarder le processus de création d'un artiste en sens inverse.

PaintsUndo démontre le potentiel de l'IA dans le domaine de l'art. Alors qu'il se concentre actuellement sur la simulation du comportement humain, j'ai hâte de le voir développer des 'styles artistiques AI' uniques à l'avenir.

Étudiez silhouette, couleurs, lumière et point focal avant la séquence. Les étapes générées peuvent être imaginaires : elles ne prouvent pas le processus réel de l'artiste. Utilisez-les pour explorer une idée visuelle.
Préférez une composition lisible et gardez l'original. Surveillez formes, couleurs et arrière-plan ; simplifiez le cadrage si nécessaire. Utilisez une œuvre que vous pouvez téléverser et présentez le résultat comme une interprétation IA.
Faites des pauses pour observer formes, contours et ombres. Dans une présentation, sélectionnez quelques images autour d'une idée et montrez l'œuvre finale. Ne présentez pas ces étapes comme des esquisses authentiques.
Indiquez la source et la génération IA, décrivez les changements observables et vérifiez les sauts visuels. Conservez image, vidéo et notes ensemble. Consultez le produit lié pour ses commandes, sa disponibilité et ses conditions.
Vous avez une question? Nous avons des réponses. Si vous avez d'autres questions, n'hésitez pas à nous envoyer un email.
PaintsUndo est un projet IA qui modélise les comportements de dessin humain dans les peintures numériques. Il fournit des modèles de base qui peuvent simuler différents aspects du processus de peinture numérique, y compris le croquis, la coloration et l'ombrage.
Le modèle à image unique prend une image et une étape d'opération en entrée. Il produit ensuite une seule image qui simule l'apparence de l'œuvre après un nombre spécifié d'opérations 'undo', imitant la fonction Ctrl+Z dans les logiciels de peinture numérique.
Le modèle à image unique produit une image basée sur un nombre spécifié d'étapes 'undo', tandis que le modèle multi-image génère 16 images intermédiaires entre deux images d'entrée, créant un résultat plus cohérent mais moins 'créatif'.
PaintsUndo requiert une puissance de calcul significative. Il a été testé avec 24 Go de VRAM sur des GPU Nvidia 4090 et 3090TI. Le besoin théorique minimum en VRAM est estimé à 10-12,5 Go.
Le traitement d'une image prend généralement entre 5 et 10 minutes, selon vos paramètres. Le résultat est généralement une vidéo de 25 secondes à 4 images par seconde, avec une résolution de 320x512, 512x320, 384x448 ou 448x384.
En théorie, le système peut être utilisé pour créer des vidéos infiniment longues. Cependant, en pratique, les meilleurs résultats sont obtenus lorsque le nombre d'images final se situe entre 100 et 500 images.