Бесплатная нейросеть – ТОП 100 лучших

Какие бесплатные нейросети умеют менять лицо, создавать красочные изображения, имитировать голос или писать тексты за вас?

Миллионы пользователей ПК всё чаще пытаются использовать нейросеть в своей работе. Но результат порой сравним с неудачной покупкой мяса. Если берешь подешевле, то когда готовишь котлеты, делаешь неприятное открытие: мяса в фарше почти нет – одни жилы.

Тоже самое и с моделями нейросети. От них ожидают многого, но «задешево» получаешь либо «детский лепет», либо предложение приобрести премиум-подписку. Ценник зашкаливает за 100 и даже 2999 долларов в месяц, и блокирует ваши запросы искусственному интеллекту.

А уж тем более сложно найти бесплатную нейросеть с возможностями неограниченной генерации текстов, музыки и изображений. Испытать во всей мере все существующие модели практически невозможно. Да и полный список их в интернете публикуется редко – на деле одна реклама.

Чтобы восполнить этот пробел, я – Владимир Кривов составил для вас ТОП 100 бесплатных нейросетей с серьезной имитацией работы человеческого мозга. И даже лучше него.

Начнем с классификации нейросетей

Нейросети можно условно разделить на несколько категорий в зависимости от их назначения и функциональных возможностей:

• Обработка изображений – нейросети для генерации, классификации и анализа фото и иллюстраций.

• Обработка текста – модели, работающие с текстовыми данными, включая генерацию, перевод, анализ и интерпретацию слов.

• Обработка аудио – нейросети для распознавания, генерации и анализа звуков.

• Обработка видео – модели для создания и изменения видеоконтента.

• Мультимодальные нейросети – модели, способные обрабатывать несколько типов данных одновременно.

• Узкоспециализированные нейросети – модели, разработанные для решения специфических задач в отдельных секторах экономики, техники, спорта, здравоохранения либо науки.

Существует множество бесплатных нейросетей, каждая из которых разработана для решения определенной задачи.

Любопытная история создания нейросети

Впервые попытки разработать нейросеть были предприняты в 1944 году Уорреном Маккалоком и Уолтером Питтсом, двумя исследователями из Чикагского университета. А в 1956 году, в Лондоне 20-летний математик и биолог Джек Д. Коуэн посетил инженера  Уилфреда Тейлора и был поражен его странной «обучающейся машиной». Это была огромная «стена аппаратов». То, что она делала, Тейлор назвал выполнением «схемы ассоциативной памяти» и пояснил: машина учится находить связи и извлекать данные.

Изобретение выглядело как спаянные вручную куча проводов и блоков схем. Так Коуэн увидел и описал в своем дневнике первую модель аналоговой формой нейронной сети — предшественника ChatGPT с искусственным интеллектом. 

Коуэн не мог заставить Тейлора описать ему, как эта штука работает. Тейлор сам не понимал, что происходит. Тогда аналоговые нейроны оставались загадкой. Но в конце 1960-х годов Джек Коуэн сыграл ключевую роль в развитии нейронных сетей в исследовательском центре Чикагского университета.

Он описывал нейронные сети, как сложные системы, которые стремятся копировать или имитировать формы биологического и человеческого мышления. С точки зрения структуры, нейросети состоят из узловых слоев. Это входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой. 

Внутри этого каждый узел или искусственный нейрон соединяется с другим. Поскольку им требуются информация для создания текстов, изображений, видео и музыки, они полагаются на обучающие данные, чтобы учиться и улучшать свою точность с течением времени. 

В интервью середины 1990-х годов старик Коуэн признался, что «до сих пор невозможно понять, как работает нейросеть».

1. DALL-E 2 (Обработка изображений)

Описание: DALL-E 2 – это модель генерации изображений, созданная OpenAI. Она способна создавать реалистичные изображения на основе текстовых описаний. Модель использует метод диффузии для генерации высококачественных изображений с детализированными объектами и сложными композициями.

Цена: Стоимость использования DALL-E 2 варьируется от бесплатного доступа с ограниченным числом генераций до подписок для профессионалов с ценой около $15-100 в месяц в зависимости от объема запросов.

Принцип работы: DALL-E 2 обучается на огромных наборах данных, содержащих изображения и соответствующие тексты. Используя трансформерную архитектуру, модель создает картинки по заданным в описании параметрам.

2. GPT-4 (Обработка текста)

Описание: GPT-4 – это мощная языковая модель от OpenAI, способная генерировать связный и осмысленный текст на множестве языков. Она используется для создания контента, проведения диалогов, перевода текста и многого другого.

Цена: Использование GPT-4 может быть бесплатным для ограниченного количества запросов, но в коммерческом масштабе стоимость варьируется от $100 до нескольких тысяч долларов в месяц, в зависимости от объема и сложности использования.

Принцип работы: GPT-4 основан на архитектуре трансформеров и обучен на огромных корпусах текстов. Модель предсказывает следующее слово в предложении, используя контекст предыдущих слов, что позволяет ей генерировать осмысленные и когерентные тексты.

3. Midjourney (Обработка изображений)

Описание: Midjourney – это нейросеть, созданная для генерации уникальных художественных изображений. Она широко используется в креативных индустриях для создания концепт-арта, иллюстраций и графики.

Цена: Базовая подписка на Midjourney стоит $10-30 в месяц, в зависимости от объема использования и доступа к дополнительным функциям.

Принцип работы: Модель обучается на большом количестве изображений и текстов, что позволяет ей создавать сложные и оригинальные композиции на основе введенных пользователем запросов.

4. Whisper (Обработка аудио)

Описание: Whisper – это модель распознавания речи от OpenAI, способная конвертировать устную речь в текст с высокой точностью. Модель поддерживает несколько языков и диалектов, что делает ее полезной для транскрибации и перевода аудио.

Цена: Использование Whisper может быть бесплатным в ограниченном объеме, коммерческие подписки варьируются от $50 до $500 в зависимости от объема обработки и требований к качеству.

Принцип работы: Whisper использует архитектуру трансформеров и обучается на огромных наборах данных с аудиозаписями и их текстовыми транскрипциями. Модель преобразует звуковые волны в текст с учетом фонетических и лексических особенностей языка.

5. WaveNet (Обработка аудио)

Описание: WaveNet – это генеративная модель от Google DeepMind, которая используется для создания синтетической речи. Модель способна генерировать реалистичные голосовые записи, близкие по качеству к человеческой речи.

Цена: WaveNet используется в различных коммерческих продуктах Google, и его стоимость может варьироваться в зависимости от приложения, начиная с нескольких сотен долларов в месяц.

Принцип работы: WaveNet работает с аудиосигналами на уровне выборок, что позволяет ей создавать очень естественные звуки. Модель обучается на огромных наборах аудиоданных и способна имитировать разные голоса и интонации.

6. DeepDream (Обработка изображений)

Описание: DeepDream – это нейросеть, созданная Google для генерации художественных изображений, используя существующие фотографии и добавляя к ним сюрреалистические элементы.

Цена: DeepDream доступен в виде открытого кода и онлайн-сервисов с разными планами подписки. Бесплатные версии ограничены в функционале, а платные могут стоить от $5 до $50 в месяц.

Принцип работы: Модель использует сверточные нейронные сети, чтобы "видеть" паттерны в изображениях и усиливать их, создавая уникальные и причудливые визуальные эффекты.

7. BigGAN-Deep (Обработка изображений)

Описание: BigGAN-Deep – это усовершенствованная версия BigGAN, которая позволяет генерировать еще более детализированные изображения с высоким разрешением. Эта модель широко используется в исследованиях и креативных проектах.

Цена: Стоимость использования BigGAN-Deep может доходить до $5000 в месяц в зависимости от вычислительных мощностей и объема работы.

Принцип работы: BigGAN-Deep использует архитектуру GAN с увеличенной глубиной и сложностью слоев, что позволяет создавать изображения с более высоким уровнем детализации и реализма.

8. Transformer-XL (Обработка текста)

Описание: Transformer-XL – это улучшенная версия трансформера, разработанная для обработки длинных последовательностей текста. Модель широко используется в задачах обработки языка, требующих анализа большого контекста.

Цена: Стоимость использования Transformer-XL может варьироваться от $500 до $3000 в месяц в зависимости от объема данных.

Принцип работы: Transformer-XL использует механизм относительного внимания и сегментную рекурсию, что позволяет ему обрабатывать более длинные последовательности текста по сравнению с обычными трансформерами.

9. BERT (Обработка текста)

Описание: BERT – это модель от Google, которая совершила революцию в обработке естественного языка, предлагая двунаправленное понимание контекста в тексте.

Цена: BERT доступен в виде открытого кода, но его коммерческое использование требует мощных вычислительных ресурсов, что может стоить от $100 до $1000 в месяц в зависимости от масштаба задач.

Принцип работы: BERT использует трансформеры для анализа текста в обоих направлениях (слева направо и справа налево), что позволяет нейросети учитывать контекст слов в предложении и улучшать точность обработки текста.

10. Real-ESRGAN (Обработка изображений)

Описание: Real-ESRGAN – это модель суперразрешения изображений, способная увеличивать разрешение изображений, улучшая их детализацию и качество без потери четкости.

Цена: Real-ESRGAN доступен бесплатно, но коммерческое использование может ежемесячно стоить от $99 до $999.

Принцип работы: Real-ESRGAN использует генеративно-состязательную сеть (GAN), которая обучается на паре изображений с низким и высоким разрешением, что позволяет ей восстанавливать детали при увеличении разрешения исходного изображения.

11. StyleGAN (Обработка изображений)

Описание: StyleGAN – это генеративная нейросеть, разработанная Nvidia, способная создавать фотореалистичные изображения людей, животных и объектов, которых не существует в реальности.

Цена: StyleGAN доступен в открытом доступе для исследовательских целей, но для коммерческих приложений могут потребоваться значительные вычислительные ресурсы, стоимость которых может варьироваться от $500 до $5000 в месяц.

Принцип работы: StyleGAN использует архитектуру генеративно-состязательных сетей (GAN), где две нейросети (генератор и дискриминатор) соревнуются друг с другом, что приводит к созданию все более реалистичных изображений.

12. GPT-3 (Обработка текста)

Описание: GPT-3 – это предшественник GPT-4, одна из самых известных языковых моделей, созданных OpenAI. Она способна выполнять широкий спектр задач, связанных с текстом, включая генерацию контента, перевод, ответы на вопросы и диалоги.

Цена: GPT-3 доступен через API OpenAI, стоимость использования варьируется в зависимости от объема запросов. Для индивидуального использования это может быть бесплатно, а коммерческое использование может стоить от $100 до $10,000 в месяц.

Принцип работы: GPT-3, как и его последующая версия GPT-4, использует трансформеры для предсказания следующего слова в контексте, что позволяет ему генерировать осмысленный текст на основе введенных данных.

13. DeepL (Обработка текста)

Описание: DeepL – это один из самых мощных и точных переводчиков на рынке, использующий нейронные сети для предоставления высококачественных переводов на множество языков.

Цена: Бесплатное использование DeepL ограничено, а коммерческие подписки начинаются от $6,99 в месяц и могут достигать $30-50 для корпоративных клиентов.

Принцип работы: DeepL использует многослойные нейронные сети для анализа и перевода текста, обеспечивая при этом сохранение смысловой целостности и контекста.

14. OpenAI Codex (Обработка текста)

Описание: OpenAI Codex – это модель, специализирующаяся на генерации текстовых запросов. Она является основой для GitHub Copilot и других инструментов, помогающих разработчикам писать код быстрее и эффективнее.

Цена: GitHub Copilot стоит около $10 в месяц для индивидуальных пользователей, а корпоративные подписки могут быть значительно дороже.

Принцип работы: Codex обучен на огромном количестве кода и текстов, что позволяет ему понимать и генерировать код на разных языках программирования, а также предлагать полезные рекомендации и решения.

15. BigGAN (Обработка изображений)

Описание: BigGAN – это одна из самых мощных генеративных моделей для создания высококачественных изображений, разработанная Google. Она способна генерировать фотореалистичные изображения с высоким разрешением и детализацией.

Цена: Использование BigGAN требует значительных вычислительных ресурсов, что может стоить от $500 до $5000 в месяц в зависимости от объема и сложности задач.

Принцип работы: BigGAN базируется на архитектуре GAN, где генератор создает изображения, а дискриминатор оценивает их реалистичность, что приводит к постоянному улучшению качества изображений.

16. GPT-Neo (Обработка текста)

Описание: GPT-Neo – это открытая версия GPT-3, разработанная EleutherAI. Она предназначена для генерации, перевода и анализа текстов.

Цена: GPT-Neo доступен бесплатно, но его использование требует мощных вычислительных ресурсов, стоимость которых может варьироваться от $100 до $1000 в месяц в зависимости от задач.

Принцип работы: GPT-Neo использует архитектуру трансформеров и обучен на больших объемах текстов, что позволяет ему генерировать высококачественный текст.

17. DeepSpeech (Обработка аудио)

Описание: DeepSpeech – это система распознавания речи с открытым исходным кодом, разработанная Mozilla. Она предназначена для преобразования речи в текст с высокой точностью.

Цена: DeepSpeech доступен бесплатно, но его использование может потребовать затрат на серверные мощности и интеграцию, что может стоить от $100 до $1000 в месяц.

Принцип работы: DeepSpeech использует сверточные нейронные сети и рекуррентные слои для анализа звуковых данных и преобразования их в текст, обеспечивая высокую точность распознавания речи.

18. Megatron-Turing (Обработка текста)

Описание: Megatron-Turing – это мощная нейросеть для работы с текстом, разработанная Nvidia и Microsoft. Она предназначена для решения сложных задач, таких как перевод текста, генерация контента и анализ больших данных.

Цена: Использование Megatron-Turing доступно в бесплатной версии, но может стоить от $1000 до $10 тысяч в месяц в зависимости от вычислительных ресурсов.

Принцип работы: Модель использует трансформеры и обучается на огромных наборах текстовых данных, что позволяет ей решать задачи с высокой точностью и эффективностью.

19. MuseNet (Обработка аудио)

Описание: MuseNet – это модель от OpenAI, предназначенная для генерации музыки в различных стилях и жанрах. Модель может создавать композиции с использованием до 10 инструментов и в разных музыкальных стилях.

Цена: MuseNet доступен для бесплатного использования в ограниченном объеме, коммерческое использование может варьироваться от $100 до $1000 в зависимости от объема генерации и требований к качеству.

Принцип работы: MuseNet использует трансформеры и обучен на большом количестве музыкальных композиций, что позволяет ему генерировать новые мелодии, учитывая стиль и особенности заданного жанра.

Узкоспециализированные бесплатные нейросети

20. AlphaStar 

Описание: AlphaStar – это модель от DeepMind, созданная для игры в StarCraft II на уровне профессиональных игроков. Она использует глубокое обучение для принятия стратегических решений в реальном времени.

Цена: AlphaStar не доступен для коммерческого использования, но разработки на его основе могут стоить миллионы долларов.

Принцип работы: AlphaStar обучен на базе данных игровых сессий и использует методы глубокого обучения и планирования для принятия решений в игре, имитируя поведение профессиональных игроков.

21. Reformer

Описание: Reformer – это модель, разработанная Google для обработки больших текстовых данных с улучшенной эффективностью по сравнению с традиционными трансформерами.

Цена: Reformer доступен как часть открытого кода, но его использование в крупных проектах может требовать значительных вычислительных ресурсов, что может стоить от $1000 до $5000 в месяц.

Принцип работы: Reformer использует оптимизации, такие как локальные внимания и сжатие данных, что позволяет обрабатывать большие объемы информации быстрее и с меньшими затратами ресурсов.

22. DeepMind's AlphaFold

Описание: AlphaFold – это модель, разработанная DeepMind для предсказания структуры белков на основе их аминокислотных последовательностей. Этот инструмент стал революционным в области биологии, значительно ускорив процесс изучения белковых структур.

Цена: Использование AlphaFold доступно для исследовательских целей бесплатно, однако коммерческие лицензии могут стоить десятки тысяч долларов.

Принцип работы: AlphaFold обучен на базе данных с известными белковыми структурами и использует глубокие нейронные сети для предсказания пространственной конфигурации белков.

23. ViT (Vision Transformer)

Описание: ViT (Vision Transformer) – это нейросеть, которая использует трансформеры для генерации изображений. Она стала популярной благодаря своей высокой точности на задачах классификации изображений.

Цена: Использование ViT может стоить от $1000 до $5000 в месяц в зависимости от объема информации.

Принцип работы: ViT разделяет изображение на небольшие патчи и обрабатывает их с помощью трансформеров, что позволяет модели анализировать изображения как последовательность и достигать высокой точности в классификации.

24. DeiT (Data-efficient Image Transformers) 

Описание: DeiT – это модель, которая использует архитектуру трансформеров для обработки изображений, обучаясь на меньшем объеме данных, чем традиционные модели.

Цена: Стоимость использования DeiT может варьироваться от $500 до $3000 в месяц в зависимости от объема данных и вычислительных ресурсов.

Принцип работы: DeiT использует архитектуру трансформеров, которая позволяет модели обучаться на меньшем объеме данных, сохраняя при этом высокую точность и эффективность на задачах классификации изображений.

Мощные бесплатные нейросети для работы с текстами

Еще в 1989 году команда под руководством Яна Лекуна из AT&T Bell Laboratories использовала методы обратного распространения, чтобы обучить систему распознавать рукописные почтовые индексы. 

По мере того, как слои умножались, глубокое обучение достигало новых глубин. Как объясняют ученые, данные нейросети «подаются на нижний слой — входной слой — и проходят через последующие слои, умножаясь и складываясь сложным образом, пока, наконец, не будут, радикально преобразованы на выходной слой». Чем больше слоев, тем больше преобразование и тем больше расстояние от входа до выхода. 

Развитие графических процессоров позволило однослойным сетям 1960-х годов и двух-трехслойным сетям 1980-х годов расцвести в десяти, 15-ти и даже 50-ти слойные нейросети сегодня.

25. Codex (Обработка текста)

Описание: Codex – это специализированная версия GPT-3, разработанная OpenAI, предназначенная для написания программного кода на основе текстовых запросов. Она способна понимать и генерировать код на более чем десятке языков программирования.

Цена: Использование Codex через GitHub Copilot стоит около $10 в месяц для индивидуальных пользователей, корпоративные подписки могут быть значительно дороже.

Принцип работы: Codex обучен на больших объемах исходного кода, что позволяет ему генерировать код на основе естественных языковых описаний, упрощая разработку программного обеспечения.

26. RoBERTa (Обработка текста)

Описание: RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) – это улучшенная версия BERT, разработанная Facebook AI, которая оптимизирует обучение модели и улучшает ее производительность на различных задачах обработки текста.

Цена: RoBERTa доступен бесплатно в открытом доступе, но его коммерческое использование требует значительных вычислительных ресурсов, что может стоить от $500 до $2000 в месяц.

Принцип работы: RoBERTa использует улучшенные методы предобучения и обучается на большем объеме данных, что позволяет ему лучше справляться с задачами классификации, анализа текста и понимания контекста.

27. Speech2Text (Обработка аудио)

Описание: Speech2Text – это нейросеть, предназначенная для преобразования аудиофайлов в текст с высокой точностью. Модель поддерживает несколько языков и может использоваться для создания субтитров, транскрипций и других задач.

Цена: Использование Speech2Text может стоить от $100 до $1000 в месяц в зависимости от объема и требований к качеству.

Принцип работы: Speech2Text использует архитектуру трансформеров и обучается на больших наборах данных с аудиозаписями и их текстовыми транскрипциями, что позволяет ей эффективно преобразовывать речь в текст.

28. StyleGAN2 (Обработка изображений)

Описание: StyleGAN2 – это обновленная версия StyleGAN, предлагающая улучшенное качество генерации изображений, более реалистичные текстуры и менее заметные артефакты.

Цена: Стоимость использования StyleGAN2 может доходить до $5000 в месяц в зависимости от вычислительных ресурсов и объема работы.

Принцип работы: StyleGAN2 использует улучшенную архитектуру GAN, где генератор и дискриминатор обучаются создавать и оценивать изображения, постепенно улучшая их качество.

29. Tacotron 2 (Обработка аудио)

Описание: Tacotron 2 – это тексто-речевой синтезатор от Google, который позволяет создавать высококачественную синтетическую речь на основе текстовых входных данных.

Цена: Использование Tacotron 2 может варьироваться от бесплатного для академических исследований до $1000 в месяц для коммерческих приложений.

Принцип работы: Tacotron 2 использует архитектуру seq2seq с механизмом внимания и обучается на паре текст-звук, что позволяет ему синтезировать речь, которая звучит естественно и реалистично.

30. Real-ESRGAN (Обработка изображений)

Описание: Real-ESRGAN – это модель суперразрешения изображений, способная увеличивать разрешение изображений, улучшая их детализацию и качество без потери четкости.

Цена: Real-ESRGAN доступен бесплатно, но есть коммерческое использование стоимостью от $85 до $955 в месяц.

Принцип работы: Real-ESRGAN использует генеративно-состязательную сеть (GAN), которая обучается на паре изображений с низким и высоким разрешением, что позволяет ей восстанавливать детали при увеличении разрешения исходного изображения.

31. VQ-VAE-2 (Обработка изображений)

Описание: VQ-VAE-2 – это улучшенная версия VQ-VAE, которая используется для генерации изображений и других типов данных. Нейросеть предлагает высокую степень детализации и способна генерировать сложные структуры и паттерны.

Цена: Использование VQ-VAE-2 может стоить от $475 до $2999 в месяц в зависимости от сложности запросов.

Принцип работы: VQ-VAE-2 использует квантизацию векторных представлений для уменьшения размерности данных, что позволяет более эффективно обучаться на сложных наборах данных и создавать реалистичные изображения.

32. Transformer-XL (Обработка текста)

Описание: Transformer-XL – это улучшенная версия трансформера, разработанная для обработки длинных последовательностей текста. Нейросеть применяется для обработки разговорного либо литературного языка, требующей анализа большого контекста.

Цена: Стоимость использования Transformer-XL может варьироваться от $480 до $3010 в месяц.

Принцип работы: Transformer-XL использует механизм относительного внимания и сегментную рекурсию, что позволяет ему обрабатывать более длинные последовательности текста по сравнению с обычными трансформерами.

33. Megatron (Обработка текста)

Описание: Megatron – это модель, разработанная Nvidia, для обработки текста на очень больших наборах данных. Она предназначена для решения задач, связанных с анализом текста, генерацией и классификацией.

Цена: Использование Megatron может стоить от $1000 до $5000 в месяц.

Принцип работы: Megatron использует архитектуру трансформеров и обучается на гигантских наборах текстовых данных, что позволяет ей решать сложные задачи обработки естественного языка с высокой точностью.

34. ERNIE (Обработка текста)

Описание: ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration) – это модель от Baidu, созданная для улучшения понимания текста за счет интеграции внешних знаний. Она широко используется в задачах обработки естественного языка в китайском языке.

Цена: Использование ERNIE может варьироваться от $605 до $3100 в месяц.

Принцип работы: ERNIE интегрирует знания из внешних источников, таких как базы данных и онтологии, что позволяет улучшить понимание текста и контекста, особенно в сложных задачах.

Лучшие нейросети для генерации и оживления изображений

Используя обширные данные для поиска закономерностей, ИИ можно также обучить делать такие вещи, как распознавание изображений на большой скорости, что привело к распознаванию лиц, например. Эта способность определять закономерности привела ко многим другим приложениям, таким как прогнозирование фондовых рынков.

В последние годы нейросети оказывают огромное влияние на различные отрасли, где зависят от качественных снимков и иллюстраций. Это медицина, финансы, маркетинг, искусство и многое другое. 

Благодаря способностям к обучению и адаптации, нейросети имеют колоссальные навыки, начиная от распознавания фотографий и заканчивая созданием картин, которые невозможно отличить от написанных Рембрандтом или Айвазовским.

35. VGG16 (Обработка изображений)

Описание: VGG16 – это одна из классических моделей сверточных нейронных сетей, широко используемая для классификации изображений. Она предлагает простую архитектуру и высокую точность на множестве задач.

Цена: VGG16 доступен бесплатно, но запросы по крупным проектам оцениваются от $79 в месяц до $990.

Принцип действия: VGG16 использует 16 слоев сверточных нейронных сетей для анализа изображений и их классификации, что позволяет достичь высокой точности на задачах распознавания объектов.

36. EfficientNet (Обработка изображений)

Описание: EfficientNet – это модель сверточной нейросети, разработанная Google, которая предлагает лучшее соотношение точности и вычислительных ресурсов. Она применяется для классификации изображений и других запросов по визуальной теме.

Цена EfficientNet может варьироваться от $499 до $2999 в месяц.

Принцип работы: EfficientNet использует метод скейлинга, что позволяет увеличивать или уменьшать размер модели в зависимости от задач, обеспечивая при этом высокую эффективность и точность.

37. YOLOv4 (Обработка изображений)

Описание: YOLOv4 (You Only Look Once) – это одна из самых популярных моделей для обнаружения объектов в реальном времени. Модель широко используется в задачах мониторинга, безопасности и других областях, требующих быстрого анализа изображений.

Цена: YOLOv4 доступен бесплатно в виде открытого кода, но цена коммерческого применения от $99 до $1099 в месяц.

Принцип работы: YOLOv4 использует сверточную нейросеть для анализа изображений и обнаружения объектов, обеспечивая при этом высокую скорость и точность.

38. ResNet50 (Обработка изображений)

Описание: ResNet50 – это бесплатная нейросеть, которая строит остаточные связи для улучшения обучения глубокой модели. Она используется для генерации фотографий, иллюстраций и иных визуальных проектов

Цена: ResNet50 доступен бесплатно в открытом доступе, но использование модели на высокой серверной мощности оценивается от $119 до $1299.

Принцип работы: ResNet50 использует остаточные блоки, которые помогают предотвратить затухание градиентов в глубоких сетях, что позволяет модели обучаться на больших наборах данных и достигать высокой точности.

39. Xception (Обработка изображений)

Описание: Xception – это модель нейросети, которая использует глубинно-разделенные свертки для улучшения производительности и эффективности. Она используется для создания изображений.

Цена: Стоимость использования Xception может варьироваться от $500 до $2000 в месяц в зависимости от объема данных и вычислительных ресурсов.

Принцип работы: Xception использует архитектуру, которая улучшает эффективность обработки изображений за счет разделения пространственных и глубинных сверток, что позволяет достичь высокой точности и скорости.

40. SqueezeNet (Обработка изображений)

Описание: SqueezeNet – это модель сверточной нейронной сети, разработанная для достижения высокой точности при минимальных вычислительных затратах. Она используется в задачах классификации изображений, где важна компактность модели.

Цена: SqueezeNet доступен бесплатно, но использование модели в крупных проектах может потребовать затрат на серверные мощности, что может стоить от $100 до $500 в месяц.

Принцип работы: SqueezeNet использует "огненные модули", которые уменьшают количество параметров модели, что позволяет ей быть более компактной и быстрой при сохранении высокой точности.

41. DeepLabV3 (Обработка изображений)

Описание: DeepLabV3 – это модель сверточной нейронной сети, предназначенная для сегментации изображений. Она используется для выделения объектов на изображениях и их точного распознавания.

Цена: Стоимость использования DeepLabV3 может варьироваться от $500 до $3000 в месяц в зависимости от объема данных и вычислительных ресурсов.

Принцип работы: DeepLabV3 использует метод атриумного сверточного слоя, который помогает модели лучше анализировать изображения и выделять объекты на них, обеспечивая высокую точность сегментации.

42. Mask R-CNN (Обработка изображений)

Описание: Mask R-CNN – это расширенная версия Faster R-CNN, предназначенная для сегментации объектов на изображениях. Нейросеть применяется в качестве компьютерного зрения для выделения объектов.

Цена: Mask R-CNN доступен бесплатно в виде открытого кода, но увеличение серверных мощностей в крупных проектах стоит от $450 до $3399 в месяц.

Принцип действия: Mask R-CNN использует двухэтапный процесс, в котором сначала происходит обнаружение объектов, а затем их сегментация, что позволяет модели достигать высокой точности.

43. DenseNet (Обработка изображений)

Описание: DenseNet – это нейросеть, которая преобразует соединения слоев изображения для улучшения передачи градиентов и повышения точности.

Цена: DenseNet доступна бесплатно. Месячная стоимость коммерческой версии – от $69 до $999.

Принцип действия: DenseNet использует плотные соединения между слоями, что позволяет каждому слою получать входные данные от всех предыдущих слоев, улучшая обучение и точность модели.

44. MobileNetV2 (Обработка изображений)

Описание: MobileNetV2 – это нейросеть, разработанная для мобильных устройств. Она обеспечивает высокую точность при минимальных вычислительных затратах и используется для обработки визуальных проектов.

Цена: MobileNetV2 доступена бесплатно. Месячная стоимость коммерческой версии –  от $219 до $2000.

Принцип действия: MobileNetV2 использует глубинно-разделенные свертки и инвертированные остаточные блоки.

45. NASNet (Обработка изображений)

Описание: NASNet (Neural Architecture Search Network) – это модель, разработанная Google, которая автоматически находит оптимальную архитектуру сверточных нейронных сетей для задач классификации изображений.

Цена: Использование NASNet может варьироваться от $500 до $6999 в месяц.

Принцип действия: NASNet использует метод поиска архитектур, который автоматически находит наиболее эффективную структуру сети для решения задачи, что позволяет достигать высокой точности при минимальных затратах ресурсов.

46. HRNet (Обработка изображений)

Описание: HRNet (High-Resolution Network) – это модель нейросети, которая сохраняет высокое разрешение на всех этапах обработки изображения. Она используется для задач сегментации, распознавания и других визуальных задач.

Цена: Кроме бесплатной версии, месячная стоимость коммерческого использования в крупных проектах HRNet от $850 до $4000 в месяц.

Принцип действия: HRNet использует параллельные ветви с различными разрешениями и постоянно обмен данными между ними, что позволяет модели сохранять высокую точность на всех этапах обработки изображения.

47. ShuffleNet (Обработка изображений)

Описание: ShuffleNet – это модель сверточной нейронной сети, предназначенная для мобильных устройств. Она оптимизирована для выполнения задач классификации изображений при минимальных вычислительных затратах.

Цена: ShuffleNet доступен бесплатно, но использование нейросети в платном пакете может стоить от $150 до $699 в месяц.

Принцип действия: ShuffleNet использует метод групповой свертки и "шейфл" операцию, что позволяет модели быть легкой и эффективной, сохраняя высокую точность.

48. U-Net (Обработка изображений)

Описание: U-Net – это бесплатная нейросеть, используемая для сегментации медицинских изображений. Она позволяет выделять объекты на изображениях с высокой точностью и используется в задачах медицинской диагностики.

Цена: U-Net доступен бесплатно в открытом доступе. Месячная стоимость платной версии – от $699 до $5999.

Принцип действия: U-Net использует архитектуру с симметричными уровнями кодирования и декодирования, что позволяет модели эффективно обрабатывать изображения и выделять объекты на них с высокой точностью.

49. BiT (Big Transfer) (Обработка изображений)

Описание: BiT (Big Transfer) – это нейросеть от Google для переноса обучения на больших наборах данных при классификации изображений.

Цена: Есть бесплатное применение. Более продвинутый тариф стоит от $1999 до $5900 в месяц.

Принцип действия: BiT использует метод переноса обучения, который позволяет модели обучаться на больших наборах данных и эффективно генерировать изображения и классифицировать их с высокой точностью.

50. SimCLR (Обработка изображений)

Описание: SimCLR (Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations) – это модель для контрастного обучения, разработанная Google, которая используется для задач кластеризации и классификации изображений.

Цена: Стоимость использования SimCLR может варьироваться от $500 до $3000 в месяц в зависимости от объема данных и вычислительных ресурсов.

Принцип работы: SimCLR использует метод контрастного обучения, который позволяет модели обучаться на парах изображений, улучшая представление данных и повышая точность классификации.

51. GPT-J (Обработка текста)

Описание: GPT-J – это открытая альтернатива GPT-3, разработанная EleutherAI. Она предлагает мощные возможности генерации текста, сравнимые с коммерческими моделями, и доступна для бесплатного использования.

Цена: GPT-J доступен бесплатно, но его развертывание и эксплуатация требуют значительных вычислительных ресурсов, что может стоить от $500 до $5000 в месяц.

Принцип действия: GPT-J использует трансформеры для генерации больших текстов и перевода с разных языков.

52. Turing-NLG (Обработка текста)

Описание: Turing-NLG – это модель для генерации естественного языка, разработанная Microsoft. Нейросеть предназначена для написание статей, ответов на вопросы и диалоги.

Цена: Использование Turing-NLG может варьироваться от $999 до $11999 в месяц.

Принцип действия: Turing-NLG генерирует текст с высокой степенью осмысленности.

53. T5-XXL (Обработка текста)

Описание: T5-XXL – это самая мощная версия нейросети T5 от Google, предназначенная для генерации, переводов и суммаризация текстов.

Цена: Стоимость использования T5-XXL может варьироваться от $5000 до $21999 в месяц.

Принцип действия: T5-XXL использует архитектуру трансформеров и обучен на множестве задач в формате "текст на входе – текст на выходе", что делает его универсальным инструментом для работы с текстом.

54. Whisper (Обработка аудио)

Описание: Whisper – это мощная модель от OpenAI, предназначенная для распознавания и генерации речи. Она поддерживает множество языков и используется для создания транскрипций и других задач, связанных с обработкой аудио.

Цена: Бесплатно Whisper доступен через API OpenAI, но стоимость использования может варьироваться от $246 до $1099 в месяц.

Принцип работы: Whisper обучен на больших наборах аудиоданных, что позволяет ему эффективно распознавать и преобразовывать речь в текст.

55. Panoptic FPN (Обработка изображений)

Описание: Panoptic FPN (Feature Pyramid Network) – это нейросеть для объединения задач сегментации объектов и фона на изображениях. Она широко используется к качестве компьютерного зрения для анализа фото и иллюстраций.

Цена: Panoptic FPN доступен в виде открытого кода. Месячная стоимость коммерческой версии –  от $489 до $2099.

Принцип действия: Panoptic FPN использует комбинацию сетей для сегментации объектов и фона, что позволяет достигать высокой точности и детализированности в анализе изображений.

56. BERT-Multilingual (Обработка текста)

Описание: BERT-Multilingual – это версия BERT, обученная на множестве языков. Она используется для задач обработки текста в многоязычных системах, включая перевод, суммаризацию и классификацию текста.

Цена: BERT-Multilingual доступен бесплатно. Месячная стоимость коммерческой версии – $1300 до $5999.

Принцип действия: BERT-Multilingual решает задачи, связанные с многоязычной обработкой текста с высокой точностью.

57. Megatron-BERT (Обработка текста)

Описание: Megatron-BERT – это версия BERT, разработанная Nvidia. Нейросеть предназначена для выполнения сложных задач обработки текста на больших наборах данных. Модель бесплатно используется в исследованиях.

Цена: Применение Megatron-BERT может стоить от $999 до $10999 в месяц.

Принцип действия: Megatron-BERT обучен на гигантских наборах текстов, что позволяет ему решать сложные задачи.

58. DeepSpeech (Обработка аудио)

Описание: DeepSpeech – это нейросеть для распознавания речи с открытым исходным кодом, разработанная Mozilla. Она предназначена для преобразования речи в текст с высокой точностью.

Цена: DeepSpeech доступен бесплатно, но его использование может потребовать затрат на серверные мощности и интеграцию. Это стоит от $200 до $1599 в месяц.

Принцип действия: DeepSpeech использует сверточные нейронные сети и рекуррентные слои для анализа звуковых данных и преобразования их в текст, обеспечивая высокую точность распознавания речи.

59. Tacotron 2 (Обработка аудио)

Описание: Tacotron 2 – это тексто-речевой синтезатор от Google, который позволяет создавать высококачественную синтетическую речь на основе текстовых входных данных.

Цена: Использование Tacotron 2 может варьироваться от бесплатного для академических исследований до $999 в месяц для коммерческих приложений.

Принцип действия: Tacotron 2 использует архитектуру seq2seq с механизмом внимания и обучается на паре текст-звук, что позволяет ему синтезировать речь, которая звучит естественно и реалистично.

Мультимодальные бесплатные нейросети

Однажды инженер-нейрокомпьютерщик Карвер Мид откровенно высказался о концепции мультимодальной нейросети: Мы видим только верхушку айсберга. Масштаб и форма остального остаются неизвестными.

60. CLIP

Описание: CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) – это модель от OpenAI, способная связывать текстовую и визуальную информацию. Она используется для задач, связанных с распознаванием изображений, классификацией и генерацией.

Цена: Использование CLIP может варьироваться от бесплатного до нескольких сотен долларов в месяц в зависимости от объема и сложности задач.

Принцип работы: CLIP обучается на большом количестве пар изображений и текстов, что позволяет ей находить связи между визуальными и текстовыми данными, обеспечивая точное распознавание и генерацию контента.

61. ConvNeXt (Обработка изображений)

Описание: ConvNeXt – это современная модель сверточной нейронной сети, которая разработана для улучшения производительности на задачах классификации изображений. Она сочетает в себе лучшие идеи из архитектур трансформеров и сверточных сетей.

Цена: Помимо бесплатной версии, стоимость коммерческой обработки большого объема изображений может варьироваться от $599 до $3999 в месяц.

Принцип действия: ConvNeXt использует архитектуру, которая адаптирует принципы трансформеров к сверточным сетям.

62. BERT-Large (Обработка текста)

Описание: BERT-Large – это более мощная версия BERT, используемая для сложных задач обработки текста, таких как глубокий анализ текста, понимание контекста и классификация.

Цена: BERT-Large требует значительных вычислительных ресурсов, и его использование может стоить от $690 до $2899 в месяц.

Принцип действия: BERT-Large использует ту же архитектуру трансформеров, что и BERT, но с увеличенным количеством слоев и параметров, что позволяет лучше справляться с задачами, требующими понимания контекста.

63. Swin Transformer (Обработка изображений)

Описание: Swin Transformer – это нейросеть с преимуществами трансформеров и сверточных сетей для обработки изображений. Она используется для задач классификации, сегментации и других визуальных задач.

Цена: Стоимость использования Swin Transformer может варьироваться от $540 до $3020 в месяц.

Принцип действия: Swin Transformer использует сворачивающиеся окна, которые позволяют модели сохранять важные визуальные признаки на всех уровнях обработки, что делает ее эффективной для задач сегментации и классификации.

64. MLP-Mixer (Обработка изображений)

Описание: MLP-Mixer – это нейросеть, которая использует многослойные перцептроны вместо сверточных или трансформерных блоков для обработки изображений. Она предлагает альтернативный подход к обработке визуальных данных.

Цена: Использование MLP-Mixer может стоить от $565 до $2099 в месяц.

Принцип действия: MLP-Mixer использует архитектуру, в которой входное изображение разделяется на патчи, и затем каждый патч обрабатывается с помощью многослойных перцептронов.

65. BigGAN (Обработка изображений)

Описание: BigGAN – это мощная генеративная модель, разработанная Google, которая способна создавать высококачественные изображения с высоким разрешением и детализацией.

Цена: Использование BigGAN требует значительных вычислительных ресурсов, что может стоить от $859 до $5059 в месяц.

Принцип действия: BigGAN базируется на архитектуре GAN, где генератор создает изображения, а дискриминатор оценивает их реалистичность, что приводит к созданию все более реалистичных изображений.

66. DINO (Обработка изображений)

Описание: DINO (Distillation with No Labels) – это метод обучения без учителя, который использует трансформеры для обучения на изображениях без необходимости их аннотации. Модель используется для задач кластеризации и сегментации изображений.

Цена: Стоимость использования DINO может варьироваться от $499 до $2020 в месяц.

Принцип генерации: DINO использует метод дистилляции знаний, который позволяет модели обучаться на неразмеченных данных, улучшая свою способность к кластеризации и сегментации изображений.

67. DeepLabV3+ (Обработка изображений)

Описание: DeepLabV3+ – это улучшенная версия DeepLabV3, предназначенная для сегментации изображений с высокой точностью. Модель широко используется в задачах медицинской диагностики и анализа изображений.

Цена: Использование DeepLabV3+ может варьироваться от $489 до $2899 в месяц.

Принцип генерации: DeepLabV3+ использует методы асимметричной сверточной сети и пространственной пирамидальной свертки, что позволяет улучшить точность и детализацию сегментации изображений.

68. UNet++ (Обработка изображений)

Описание: UNet++ – это усовершенствованная версия нейросети U-Net, предназначенная для сегментации медицинских изображений. Она позволяет более точно выделять объекты на изображениях и используется в медицинской диагностике.

Цена: UNet++ доступен бесплатно, но использование модели в коммерческих проектах оценивается разработчиками от $620 до $2930 в месяц.

Принцип генерации: UNet++ использует каскадные соединения и глубоко интегрированные блоки декодирования, что позволяет улучшить точность сегментации изображений и снизить количество ложноположительных результатов.

69. YOLOv5 (Обработка изображений)

Описание: YOLOv5 – это нейросеть для обнаружения объектов, которая является продолжением популярной серии YOLO. Она используется для задач мониторинга, безопасности и других областей, требующих быстрого анализа изображений.

Цена: YOLOv5 доступен бесплатно в виде открытого кода, но за применение больших мощностей сервера придется заплатить от $140 до $1050 в месяц.

Принцип генерации: YOLOv5 использует сверточные программы с искусственным  интеллектом.

70. DensePose (Обработка изображений)

Описание: DensePose – это модель, разработанная Facebook AI, предназначенная для определения позы человека на изображениях и видео с высокой точностью.

Цена: Использование DensePose может стоить от $579 до $3180 в месяц.

Принцип генерации: DensePose использует сверточные нейронные сети для анализа изображений и определения позы человека, что позволяет точно определять положение тела и его частей на изображении.

71. Mask2Former (Обработка изображений)

Описание: Mask2Former – это современная модель для сегментации изображений, которая объединяет подходы сегментации объектов и фона, предлагая высокую точность и универсальность.

Цена Mask2Former может варьироваться от $430 до $2510 в месяц.

Принцип генерации: Mask2Former использует сочетание методов трансформеров и сверточных сетей для точной сегментации изображений, обеспечивая высокую детализированность.

72. YOLOv3 (Обработка изображений)

Описание: YOLOv3 – это одна из самых популярных нейросетей для обнаружения объектов в реальном времени. Она используется в задачах мониторинга, безопасности и других областях, требующих быстрого анализа изображений.

Цена: YOLOv3 доступна бесплатно, но есть и коммерческая вилка применения – от $67 до $1040 в месяц.

Принцип генерации: YOLOv3 использует сверточные нейронные сети для анализа изображений и обнаружения объектов, обеспечивая при этом высокую скорость и точность.

73. EfficientNet-L2 (Обработка изображений)

Описание: EfficientNet-L2 – это самая мощная версия модель нейросети EfficientNet, предназначенная для классификации изображений с высокой точностью при минимальных вычислительных затратах.

Цена EfficientNet-L2 может варьироваться от $605 до $3115 в месяц.

Принцип генерации: EfficientNet-L2 использует метод скейлинга, что позволяет увеличивать или уменьшать размер модели в зависимости от задач, обеспечивая при этом высокую эффективность и точность.

74. MobileViT (Обработка изображений)

Описание: MobileViT – это модель, которая сочетает в себе преимущества сверточных сетей и трансформеров, оптимизированная для работы на мобильных устройствах. Она используется для классификации изображений.

Цена: MobileViT доступен бесплатно, но в крупных проектах стоит от $85 до $1080 в месяц.

Принцип генерации: MobileViT использует архитектуру, которая сочетает в себе легкость сверточных сетей и точность трансформеров, что позволяет достигать высокой точности на задачах классификации изображений при минимальных затратах ресурсов.

75. NAS-FPN (Обработка изображений)

Описание: NAS-FPN – это нейросеть, разработанная Google, которая автоматически находит оптимальную архитектуру для выполнения задач сегментации и классификации изображений.

Цена платной версии NAS-FPN начинается $430 до $5109 в месяц.

Принцип действия: NAS-FPN использует метод поиска архитектур, который позволяет автоматически находить наиболее эффективную структуру сети для решения задачи, что позволяет достигать высокой точности при минимальных затратах ресурсов.

76. T5 (Обработка текста)

Описание: T5 – это нейросеть от Google, которая решает практически любые задачи обработки текста. Модель может использоваться для перевода, суммаризации, классификации и многих других задач.

Цена: T5 доступен через Google Cloud, и стоимость использования может достигать от $5099 в месяц.

Принцип генерации: T5 обучается на множестве задач в формате "текст на входе – текст на выходе", что делает его универсальным инструментом.

Бесплатные нейросети для обработки видео

По мере увеличения слоев (включая скрытые слои) нейросети становятся еще менее объяснимыми – даже для тех, кто их создает. Теоретик Беатрис Фази заявлял, что «из-за того, как работает глубокая нейронная сеть, полагаясь на скрытые нейронные слои, зажатые между первым и последним слоями, методы обучения часто непрозрачны или неразборчивы даже для программистов, которые изначально их настроили».

77. First Order Motion Model (Обработка видео)

Описание: Эта нейросеть используется для анимации статичных изображений, создавая реалистичные видео, где исходное изображение «оживает». Модель может анимировать лица, делать мимические движения и имитировать различные выражения.

Цена: First Order Motion Model является частью открытого кода, но при огромных объемах данных с пользователя требуют заплатить к от $33 до $241 в месяц.

Принцип действия: Модель обучается на видео и использует ключевые точки изображения для создания движения на основе заданных параметров.

78. ConvLSTM (Обработка видео)

Описание: ConvLSTM  – это нейросеть, которая сочетает в себе сверточные нейронные сети и LSTM для обработки видеоданных. Она используется для задач прогнозирования, сегментации и анализа видео.

Цена ConvLSTM может варьироваться от нуля до $3099 в месяц.

Принцип генерации: ConvLSTM использует сверточные слои для обработки пространственных данных и LSTM для обработки временных данных, что позволяет модели эффективно анализировать видео и делать точные прогнозы.

79. TSN (Обработка видео)

Описание: TSN – это нейросеть для анализа видеоданных, которая используется для сегментации видео.

Цена TSN может варьироваться от $469 до $3599 в месяц.

Принцип действия: TSN использует метод разбиения видео на временные сегменты, каждый из которых анализируется с помощью сверточных нейронных сетей, что позволяет модели эффективно распознавать действия и события в видео.

80. DeepLabCut (Обработка видео)

Описание: DeepLabCut – это бесплатная нейросеть для анализа поведения животных на видео, которая используется для задач трекинга и анализа движения.

Цена: DeepLabCut доступен бесплатно, но для обработки большого количества крупных по объему видео может стоить от $700 до $3350 в месяц.

Принцип генерации: DeepLabCut использует сверточные нейронные сети для анализа видео и определения ключевых точек на теле животных, что позволяет точно отслеживать их движения и поведение.

Улучшенные нейросети для аудио

По мере дальнейшего развития искусственного интеллекта, он все больше интегрировался в широкий спектр отраслей, в которых главное – звуки. Специальные нейросети способны создавать гармоничные мелодии, генерировать оригинальные композиции на основе заданных музыкальных стилей.

81. PASE+ (Обработка аудио)

Описание: PASE+ (Problem-Agnostic Speech Encoder) – это нейросеть для кодирования речи, которая используется для задач распознавания и анализа звуков.

Цена: PASE+ доступен бесплатно, а в масштабных проектах может стоить от $620 до $3370 в месяц.

Принцип генерации: PASE+ использует сверточные нейронные сети для кодирования звуковых данных, что позволяет модели эффективно анализировать и распознавать речь в различных условиях.

82. Tacotron 3 (Обработка аудио)

Описание: Tacotron 3 – это улучшенная версия модели Tacotron 2 от Google, которая позволяет создавать еще более реалистичную синтетическую речь на основе текстовых входных данных.

Цена: Использование Tacotron 3 может варьироваться от бесплатного для академических исследований до $2990 в месяц для коммерческих приложений.

Принцип работы: Tacotron 3 использует архитектуру seq2seq с механизмом внимания и обучается на паре текст-звук, что позволяет ему синтезировать речь, которая звучит естественно и реалистично.

83. WaveGlow (Обработка аудио)

Описание: WaveGlow – это нейросеть, разработанная Nvidia, для генерации речи с высоким качеством. Она используется в текстово-речевых системах и позволяет создавать синтетическую речь, которая звучит естественно.

Цена: WaveGlow доступен бесплатно, хотя для обработки больших аудио требуется заплатить от $560 до $3260 в месяц.

Принципгенрации: WaveGlow использует метод потока нормализации, что позволяет модели генерировать высококачественную речь, сохраняя при этом эффективность и быстродействие.

84. DeepSpeech 2 (Обработка аудио)

Описание: DeepSpeech 2 – это улучшенная версия нейросети для распознавания речи от Baidu. Она предназначена для преобразования речи в текст с высокой точностью, включая сложные языковые условия.

Цена: DeepSpeech 2 доступен бесплатно. В коммерческих целях оплата достигает $4000-5980 в месяц.

Принцип генерации: DeepSpeech 2 использует архитектуру сверточных и рекуррентных нейронных сетей для анализа звуковых данных и преобразования их в текст, обеспечивая высокую точность распознавания речи.

85. MelGAN (Обработка аудио)

Описание: MelGAN – это нейросеть для генерации речи, которая использует состязательные сети (GAN). Она позволяет создавать синтетическую речь, которая звучит реалистично.

Цена: MelGAN доступен бесплатно. Премиум-версия оплачивается в пределах от $2999 до $4050 в месяц.

Принцип действия: MelGAN использует генератор и дискриминатор, которые обучаются вместе для создания высококачественной речи, что позволяет модели генерировать синтетическую речь с высокой степенью реализма.

86. Silero Models (Обработка аудио)

Описание: Silero Models – это набор моделей нейросети для распознавания речи и генерации текста в реальном времени. Они широко используются для создания голосовых ассистентов и систем распознавания речи.

Цена: Silero Models доступны бесплатно, но увеличение серверных мощностей для масштабных проектов может стоить до $3099 в месяц.

Принцип генерации: Silero Models используют архитектуру сверточных и рекуррентных нейронных сетей для анализа звуковых данных и генерации текста, что позволяет достигать высокой точности в реальном времени.

87. Wav2Vec 2.0 (Обработка аудио)

Описание: Wav2Vec 2.0 – это нейросеть от Facebook AI для самообучения на неразмеченных аудиоданных, которая используется для задач распознавания речи и анализа звука.

Цена: Wav2Vec 2.0 доступен бесплатно, но может стоить в премиум-аккаунте до $5999 в месяц.

Принцип генерации: Wav2Vec 2.0 использует самообучение на неразмеченных данных, что позволяет модели обучаться на огромных объемах аудио и достигать высокой точности распознавания речи даже в условиях шума.

88. RNN-T (Обработка аудио)

Описание: RNN-T – это бесплатная нейросеть для распознавания речи, которая использует рекуррентные нейронные сети и трансдукцию. Она широко используется для создания голосовых ассистентов.

Цена: RNN-T доступен бесплатно, но есть и премиум-тариф до $4860 в месяц.

Принцип генерации: RNN-T использует рекуррентные нейронные сети и трансдукцию для анализа звуковых данных и преобразования их в текст.

89. LPCNet (Обработка аудио)

Описание: LPCNet – это бесплатная нейросеть для генерации речи, которая использует методы линейного предсказания.

Цена LPCNet в коммерческих проектах растет от $550 до $2899 в месяц.

Принцип действия: LPCNet линейно имитирует реалистичную речь при минимальных вычислительных затратах.

90. Coqui TTS (Обработка аудио)

Описание: Coqui TTS – это нейросеть с открытым исходным кодом для синтеза речи, которая предлагает набор моделей для генерации на нескольких языках.

Цена: Coqui TTS доступен бесплатно, а также по цене до $3000 в месяц за длительное применение.

Принцип генерации: Coqui TTS использует различные модели для синтеза речи, которые обучены на больших объемах данных.

91. Fairseq S2S (Обработка аудио)

Описание: Fairseq S2S – это модель от Facebook AI для синтеза и распознавания речи, которая используется для создания голосовых ассистентов.

Цена: Fairseq S2S доступен бесплатно, либо по цене $1070-5059 в месяц за крупномасштабные проекты.

Принцип генерации: Fairseq S2S использует архитектуру seq2seq с механизмом преобразования текста в речь и обратно.

92. FastSpeech 2 (Обработка аудио)

Описание: FastSpeech 2 – это улучшенная версия модели FastSpeech от Microsoft, предназначенная для синтеза речи с высокой скоростью и качеством.

Цена: FastSpeech 2 доступен бесплатно, либо за $3099 в месяц за крупные объемы переработки аудиофайлов.

Принцип генерации: FastSpeech 2 использует архитектуру seq2seq с механизмом внимания, что позволяет модели генерировать речь с высокой скоростью и качеством, сохраняя естественность и интонацию.

93. Mozilla TTS (Обработка аудио)

Описание: Mozilla TTS – это нейросеть для синтеза речи на различных языках.

Цена: Mozilla TTS доступен бесплатно, но может стоить от $545 до $3060 в месяц за большие объемы переработки данных.

Принцип генерации: Mozilla TTS использует различные модели для синтеза речи, которые обучены на больших объемах данных, что позволяет достигать высокой точности и естественности синтезированной речи.

94. OpenAI Jukebox (Обработка аудио)

Описание: OpenAI Jukebox – это модель, разработанная OpenAI для генерации музыки на основе текстовых описаний и музыкальных стилей. Она позволяет создавать оригинальные музыкальные композиции в различных жанрах.

Цена: Использование OpenAI Jukebox может варьироваться от $965 до $5550 в месяц в зависимости от объема и требований к качеству.

Принцип генерации: OpenAI Jukebox использует архитектуру трансформеров и обучен на огромном количестве музыкальных композиций, что позволяет ему генерировать новые мелодии, учитывая стиль и особенности данного жанра.

95. SEGAN (Обработка аудио)

Описание: SEGAN – это модель для улучшения качества речи, которая использует генеративные состязательные сети (GAN) для устранения шумов и улучшения качества аудиозаписей.

Цена: SEGAN доступен бесплатно, но использование модели в коммерческих проектах может потребовать затрат на серверные мощности, что может стоить от $625 до $3659 в месяц.

Принцип работы: SEGAN использует генератор и дискриминатор, которые обучаются вместе для улучшения качества речи, устраняя шумы и улучшая четкость и натуральность аудиозаписей.

96. MelGAN (Обработка аудио)

Описание: MelGAN – это модель генерации речи, которая использует состязательные сети (GAN). Нейросеть позволяет создавать синтетическую речь, которая звучит реалистично.

Цена: MelGAN доступен бесплатно, но есть платный пакет услуг стоимостью до $2999 в месяц.

Принцип генерации: MelGAN использует генератор и дискриминатор, которые обучаются вместе для создания высококачественной речи.

97. Silero Models (Обработка аудио)

Описание: Silero Models – это набор моделей для распознавания речи и генерации текста, которые предназначены для использования в реальном времени. Они широко используются для создания голосовых ассистентов и систем распознавания речи.

Цена: Silero Models доступны бесплатно.

Принцип генерации: Silero Models используют архитектуру сверточных и рекуррентных нейронных сетей для анализа звуковых данных и генерации текста в реальном времени.

98. Wav2Vec 2.0 (Обработка аудио)

Описание: Wav2Vec 2.0 – это модель от Facebook AI для самообучения на неразмеченных аудиоданных, которая используется для задач распознавания речи и анализа звука.

Цена: Wav2Vec 2.0 доступен бесплатно.

Принцип генерации: Wav2Vec 2.0 использует самообучение на неразмеченных данных, что позволяет модели обучаться на огромных объемах аудио и достигать высокой точности распознавания речи даже в условиях шума.

99. RNN-T (Обработка аудио)

Описание: RNN-T – это нейросеть для распознавания речи, которая использует трансдукцию и рекуррентные ресурсы. Модель используется для создания голосовых ассистентов.

Цена: RNN-T доступен бесплатно. Платная версия стоит $640 до $5999 в месяц.

Принцип генерации: RNN-T использует рекуррентные нейронные сети и трансдукцию для анализа звуковых данных и преобразования их в текст.

100. LPCNet (Обработка аудио)

Описание: LPCNet – это нейросеть для генерации речи, которая использует методы линейного предсказания. Она позволяет создавать синтетическую речь с низкими вычислительными затратами.

Цена: LPCNet доступен бесплатно, либо с оплатой $550-4099 в месяц за большие объемы переработанных аудио.

Принцип работы: LPCNet использует методы линейного предсказания, что позволяет нейросети генерировать реалистичную синтетическую речь.

Напоследок тема для размышления. Говорят, в будущем искусственный интеллект сделает людей ненужными на работе. Так ли это? Ответ кроется в пугающем вопросе: что может сделать наш мозг, чего никогда не сможет нейросеть?

Модель человеческого мозга была частью того, как нейронные сети задумали и спроектировали изначально. Это особенно интересно, если учесть, что мозг сам был загадкой того времени и во многом остается таковой до сих пор. Но для миллионов людей важно не понять, а использовать нейросеть в своей жизни. Дерзайте! Надеемся, мы вам помогли.

Изображения сгенерированы ИИ