Вход

Нет аккаунта? Зарегистрироваться

Регистрация

Уже есть аккаунт? Войти

Восстановление пароля

Введите ваш email, и мы отправим вам ссылку для восстановления пароля

Как сделать свою нейросеть для генерации изображений

Нажмите, чтобы прикрепить своё изображение,
либо сгенерируйте новое по описанию
Поддерживаем: JPG, PNG, WEBP, SVG и HEIC (iPhone)
или перетащите файл сюда

Начните с определения цели и требуемого стиля. Выберите подходящую архитектуру и подготовьте набор данных под задачу. После обучения можно запускать генерацию, тестировать результаты и экспортировать готовые изображения в нужном формате.

Тарифы и стоимость

Разовая оплата пакета лимитов (L) сроком на 1 месяц. Лимиты (L) списываются по мере генерации: стоимость каждой операции фиксирована и зависит от выбранной ИИ-модели. Автопродления и скрытых списаний нет.

Базовый
300 ₽/1 мес
1 000 L
Стандарт
1000 ₽/1 мес
4 000 L
Про
2500 ₽/1 мес
10 000 L

Прайс по каждой ИИ-модели — стоимость услуг сервиса. Оплата: банковская карта, СБП, SberPay, T-Pay, ЮMoney. Условия оказания услуг — пользовательское соглашение.

FAQ (вопросы и ответы):

Определите задачу и желаемый стиль. Выберите архитектуру, например трансформер или генеративную модель, и подготовьте данные. Затем запустите обучающий цикл и оцените первые результаты, чтобы скорректировать параметры.

Базовые решения можно протестировать на облаке без длительной регистрации, однако для полноценных обучений часто требуются учетная запись и выделенные ресурсы. Управление проектами и сохранение моделей упрощаются через личный кабинет.

Обычно доступны изображения в PNG и JPEG. В зависимости от проекта можно экспортировать набор промптов, метаданные и, при необходимости, видеоролики сгенерированных сцен.

Четко формулируйте требования к стилю, палитре и ракурсу. Экспериментируйте с параметрами генерации, масштаба и количества итераций, а также используйте референсы для точной передачи задумки.

Да, у разных сервисов и тарифов могут быть лимиты на использование вычислительных мощностей и хранения. Планируйте обучение и хранение моделей с учетом этих ограничений и по возможности распределяйте задачи во времени.