tarasovcode
Модели1 мин чтенияХабр · Машинное обучение

Почему нейросеть ломает перспективу: FLUX 2024 года обошёл Nano Banana 2.1 и GPT Image 2.5

Нейросеть искажает перспективу, потому что её не учили сводить линии в одну точку: исследователи Sony в 2023 году прямо писали, что точность перспективы при обучении диффузионных моделей не требуется. Я проверил, изменилось ли это, на 7 моделях и 3 сценах.

Сохранить
Поделиться:VKTelegramWhatsApp
Почему нейросеть ломает перспективу: FLUX 2024 года обошёл Nano Banana 2.1 и GPT Image 2.5
Иллюстрация: Tarasov Code

Коротко

  • Что: Почему нейросеть ломает перспективу: FLUX 2024 года обошёл Nano Banana 2.1 и GPT Image 2.5
  • Когда: 21 октября 2026 в 16:57
  • Источник: Хабр · Машинное обучение (сообщество)
  • Тема: Модели

#Изображения#Модели

Материал подготовлен редакцией Tarasov Code Ильи Тарасова по сообщению Хабр · Машинное обучение.

Читайте также

Код Дурова · 20 октября 2026Когда идеальную картинку может создать каждый: как ИИ меняет доверие к контентуХабр · Искусственный интеллект · 19 октября 2026Nano Banana 2.1 или Nano Banana 2: что лучше? Сравниваем нейросети для генерации изображений на пяти одинаковых промптахХабр · Новости ИИ · 17 октября 2026Sony получила патент на технологию вывода на экран предсказанного изображенияХабр · Машинное обучение · 16 октября 202612 спрайтов и 61 цвет: как нейросеть собрала пиксель‑арт‑маскота для сайта из черновиков Qwen Image 2.1