ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ПОЛИКОДОВОГО ТЕКСТА

Abstract

Одним из способов оптимизации учебно-воспитательного процесса является представление учебного материала в форме поликодового (креолизованного) текста. Креолизованный текст представляет собой нелинейный текст, в структурировании которого наряду с вербальными применяются иконические средства, а также средства других семиотических кодов (цвет, шрифт и др.), например в виде невербальных элементов как: иллюстрации, графические и изобразительные средства, схемы, видео- и фотосюжеты визуальные образы- рисунки и видео. самостоятельное создание требуемых компонентов контента. В качестве одного из средств наполнения содержания поликодового текста можно применить нейросети, в частности анонсированную в ноябре 2021 года нейросеть ruDALL-E от компании Яндекс, которая способна создавать изображения на основе текстового описания на различных языках или нейросеть Imagen от Google, которая генерирует изображения по описанию. Нейросеть Imagen разработала команда исследовательского проекта Google Brain, которая специализируется на изучении искусственного интеллекта на основе глубокого обучения. Рисунки созданные нейросетью Imagen от Google получаются хорошего качества, однако спектр возможных вариантов ограничен предложенным набор возможных значений При использовании нейросеть ruDALL-E от компании Яндекс, которая способна создавать изображения на основе текстового описания на различных языках. получаются хорошего качества, при этом ruDALL-E способна создавать качественные изображения на основе текстового описания на различных языках. В статье приводится примеры использования названных выше нейросетей для генерации изображения по словесному описанию и делается вывод о возможности их использования в названных целях.