Текст в картинку: Конвертировать ТЕКСТ В ИЗОБРАЖЕНИЕ Бесплатно

Загружая свои файлы или используя наш сервис, вы соглашаетесь с нашими Условиями обслуживания и Политикой конфиденциальности.

JPGBMPPNGSVGGIFTIFFWEBP

Загрузить в Google Загрузить в Dropbox

Хотите сообщить об этой ошибке на форуме Aspose, чтобы мы могли изучить и решить проблему? Когда ошибка будет исправлена, вы получите уведомление на email. Форма отчета

Google Sheets
Mail Merge Облачный API

Конвертировать Текст в изображение онлайн

Бесплатный ‘Конвертер Текст в изображение’ позволяет экспортировать страницы Текст документа в упорядоченный набор файлов изображений.

Когда вы отправляете Текст документ своим коллегам или клиентам, вы ожидаете, что у них есть Microsoft Word, OpenOffice или подобное ПО для чтения и печати вашего документа. Это не всегда так. У получателя вашего документа могут возникнуть проблемы с открытием файла, особенно на мобильном устройстве. Хорошая новость в том, что вы можете легко решить эти проблемы с помощью нашего конвертера Текст в Image.

Конвертер Текст в изображения онлайн

Полезно конвертировать Текст в изображения, когда вам нужно использовать преимущества как текстового, так и графического форматов. В отличие от Текст файлов, изображения более защищены, поскольку другие люди не могут легко редактировать текст в таких файлах. Зная, что вы можете предпочесть поделиться юридическим документом в виде серии изображений, а не отправлять его в виде редактируемого файла DOCX, DOC, ODT или RTF.

Microsoft Word не предоставляет функции для извлечения страниц документа в виде файлов изображений. Вот почему мы предоставляем эту функцию онлайн бесплатно.

Сохранить страницы Текст документа в виде изображений

Конвертация Текст в изображение очень быстрое и точное. Вы можете преобразовать страницы Текст документа в отдельные изображения менее чем за одну минуту. Для этого просто добавьте документ, который хотите конвертировать, нажмите кнопку и получите результат в архиве.

Как преобразовать Текст в изображение

1. Загрузите Текст файлы, чтобы преобразовать их в изображение формат онлайн.
2. Укажите параметры преобразования Текст в изображение.
3. Нажмите кнопку, чтобы конвертировать Текст в изображение онлайн.
4. Загрузите результат в изображение формате для просмотра.
5. Вы можете отправить ссылку для скачивания по электронной почте, если хотите получить результаты позже.

Вопросы-Ответы

Как конвертировать Текст в изображение бесплатно?

Просто используйте наш Текст в изображение Converter. Вы получите выходные изображение файлы одним кликом мыши.

Сколько Текст файлов я могу конвертировать в изображение формат за раз?

Вы можете конвертировать до 10 Текст файлов за раз.

Каков максимально допустимый размер Текст файла?

Размер каждого Текст файла не должен превышать 10 МБ.

Какие есть способы получить результат в изображение формате?

После завершения преобразования Текст в изображение вы получите ссылку для скачивания. Вы можете скачать результат сразу или отправить ссылку на скачивание изображение на свой e-mail позже.

Как долго мои файлы будут храниться на ваших серверах?

Все пользовательские файлы хранятся на серверах Aspose в течение 24 часов. По истечении этого времени они автоматически удаляются.

Можете ли вы гарантировать сохранность моих файлов? Все безопасно?

Aspose уделяет первостепенное внимание безопасности и защите пользовательских данных. Будьте уверены, что ваши файлы хранятся на надежных серверах и защищены от любого несанкционированного доступа.

Почему конвертация Текст в изображение занимает немного больше времени, чем я ожидал?

Конвертация больших Текст файлов в изображение формат может занять некоторое время, поскольку эта операция включает перекодирование и повторное сжатие данных.

Алгоритм Google, который превращает текст в картинку, стал доступен для всех

Новости 3 ноября 2022

Далее

Google выложила в ограниченный доступ свою модель для генерации изображений на основе текста. Пока с алгоритмом можно взаимодействовать в двух режимах.

Читайте «Хайтек» в

Инженеры отметили, что Google редко публикует свои алгоритмы. Несмотря на то, что модель Imagen выдает результат, равный по качеству OpenAI DALL-E 2 или Stability AI от Stable Diffusion, Google не анонсировал систему ранее. Теперь поисковый гигант объявил, что добавит Imagen в очень ограниченном виде в приложение AI Test Kitchen в качестве способа сбора ранних отзывов о технологии.

Приложение AI Test Kitchen запустили в начале 2022 года как способ бета-тестирования систем искусственного интеллекта. Сейчас приложение предлагает несколько способов взаимодействия с текстовой моделью Google LaMDA. Компания теперь добавила два способа взаимодействия с Imagen.

В режиме City Dreamer пользователи могут попросить модель сгенерировать элементы города, оформленного в соответствии с выбранной ими темой. Imagen создает образцы зданий и участков. При этом все проекты отображаются в виде изометрических моделей, похожих на те, что можно увидеть в SimCity.

В режиме Wobble можно создать маленького монстра. Сначала надо выбрать из чего он будет сделан (глина, войлок, марципан, резина), а затем сгенерировать одежду и внешний вид. Модель создает монстра, дает ему имя, а затем заставляет его «танцевать».

Эти взаимодействия крайне ограничены по сравнению с другими моделями преобразования текста в изображение — пользователи не могут запросить все, что им захочется. Однако это намеренное ограничение со стороны Google. Как объяснил Джош Вудворд, старший директор по управлению продуктами Google, весь смысл AI Test Kitchen заключается в том, чтобы получить отзывы клиентов и узнать о том, как пользователи будут взаимодействовать с ними.

Google не стал делиться данными о том, сколько людей на самом деле используют AI Test Kitchen. «Это очень активная, имеющая свое мнение группа пользователей, — отметили в компании. — Сервис очень полезен для определенных категорий людей — например, исследователей».

Эксперты не уверены, что Google будет продвигать продукты для широкой публики и дальше. В то же время конкуренты компании, OpenAI и Stability AI, уже коммерциализируют модели преобразования текста в изображение.

Читать далее:

Археологи официально подтвердили сказания из Библии

Найдена могила «жрицы» Афродиты: ученые показали, что нашли там

Ученые разглядели, что находится на территории столицы майя. Находка их удивила

Читать ещё

Поздравляем, вы оформили подписку на дайджест Хайтека! Проверьте вашу почту

Спасибо, Ваше сообщение успешно отправлено.

Генератор изображений с искусственным интеллектом: текст в изображение бесплатно

Различные стильные изображения, сгенерированные с помощью искусственного интеллекта

Генератор изображений с искусственным интеллектом от Fotor позволит вам стать настоящим художественным мастером! Независимо от того, являетесь ли вы художником с искусственным интеллектом, генератором рисунков с искусственным интеллектом, создателем NFT или просто любите создавать случайные рисунки, наш бесплатный инструмент поможет вам. Просто введите текстовые подсказки и дайте волю своему воображению, чтобы создать единственные в своем роде изображения, созданные искусственным интеллектом, которых вы никогда раньше не видели. С нашим генератором изображений с искусственным интеллектом вы можете выбирать из широкого спектра стилей, включая мультяшные портреты, персонажей научной фантастики и цифровое искусство, что делает его идеальным инструментом для создания стильных изображений, которые выделяются из толпы.

Генератор изображений с искусственным интеллектом

Превратите свое творческое видение в потрясающие изображения всего за несколько кликов с помощью генератора изображений с искусственным интеллектом Fotor! Благодаря возможности генерировать широкий спектр изображений из текстовых описаний, наш генератор изображений с искусственным интеллектом воплотит в жизнь ваш концепт-арт за считанные секунды. Создавайте сгенерированные ИИ изображения в различных стилях, включая рисунки, иллюстрации, изображения продуктов и графический дизайн ИИ, и это лишь некоторые из них. С мощью нашего создателя изображений с искусственным интеллектом возможности для безграничного творчества безграничны! После генерации вы можете добавить его на свой постер или доску настроения для совершенствования вашего проекта.

Бесплатный ИИ-генератор из фото

Приготовьтесь раскрыть свой творческий потенциал с помощью бесплатного ИИ-генератора из фото от Fotor! Вы можете не только использовать наш генератор изображений с искусственным интеллектом из текста, чтобы воплотить свои идеи в жизнь, вы также можете преобразовать свои портреты и селфи в уникальные художественные стили с помощью нашего бесплатного онлайн-конструктора изображений с искусственным интеллектом. Хотите ли вы выглядеть как персонаж мультфильма или аниме, нарисовать акварель или набросок, наш генератор искусств на основе искусственного интеллекта поможет вам. Так почему бы не повеселиться со своими фотографиями и не создать персонализированные аватары или профессиональные портреты уже сегодня? Вы можете добавить подписи, наклейки и другие элементы из нашей библиотеки, чтобы сделать изображение, созданное искусственным интеллектом, более потрясающим и зажечь ваши социальные сети.

Создаваемые искусственным интеллектом изображения на все случаи жизни

Для создателей контента

Создавайте привлекательные фотографии из текста, который вы держите пальцами, и создавайте контент быстрее.

Для бизнеса

Текст в изображение, превратите свои идеи в реальный дизайн продукта и сэкономьте много времени и денег на продвижении бренда.

Для художников

Легко вдохновиться и ускорить процесс создания произведений искусства.

Лучшие подсказки, которые вам нужны для изображений, созданных искусственным интеллектом из текста

Запечатлейте свои мысли и воплотите свои идеи в жизнь с помощью генератора изображений Fotor с искусственным интеллектом из текста! Просто введите ключевые слова вашего изображения в поле или выберите из наших текстовых подсказок по умолчанию, чтобы обогатить описание вашего изображения и получить идеальный результат. С приложением для создания фотографий с искусственным интеллектом от Fotor создавать художественные работы стало проще, чем когда-либо прежде. Так зачем ждать? Начните использовать наш мощный инструмент, чтобы воплощать свои идеи с лучшими текстовыми подсказками и создавать потрясающие изображения уже сегодня!

Как сделать изображение, сгенерированное искусственным интеллектом, с помощью генератора изображений Fotor AI?

1

Введите текстовые подсказки изображения, которое вы хотите, в нашем поле генератора фотографий AI. Нажмите кнопку «Создать», чтобы использовать наш генератор.

2

Затем выберите соответствующий стиль изображения, который вам нравится, чтобы создать наилучшее изображение, например 3D, мультфильм или иллюстрацию, чтобы создать изображение, сгенерированное искусственным интеллектом.

3

Получите изображения, сгенерированные AI, вы можете нажать кнопку «Редактировать», чтобы добавить текст, фильтр и другие наклейки прямо из нашего фоторедактора Fotor, чтобы улучшить свое изображение.

4

Или загрузите изображения, созданные искусственным интеллектом, и используйте их в проектах графического дизайна Fotor, таких как плакаты, листовки, презентации и т. д.

5

Вы также можете загружать свои идеальные фотографии, созданные искусственным интеллектом, или напрямую делиться своими творениями.

Как правильно использовать Fotor AI Photo Generator

Ваш текст или ваше описание изображения очень важны для изображений, созданных AI. Более подробные описания и фразы украшения были бы лучше. Вот несколько примеров лучших текстовых подсказок, которые будут картинками.

Плохо

Очень крутая девушка в замысловатой уличной одежде в стиле киберпанк

Хорошо

Очень крутая девушка в замысловатой уличной одежде в стиле киберпанк, красивый, детализированный портрет, замысловатая сложность, Кренц Кушарт, киото анимация, грег рутковски, шлеп. 4k, красивая, кинематографическая драматическая атмосфера

Плохо

Илон Маск в роли Капитана Америки

Хорошо

Илон Маск в роли Капитана Америки, портрет, высокая детализация, цифровая живопись, artstation, концепт-арт, плавность, резкий фокус, иллюстрация, кинематографическое освещение ,искусство от artgerm и Грега Рутковски и Альфонса Мухи

Для текстового описания вашего изображения не существует максимального размера, теперь вы можете дать волю своему воображению с помощью бесплатного генератора изображений искусственного интеллекта Fotor из текста.

Часто задаваемые вопросы о генераторе изображений Fotor AI

Людям нравится Генератор изображений Fotor AI

Генератор изображений Fotor с искусственным интеллектом — это круто, и с ним так легко получать изображения для моего бизнеса.

Генератор изображений Fotor AI — отличный инструмент, который очень прост в использовании на всех основных платформах.

Это фантастический инструмент для реализации творческих идей, который очень помогает мне в работе с графическим дизайном.

AI Photo Generator Связанные функции

AI Generator Related Posts

Imagen: Модели распространения текста в изображение

беспрецедентный фотореализм × глубокий уровень понимания языка

беспрецедентный фотореализм

глубокий уровень понимания языка

Исследование Google, команда Brain Team

Мы представляем Imagen, модель распространения текста в изображение с беспрецедентной степенью фотореализма и глубоким уровнем понимания языка. Imagen опирается на мощь больших языковых моделей преобразования в понимании текста и опирается на силу моделей распространения в высокоточном создании изображений. Наше ключевое открытие состоит в том, что универсальные большие языковые модели (например, T5), предварительно обученные на текстовых корпусах, удивительно эффективны. эффективен при кодировании текста для синтеза изображений: увеличение размера языковой модели в Imagen повышает как точность выборки, так и текст изображения выравнивание гораздо больше, чем увеличение размера модели рассеяния изображения. Imagen достигает нового современного балла FID 7,27 в наборе данных COCO, даже не обучаясь на COCO, и люди-оценщики считают, что образцы Imagen находятся на одном уровне с самими данными COCO в выравнивании изображения и текста. Для более глубокой оценки моделей преобразования текста в изображение мы представляем DrawBench, комплексный и сложный тест для моделей преобразования текста в изображение. С помощью DrawBench мы сравниваем Imagen с последними методами, включая VQ-GAN+CLIP, модели скрытой диффузии и DALL-E 2, и обнаруживаем, что оценщики-люди предпочитают Imagen другим моделям в параллельных сравнениях, как с точки зрения качества выборки и выравнивание изображения и текста.

Еще от семьи Imagen:

Визуализация Imagen. Imagen использует большой замороженный кодировщик T5-XXL для кодирования входного текста во встраивание. Модель условной диффузии отображает встраивание текста в изображение размером 64×64. Imagen также использует текстовые модели диффузии сверхвысокого разрешения для увеличения разрешения изображения до 64 × 64 → 256 × 256 и 256 × 256 → 1024 × 1024.

• Мы показываем, что большие предварительно обученные кодировщики замороженного текста очень эффективны для задачи преобразования текста в изображение.
• Мы показываем, что масштабирование размера кодировщика предварительно обученного текста более важно, чем масштабирование размера диффузионной модели.
• Мы представляем новый пороговый диффузионный пробоотборник, который позволяет использовать очень большие направляющие веса без классификатора.
• Мы представляем новую эффективную архитектуру U-Net, которая более эффективна с точки зрения вычислений, памяти и быстрее сходится.
• На COCO мы достигаем нового современного COCO FID 7,27; и оценщики считают, что образцы Imagen не уступают эталонным изображениям с точки зрения выравнивания изображения и текста.

Imagen представляет новый современный COCO FID.

Модель	COCO FID ↓ ​​
Обучение на COCO
AttnGAN (Xu et al., 2017)	35,49
DM-GAN (Zhu et al., 2019)	32,64
DF-GAN (Тао и др., 2020)	21,42
DM-GAN + CL (Ye et al. , 2021)	20.79
XMC-GAN (Чжан и др., 2021)	9,33
ЛАФИТ (Чжоу и др., 2021)	8.12
Make-A-Scene (Gafni et al., 2022)	7,55
Не прошел обучение по COCO
ДАЛЛ-Э (Рамеш и др., 2021)	17,89
GLIDE (Nichol et al., 2021)	12,24
ДАЛЛ-Э 2 (Рамеш и др., 2022)	10,39
Imagen (наша работа)	7,27

• Параллельная оценка человека.
• Систематически проверяйте: композиционность, кардинальность, пространственные отношения, объемный текст, редкие слова и сложные подсказки.
• Оценщики-люди категорически предпочитают Imagen другим методам как в отношении выравнивания изображения и текста, так и в точности изображения.

Нажмите на слово ниже и Imagen!

Фотография картины маслом с изображением

пушистая панда британская короткошерстная кошка персидская кошка сиба-ину собака енот

в ковбойской шляпе и солнцезащитных очках и

красная рубашка черная кожаная куртка

игра на гитаре езда на велосипеде скейтбординг

в саду. на пляже. на вершине горы.

Диффузионные модели добились большого успеха в генерации изображений [1, 2, 3, 4]. Авторегрессионные модели [5], GAN [6, 7] VQ-VAE Методы на основе преобразователя [8, 9] добились значительного прогресса в исследованиях преобразования текста в изображение. Совсем недавно модели Diffusion были исследованы для генерации текста в изображение [10, 11], включая параллельную работу DALL-E 2 [12]. DALL-E 2 использует предварительную диффузию для скрытых CLIP и модели каскадной диффузии для создания изображений с высоким разрешением 1024×1024. Мы считаем, что Imagen намного проще, так как Imagen не требует изучения латентного априорного анализа, но при этом достигает лучших результатов как в MS-COCO FID, так и в параллельной оценке человека на DrawBench. GLIDE [10] также использует каскадные модели диффузии для преобразования текста в изображение, но Imagen использует более крупные предварительно обученные замороженные языковые модели, которые, как мы обнаружили, играют важную роль как для точности изображения, так и для выравнивания изображения и текста. XMC-GAN [7] также использует BERT в качестве текстового кодировщика, но мы масштабируем текстовые кодировщики гораздо большего размера и демонстрируем их эффективность. Использование каскадных диффузионных моделей также популярно в литературе [13, 14] и успешно используется в диффузионных моделях для создания изображений с высоким разрешением [2, 3]. Наконец, Imagen является частью серии работ по преобразованию текста в изображение в Google Research, включая родственную модель Parti.

Существует несколько этических проблем, с которыми сталкиваются исследования преобразования текста в изображение в целом. Мы предлагаем более подробное исследование этих проблем в нашей статье и предлагаем краткую версию здесь. Во-первых, последующие приложения моделей преобразования текста в изображение разнообразны и могут сложным образом влиять на общество. Потенциальные риски неправильного использования вызывают опасения в отношении ответственного открытого исходного кода кода и демонстраций. В настоящее время мы решили не выпускать код или публичную демонстрацию. В будущей работе мы изучим структуру ответственной экстернализации, которая уравновешивает ценность внешнего аудита с рисками неограниченного открытого доступа. Во-вторых, требования к данным для моделей преобразования текста в изображение вынуждают исследователей в значительной степени полагаться на большие, в основном некурируемые наборы данных, извлеченные из Интернета. Хотя этот подход позволил в последние годы добиться быстрого прогресса в алгоритмах, наборы данных такого рода часто отражают социальные стереотипы, репрессивные точки зрения и уничижительные или иным образом вредные ассоциации с маргинализованными группами идентичности. Хотя подмножество наших обучающих данных было отфильтровано для удаления шума и нежелательного контента, такого как порнографические изображения и ненормативная лексика, мы также использовали набор данных LAION-400M, который, как известно, содержит широкий спектр неприемлемого контента, включая порнографические изображения, расистские оскорбления и вредные социальные стереотипы. Imagen полагается на текстовые кодировщики, обученные на некурируемых данных веб-масштаба, и, таким образом, наследует социальные предубеждения и ограничения больших языковых моделей. Таким образом, существует риск того, что Imagen закодировал вредные стереотипы и представления, что определяет наше решение не выпускать Imagen для публичного использования без дополнительных мер безопасности.

Наконец, в то время как была проведена обширная работа по аудиту моделей преобразования изображения в текст и маркировки изображений для форм социальной предвзятости, было сравнительно меньше работы над методами оценки социальной предвзятости для моделей преобразования текста в изображение. Концептуальный словарь потенциального вреда моделей преобразования текста в изображение и установленные метрики оценки являются важным компонентом разработки ответственных практик выпуска моделей. Хотя мы оставляем углубленный эмпирический анализ социальных и культурных предубеждений на будущее, наши небольшие внутренние оценки выявили несколько ограничений, которые определяют наше решение не выпускать нашу модель в настоящее время. Imagen может столкнуться с опасностью отказа от режимов распределения данных, что может еще больше усугубить социальные последствия предвзятости набора данных. Imagen имеет серьезные ограничения при создании изображений, изображающих людей. Наши человеческие оценки показали, что Imagen получает значительно более высокие показатели предпочтения при оценке изображений, на которых не изображены люди, что указывает на ухудшение качества изображения. Предварительная оценка также предполагает, что Imagen кодирует несколько социальных предубеждений и стереотипов, в том числе общую предвзятость в отношении создания изображений людей с более светлым оттенком кожи и тенденцию к тому, чтобы изображения, изображающие разные профессии, соответствовали западным гендерным стереотипам. Наконец, даже когда мы фокусируем внимание поколений на людях, наш предварительный анализ показывает, что Imagen кодирует ряд социальных и культурных предубеждений при создании изображений действий, событий и объектов. Мы стремимся добиться прогресса в решении некоторых из этих открытых проблем и ограничений в будущей работе.

Читван Сахария ^* , Уильям Чан ^* , Саурабх Саксена ^† , Лала Ли ^† , Джей Ванг ^† , Эмили Дентон, Сейед Камьяр Сейед Гасемипур, Бурку Карагол Аян, С. Сара Махдави, Рафа Гонтихо Лопес, Тим Салиманс, Джонатан Хо ^† , Дэвид Флит ^† , Мохаммад Норузи ^*

^* Равный вклад. ^† Основной вклад.

Мы благодарим Бена Пула за рецензирование нашей рукописи, ранние обсуждения и многочисленные полезные комментарии и предложения на протяжении всего проекта. Особая благодарность Кэти Мейер-Хеллстерн, Остину Таранго и Саре Ласло за помощь в внедрении важных ответственных методов искусственного интеллекта в этот проект. Мы ценим ценные отзывы и поддержку от Элизабет Адкисон, Зубина Гахрамани, Джеффа Дина, Йонгхуи Ву и Эли Коллинза. Мы благодарны Тому Смоллу за разработку водяного знака Imagen. Мы благодарим Джейсона Болдриджа, Хана Чжана и Кевина Мерфи за первоначальные обсуждения и отзывы. Мы признательны Фреду Алкоберу, Хибаку Али, Мариан Кроук, Аарону Донсбаху, Талси Доши, Тоджу Дьюку, Дугласу Эку, Джейсону Фрейденфельдсу, Брайану Габриэлю, Молли ФитцМоррис, Дэвиду Ха, Филипу Пархэму, Лоре Пирс, Эвану Рапопорту, Лорен за их усердную работу и поддержку.