Раздевание девушек на фотографиях становится все более популярным с развитием цифровых технологий. Цифровые инструменты позволяют пользователям манипулировать изображениями и улучшать их, что упрощает процесс раздевания девушек на фотографиях. В этой статье мы рассмотрим 5 лучших нейронных сетей, которые раздевают девушек на фотографиях.

4.4K показов 1.5K открытий

Давайте рассмотрим каждую из них.

1. ClothOFF: ClothOFF – популярная платформа с открытым исходным кодом, используемая для машинного обучения и приложений искусственного интеллекта. На ее основе было разработано несколько нейронных сетей для раздевания девушек на фотографиях, в том числе модель LeNet.

После регистрации у вас появиться возможность обработать одну фотографию совершенно бесплатно. 

2. BikiniOFF: BikiniOFF – это лучший бот Telegram глубокого обучения, который интегрирован с Stable Diffusion для создания мощных нейронных сетей для раздевания девушек на фотографиях.

По популярности среди русскоязычного сегмента, он занимает лидирующие показатели, что уже само по себе вызывает доверие.

Нажимает на “Раздеть девушку” и буквально через пару секунд бот всё сделает за вас. Главное выбирать изображения хорошего качества.

Результат:

Оценка: 9/10

3. DeepSukebe: DeepSukebe – еще одна популярная библиотека глубокого обучения, используемая для разработки нейронных сетей для раздевания девушек на фотографиях. С ее помощью было создано несколько самых современных моделей для этих целей.
Качество обработок на самом деле довольно среднее. Да и скорость обработки страдает. Плюс, много требований и неудачный интерфейс.

Результат:

Оценка: 4/10

4. UndressAI: UndressAI – это библиотека компьютерного зрения, которая может быть использована для разработки приложений обработки изображений, в том числе для разделения девушек на фотографиях с помощью нейронных сетей.

Загружаем фотографию, жмём “Next”

Результат:

Оценка: 7/10

В заключении хочется подчеркнуть, что сама тема довольно интересна, но прошу вас использовать данные сервисы в пределах законов.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *