Как делают автоматизацию дизайна?

Ии так запрограммирован. Хочешь так же, или разбирайся в разборке Ии, там научат и всё покажут с практикой.

Для создания автоматизации дизайна, которая бы генерировала изображения на основе введенного текста, можно использовать различные подходы и инструменты. Одним из распространенных способов является использование искусственных нейронных сетей, таких как генеративные состязательные сети (GAN) или вариационные автоэнкодеры (VAE).

Вот общий подход к созданию такой автоматизации:

1. Сбор и подготовка данных: Вам понадобятся данные, состоящие из пар текст-изображение. Эти данные можно собрать самостоятельно или воспользоваться доступными наборами данных. Для вашего случая, вам нужны изображения, соответствующие различным текстовым описаниям, например, "Мне 20 лет" и "Зовут Серега". Чем больше разнообразных данных у вас будет, тем лучше результаты могут получиться.

2. Обучение модели: Вы можете использовать архитектуру GAN или VAE для обучения модели, которая будет преобразовывать текстовую информацию в изображение. Обучение модели может потребовать значительного объема вычислительных ресурсов и времени, особенно если вы работаете с большими наборами данных.

3. Генерация изображений: После обучения модели вы сможете использовать ее для генерации изображений на основе введенного текста. Вы можете реализовать это в вашем телеграм-боте, связав модель с API или библиотеками машинного обучения.

4. Доработка и улучшение: Ваша модель может не всегда давать идеальные результаты. Возможно, некоторые сгенерированные изображения будут некачественными или не соответствовать вашим ожиданиям. В таком случае, вы можете внести корректировки в обучающие данные, изменить архитектуру модели или провести дополнительное обучение, чтобы улучшить результаты.

Необходимо отметить, что создание автоматизации дизайна, способной генерировать качественные изображения на основе текстового ввода, может быть сложной задачей. Это требует хорошего понимания глубокого обучения, нейронных сетей и обработки изображений. Если вы новичок в этой области, возможно, вам понадобится изучить основы машинного обучения и практиковаться в создании моделей перед тем, как приступить к созданию автоматизированной системы дизайна.