Элиста, 358005
Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor
Elista, 358003
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.
One of the ways to optimize the educational process is the presentation of educational material in the form of a polycode (creolized) text. Creolized text is a non-linear text, in the structuring of which, along with verbal, iconic means are used, as well as means of other semiotic codes (color, font, etc.), for example, in the form of non-verbal elements such as illustrations, graphic and pictorial means, diagrams, video and photo plots, visual images- drawings and videos. Selfcreation of the required content components. As a means of filling the content policedog text, you can use neural networks, in particular, announced in November 2021 neural network ruDALL-E of the company Yandex, which is able to create images based on text descriptions in different languages or neural network Imagen from Google that generates the image's description. The Imagen neural network was developed by the Google Brain research project team, which specializes in the study of artificial intelligence based on deep learning. Drawings Imagen created by the neural network from Google of good quality, but the range of options is limited to the proposed set of possible values When using the neural network ruDALL-E of the company Yandex, which is able to create images based on text descriptions in various languages. they are of good quality, while ruDALL-E is able to create high-quality images based on a text description in various languages. The article provides examples of the use of the above-mentioned neural networks to generate images based on a verbal description and concludes that they can be used for these purposes.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.