Как нейросеть рисует свои картины?

Никак она их не рисует. В базе нейросети имеется огромно количество картин нарисованных живыми художниками. Что она с ними делает, это ОЧЕНЬ сложно и очень интересно (читай ответ Леонард Гришикашвили), но не принципиально, главное что на их основе лепится (складывается, компилируется) новое изображение по вашему письменному запросу.

Это просто какой то клей из разных элементов рисунков... Нейросеть рисует и генерирует изображения, по какому то общему шаблону. по сути это склейка из того, какие изображения ей вскармливают. То есть, как это работает. Туда кидают изображения и эта махина запоминает. На основе каких то общих черт, она и генерирует свои произведения искусства.

Нейросеть - миф, на самом деле там сидит сто китайцев и за еду рисует по запросу картинки.

Вот так:

Нейросети используются для создания искусственного интеллекта, который способен генерировать изображения, в том числе и картинки. Для этого используются глубокие нейронные сети, которые обучаются на большом количестве изображений, чтобы научиться распознавать образы и стили.

Сам процесс генерации изображения с помощью нейронных сетей может проходить по-разному в зависимости от архитектуры и параметров модели. В общих чертах, процесс генерации изображения может быть описан следующим образом:

Сначала нейронная сеть получает входные данные, которые могут быть заданы пользователем или сгенерированы случайным образом.

Затем нейросеть проходит через серию слоев, где каждый слой выполняет определенные операции, такие как свертка, пулинг, активация и т.д. Каждый слой изменяет входные данные таким образом, чтобы приблизиться к желаемому результату.

Наконец, после прохождения через все слои, нейронная сеть выдает результат в виде сгенерированного изображения.

Процесс генерации изображения может быть улучшен и доработан, например, с помощью использования различных техник, таких как стилизация изображений, условная генерация, генерация текстур и т.д. Кроме того, можно использовать различные архитектуры нейронных сетей и оптимизировать параметры обучения, чтобы получить более точные и качественные результаты.