Автор Алексей ITBro 
В современном цифровом мире создание доступного и удобного контента становится все более востребованным. Одной из важных составляющих веб-страниц и мобильных приложений являются изображения, которые помогают лучше воспринимать информацию и улучшают визуальное восприятие. Однако для пользователей с ограниченными возможностями или в условиях, когда изображение не может быть загружено, необходим альтернативный текст — атрибут alt. Автоматизация процесса его создания с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения значительно упрощает работу веб-разработчиков и улучшает качество пользовательского опыта.
Зачем нужен альтернативный текст изображения
Альтернативный текст, или alt-тег, служит для описания содержания изображения для тех, кто не может увидеть его визуально. Это могут быть люди с нарушениями зрения, пользователи, у которых изображения не загружаются из-за медленного интернета или особых настроек браузера. Таким образом, alt-тег обеспечивает доступность и способствует SEO-оптимизации сайтов.
Кроме того, грамотное описание изображений важно для поисковых систем, поскольку они не «видят» графический контент, а анализируют тексты, чтобы лучше понимать тематику страницы. Недавние исследования показывают, что сайты с правильно и полно заполненными альтернативными текстами получают на 15-25% больше органического трафика.
Создание качественных описаний вручную — задача трудоёмкая и подверженная человеческому фактору. Здесь на помощь приходит нейросетевая генерация alt-описаний, способная автоматически создавать содержательные и релевантные подписи к изображениям.
Как работает автоматическое описание изображений с использованием нейросетей
Автоматическая генерация альтернативного текста базируется на сложных алгоритмах машинного обучения, главным образом — на моделях глубокого обучения, способных анализировать визуальные и семантические особенности картинок. Среди наиболее распространённых архитектур — сверточные нейронные сети (CNN) для извлечения признаков изображения и рекуррентные или трансформерные модели для формирования логичного текстового описания.
Процес включает несколько этапов: сначала нейросеть анализирует изображение, выделяя ключевые объекты, сцены, действия и контекст. После этого внутренняя языковая модель преобразует полученные данные в связный и емкий текст, который может служить качественным alt-тегом.
Для повышения точности и релевантности текста современные системы обучаются на огромных корпусах данных с миллионами аннотированных изображений, что позволяет им адаптироваться под самые разные тематики — от природных ландшафтов до технических схем и пользовательских интерфейсов.
Типы архитектур нейросетей для генерации описаний
- CNN + RNN (рекуррентная нейронная сеть): CNN извлекает визуальные признаки, а RNN генерирует последовательность слов, формируя описание.
- Трансформеры: более продвинутые модели, способные обрабатывать большие контексты и создавать тексты с более сложной структурой и смыслом.
- Мультимодальные модели: объединяют обработку нескольких типов данных, что улучшает понимание изображений и контекста вокруг них.
Преимущества и ограничения использования нейросетей для создания alt-тегов
Главное достоинство автоматизации — существенное сокращение времени и ресурсов, необходимых для наполнения сайта качественными описаниями. Это особенно актуально для крупных порталов с тысячами изображений.