Клип для Егора Летова от ИИ

На основе текста Егора Летова - "Всё идёт по плану", и Нейронной сети Midjourney создали клип.

Как вы считаете, попала ли нейронка в смысл его текстов, или это просто набор картинок?

Оригинал поста

Multiface - датасет Meta для создания сверхреалистичнах аватаров.

Компания Meta активно занимается созданием метовслеленной и для нее нужны аватары людей. Но посмотрев на то, что сейчас может предложить 3d графика компания решила что ей это не подходит. Так как привычные 3d модельки людей не могут в микро мимику.

В итоге компания решила использовать для рендера технологию NeRF(нейросетевой ренедеринг), а также использовать нейросети для создания самих аватаров.

Для этой цели был создан этот датасет. Вес датасета 65 терабайт. Дата сет включает в себя:

1)захваченные изображения с каждого вида камеры с разрешением 2048 × 1334 пикселей
2)отслеживаемые сетки, включая позы голов
3)развернутые текстуры с разрешением 1024 × 1024 пикселей
4)метаданные, включая внутреннюю и внешнюю калибровку камеры, и звук

Ссылка
P.S. Компания Meta признана экстремистской на территории РФ.

Нужна 8к 360 панорама? Теперь это легко.

Nvidia представили GauGAN360. Нейросеть которая поможет вам в браузере накидать шикарную 8к панораму и займет это минут 15-20.

Видео

Живописи конец?🤔

Таким вопросом задалась Татьяна Рыжкова из РИА Новости. В своей статье она опросила художников, что они думают о нейросетях.

Опрошенные художники не смогли прийти к единому выводу...
Например, Евгения Стерлягова (художница, куратор, создательница онлайн-галереи "Лабиринт Павла") считает, что о цифровом искусстве говорить можно, если ИИ внесет новый смысл оцифрованной картине.
А вот Иван Волжский (художник) считает, что цифровое искусство всем надоест.😡

А как считаете вы? За холстом или цифрой будущее? Смотря наши новости вы наверняка поняли, что генерации ИИ начинают использовать повсеместно, так что я думаю, что сгенерированные картины найдут себе множество применений, что не скажешь про холст, который просто висит на стене 😁

Нейросети идут в режиссеры

Захват события с нескольких ракурсов камеры дает зрителю наиболее полную и интересную картину. Чтобы трансляция была интересной, режиссер должен решить, что показывать в каждый момент времени. С увеличением количества камер это становится все более сложной задачей. Внедрение широкоугольных камер позволило более полно запечатлеть события, из-за чего режиссеру стало еще труднее выбрать хороший кадр.

Для решения этой проблемы 4 исследователей из Университета Хасселта представили программу на основе нейронных сетей, которая, учитывая несколько видеопотоков сверхвысокого разрешения события, может генерировать классную видео картинку.

Алгоритм является универсальным, его можно применять к большинству сценариев с участием людей. Работает как офлайн, так и в режиме реального времени.

Как вы считаете режиссерам пора начинать переобучение или нейронки не вывезут?

Ссылка

Использование искусственного интеллекта для управления цифровым производством

Ученые и инженеры постоянно разрабатывают новые материалы с уникальными свойствами, которые можно использовать для 3D-печати, но выяснить, как печатать из этих материалов, может оказаться сложной и дорогостоящей задачей.💵

Часто опытный оператор должен использовать ручной метод проб и ошибок — возможно, делая тысячи отпечатков — для определения идеальных параметров.

Исследователи использовали искусственный интеллект, чтобы упростить эту процедуру. Они разработали систему машинного обучения, которая использует компьютерное зрение для наблюдения за производственным процессом, а затем исправляет ошибки в обработке материала.

Работа позволяет избежать непомерно дорогого процесса печати тысяч или миллионов объектов для обучения нейронной сети. И это может позволить инженерам легче включать новые материалы в свои отпечатки, что может помочь создавать объекты с особыми свойствами.

Сможет ли ИИ вытеснить людей с завода?🤖

Источник👈

Компания Ziva Dynamics, объявила о выпуске Ziva Face Trainer.

Ziva Face Trainer - это новая разработка по риггингу лица на основе машинного обучения. Технология, основанна на ZivaRT и способна обучить любую модель лица самым сложным мимикам в режиме реального времени.

По словам команды, Ziva Face Trainer построен на основе обширной библиотеки 4D-данных объемом 15 терабайт, запатентованных алгоритмов машинного обучения и поставляется с высокопроизводительными анимируемыми моделями, которые могут передавать более 72 000 тренировочных шейпов и лицевых поз. Более того, сервис был протестирован на различных формах головы, как реалистичных, так и фантезийных, позволяя работать практически с любым персонажем.

Подробнее про нововведение можно почитать на странице Ziva.

Отпишитесь как вам новая технология? Надо ли риггерам волноваться и начать крушить сервера с нейронкой?

FIGO -нейросеть криминалист.

Отпечатки пальцев играют важную роль в установление личности. Хотя для сравнения отпечатков пальцев было создано множество различных методов, автоматическая идентификация отпечатков пальцев все еще находится в зачаточном состояние.

Производительность традиционных автоматизированных системы идентификации отпечатков пальцев(AFIS) зависит от наличия действительных контрольных точек и по-прежнему требует помощи человека на этапах выделения и идентификации признаков.

Для автоматизации процесса проверки отпечатков пальцев исследователь, из Технологического Университета Теннеси, предложил новый метод основанный на генеративно-состязательной сети и методах однократного обучения (FIGO).
Его решение содержит два компонента:
1) улучшения отпечатков пальцев
2) идентификации по отпечаткам пальцев.

Первые тесты предложенного метода показывали, что можно с высокой точностью получит необходимую информацию из одной выборки.

Ждем дальнейших исследований и опытов в этом направление.

Инфо

Всем привет.

Тут в открытый доступ вышел курс от MIT "Deep Learning for Art, Aesthetics, and Creativity".

Для всех кто понимает английский и хочет поглубже разобраться в теме просто дичайше рекомендую.

Исследователи использовали глубокое обучение для более точного, чем когда-либо, моделирования образования кристаллов льда в атмосфере. Это поможет лучше предсказывать погоду.🌪

Исследователи использовали глубокое обучение, чтобы предсказать, как ведут себя атомы и молекулы. Впервые этот метод был использован для моделирования чего-то столь сложного, как образование кристаллов льда, также известное как зарождение льда. Это один из первых этапов образования облаков, откуда и поступают все осадки. 

Зарождение льда в настоящее время прогнозируется на основе лабораторных экспериментов.

Возможность более точного моделирования того, как кристаллы льда формируются в атмосфере, значительно улучшит прогнозы погоды, особенно те, которые касаются того, будет ли дождь или снег, и если да, то в какой степени. Это также может помочь в прогнозировании климата, улучшив способность моделировать облака, которые сложным образом влияют на температуру планеты.

Неужели теперь можно будет верить прогнозу погоды?

Источник👈

Хайп вокруг искусственного интеллекта заставляет исследователей в разных областях, от медицины до социологии, использовать методы, которые они не понимают, и это приводит к волне ложных результатов.

За последние 10 лет вышло много громких исследований с использованием машинного обучения. Нам обещали все, начиная от предсказания гриппа и заканчивая предсказанием гражданской войны. Во время эпидемии новые модели предсказания волн ковида появлялись чуть ли не каждый день.

Хайп создал вокруг инструментов машинного обучения ауру серебряной пули и многие ученые на это повелись.

Результатом этого хайпа стали ошибки в 329 исследованиях в разных областях. Причиной этих ошибок является то, что большинство ученых не умеют работать с методами машинного обучения и не знают их ограничений.

Ссылка на новость.

Так что не ведитесь на хайп.

Инженер любитель создал дверцу с ИИ, чтобы помешать своей кошке приносить в дом мёртвых мышей и птиц.

Мартин Розински со своей девушкой Мишель и кошкой Джинкс переехали в новый дом. И, похоже, кошке он так понравился, что она решила отблагодарить людей. Но она делала это по-своему — принося мёртвых мышей и птиц прямо в дом. Чаще всего это происходило ночью.

Из за чего хозяину пришлось придумать кошачью дверцу с ИИ под названием OnlyCat. Она включает в себя камеру с ИИ, которая распознаёт не только кошку, но и её жертву. Если Джинкс приходит с добычей, то система попросту не открывает кошачью дверь перед животным. Также на телефоны владельцев приходит фото «подарка».


Теперь автор намерен вывести продукт на рынок, для чего он связался с инжиниринговой компании Transmission Dynamics, где работает его брат. Проект планируют финансировать с помощью краудфандинга.

Источник👈