Ютуб блогер сравнил Dall-E 2 и Midjourney и вот что из этого вышло
Автор давал обеим нейросетям одинаковое описание, а после сравнивал две картинки, результат оказался не совсем очевидным.
Midjourney, показал себя не очень хорошо в случае с абстракцией лица, хотя и выдал необычные арты, тогда как DaLL-E 2 довольно хорошо справлялся со всеми запросами, хотя тоже имел огрехи.
Дальше были инопланетные фрукты, с которыми обе нейронки справились довольно хорошо, но фрукты midjourney оказались более красочными и выглядели очень необычно в отличии от DaLL-E 2.
Грустные котики в синих толстовках так же были очень хорошо сгенерированны обеими нейросетями хотя midjourney опять же немного ушёл в абстракцию и котики получились не совсем реалистичными. А вот что у нейронок совпало так это мороженко оно получилось у обеих довольно хорошо.
В итоге мы получили что DaLL-E 2 немного опережает midjourney в качестве созданных изображений хотя это относится только к реалистичным фотографиям.
Автор давал обеим нейросетям одинаковое описание, а после сравнивал две картинки, результат оказался не совсем очевидным.
Midjourney, показал себя не очень хорошо в случае с абстракцией лица, хотя и выдал необычные арты, тогда как DaLL-E 2 довольно хорошо справлялся со всеми запросами, хотя тоже имел огрехи.
Дальше были инопланетные фрукты, с которыми обе нейронки справились довольно хорошо, но фрукты midjourney оказались более красочными и выглядели очень необычно в отличии от DaLL-E 2.
Грустные котики в синих толстовках так же были очень хорошо сгенерированны обеими нейросетями хотя midjourney опять же немного ушёл в абстракцию и котики получились не совсем реалистичными. А вот что у нейронок совпало так это мороженко оно получилось у обеих довольно хорошо.
В итоге мы получили что DaLL-E 2 немного опережает midjourney в качестве созданных изображений хотя это относится только к реалистичным фотографиям.
👍17🔥5
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
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
👍8🔥4😱1
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👈
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👈
👍12🔥2
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?
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?
Unity
Unity Real-Time Development Platform | 3D, 2D, VR & AR Engine
Create and grow real-time 3D games, apps, and experiences for entertainment, film, automotive, architecture, and more. Get started with Unity today.
🔥13👍6
image_2022-08-12_23-00-30.png
171 KB
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
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
👍9
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.
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.
👍8🔥1
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👈
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👈
👍15👎1
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.
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.
WIRED
Sloppy Use of Machine Learning Is Causing a ‘Reproducibility Crisis’ in Science
AI hype has researchers in fields from medicine to political science rushing to use techniques that they don’t always understand—causing a wave of spurious results.
👍11🎉2
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👈
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👈
👍15🔥5💩1
История о том, как админ играл в текстовую игру с ИИ и "проиграл"
Пока искал новую новость для канала, случайно нашёл эту нейронку. Забавно подумал я, и решил побыстрому начеркать историю, и развить её с помощью этого ИИ. Как говорится вышло и вкусно и грустно.
Так же нейронка имеет другие заранее написанные истории которые довольно популярны. Их можно взять за основу для своей истории.
Одним из недостатков стоить отметить, что пока я играл нейронка выдавала пару раз сюрприз в виде начала всей истории сначала что приводило к полному рестарту всей истории. А так же может присутствовать ненормативная лексика.
Из плюсов, нейронка довольно хороша в своей работе, и генерирует довольно связный по смыслу текст, а не какую то рандомную дичь(иногда бывает)
Так же можете скидывать свои истории в коменты.
P.S. Не бейте за пунктуацию, да я знаю.
P.P.S Все события сказанные в тексте являются вымышленными а все совпадения случайны. Автор не несёт цели пропаганды наркотиков, да и вообще это всё нейронка :)
Пока искал новую новость для канала, случайно нашёл эту нейронку. Забавно подумал я, и решил побыстрому начеркать историю, и развить её с помощью этого ИИ. Как говорится вышло и вкусно и грустно.
Так же нейронка имеет другие заранее написанные истории которые довольно популярны. Их можно взять за основу для своей истории.
Одним из недостатков стоить отметить, что пока я играл нейронка выдавала пару раз сюрприз в виде начала всей истории сначала что приводило к полному рестарту всей истории. А так же может присутствовать ненормативная лексика.
Из плюсов, нейронка довольно хороша в своей работе, и генерирует довольно связный по смыслу текст, а не какую то рандомную дичь(иногда бывает)
Так же можете скидывать свои истории в коменты.
P.S. Не бейте за пунктуацию, да я знаю.
P.P.S Все события сказанные в тексте являются вымышленными а все совпадения случайны. Автор не несёт цели пропаганды наркотиков, да и вообще это всё нейронка :)
🔥4👍2😁1💩1
Будущее наступило старик...🦾
Вместо того, что бы взять на проект дизайнера, Vladimir Brejcha нанял нейронную сеть!!!🔥🔥🔥
Если вкратце, то что бы полностью заменить квалифицированного дизайнера, пришлось научиться грамотно и точно формулировать запрос, а так же, после получения арта, прогонять его через дополнительную нейросеть, для увеличения разрешения картинки. Кстати, для получения первоначального арта, они используют DALL-E. 👍
Об этом и другом, подробнее рассказано в этой статье - ссылка
Ну что ребята, рабочее место одного дизайнера уже заняла машина, не хочу нагнетать, но это только начало 😈😈😈
Вместо того, что бы взять на проект дизайнера, Vladimir Brejcha нанял нейронную сеть!!!🔥🔥🔥
Если вкратце, то что бы полностью заменить квалифицированного дизайнера, пришлось научиться грамотно и точно формулировать запрос, а так же, после получения арта, прогонять его через дополнительную нейросеть, для увеличения разрешения картинки. Кстати, для получения первоначального арта, они используют DALL-E. 👍
Об этом и другом, подробнее рассказано в этой статье - ссылка
Ну что ребята, рабочее место одного дизайнера уже заняла машина, не хочу нагнетать, но это только начало 😈😈😈
🔥10😱8🤮3❤1😢1
Инструмент ИИ для преобразования текста в изображение получил новое дополнение в виде новой модели Stable Diffusion от Stability AI.
Пользователь Reddit pooppooppoopie использовал ее для генерации персонажей Overwatch.
Как вам результат? Присылайте ваши попытки сгенерировать персонажей.
Пользователь Reddit pooppooppoopie использовал ее для генерации персонажей Overwatch.
Как вам результат? Присылайте ваши попытки сгенерировать персонажей.
👍23🔥1