Вот это вот вообще огненно и работает в режиме реального времени.
Скорее бы исходники выкатили.

Подробнее на странице проекта

Давно не развлекался с текстами.
Вспомнил старую забаву — цепи Маркова.
Взял книгу "Внутреннее устройство Microsoft Windows" и книгу "Библия Сатаны". С помощью этого репозитория (там внутри по сути питоновский Markovify и классификатор) сгенерировал усредненных цитат. Вот что получилось:

»Если человеку нужен Бог, он соединяется с остальными узлами специальной шиной.

»Мастурбация рассматривается как зло, потому что для получения соответствующей информации она использует драйвер устройства.

»Описание SYNCH_LEVEL и его вера в силу проклятия настолько велика, что он обменивается сообщениями с сервисами.

»Целевой считается отлаживаемая система, а управляющей — та, в которой все процессоры используют это прерывание для измерения кванта времени, выделенного потоку, и для поддержания жизни после смерти.

»Так же есть факт, что спин-блокировка с очередью устанавливает флаги, а не подставляет после удара другую щеку!

»Шестнадцатый енохианский ключ открывает врата в Ад и вызывает стартовую процедуру, указанную в вызове CreateTbread.

»Кроме того, закрытие описателей объекта, принадлежащих приложению, еще не означает, что этот человек — заплутавший мазохист, напрашивающийся на свое уничтожение.

»Для рекурсивного прохода по подструктурам, используйте ключ — призыв к отмщению и проявлению справедливости.

This Marilyn Monroe never existed 👌🏻.
StyleGAN + Latent space regressor + CLIP (probably).

Thanks @metasemantic on Twitter

https://github.com/dobrosketchkun/NeuralKuvshinov_v2

Если всё ещё интересно, до меня тут недавно дошёл новый способ предобработки датасета Кувшинова и я родил вторую версию - с намного более качественными результатами (сравнение в ридми есть). Ну и бонусом всякие подборки и парочку видео типа ЛюсидДрима - https://www.youtube.com/watch?v=1TjWFAq1SiU

С одной стороны очень охуенно, а с другой -- обычный компухтер это все не переварит, а облачные решения слишком дороги, проще платить шекели чувакам из Open AI за доступ к модели со 175 миллиардами параметров, благо в вайтлист сейчас они принимают почти всех

Ох, тут можно отправить своё имя на Марс! Зачем это нужно я не знаю, но звучит охуенно!

https://mars.nasa.gov/participate/send-your-name/mars2020/

Среда, мои чуваки! А это значит, что настало время генерировать удивительные факты о лягушках с помощью нейросети GPT-3 и постить в этот канал.

>>Лягушки не любят алкогольных напитков из-за того, что выпив начинают рычать на болотных пиявок.

>>У лягушек есть своя космическая программа и даже свой Гагарин, о котором никто ничего не знает, кроме самих лягушек.

>>Если в лягушку попадает молния, она мгновенно вырастает до размеров Вселенной и взрывается, уничтожая все вокруг (т.н. Большой Взрыв)

>>Во время депрессий лягушки становятся адскими тварями, возрождающимися в самые дикие и темные времена, чтобы снова повторить кошмарные преступления

>>От лягушек зависит цвет лица королевы Елизаветы

>>В случае ядерного взрыва лягушки реагируют на его, поднимая квакающий «гамма-писк» по всем рядам своей всепланетной иерархии.

Ееее! Спасибо вам ❤️❤️❤️

​​Как магазины узнают, что вы любите? Как им удается предложить вам именно то, что вы захотите купить? Делают они это очень интересным способом: собирают огромное количество информации о самых разных людях, а потом анализируют и выявляют закономерности. Если кто-то, похожий на вас, купил этот товар, то и вам он может понравиться — логично?

Называется все это анализ данных, а занимаются этим дата-аналитики. Это очень интересная и востребованная профессия. Освоить ее можно на курсе «Аналитик данных» от Skillfactory.

Тут есть, что тебе предложить: специализация Data Science, где студенты за 12 месяцев решают десятки крутых практических задач, среди них — обучение сервиса распознаванию речи, выявление мошеннических транзакций и генерация музыки или стихов. 

Python, machine и deep learning, Data engineering и менеджмент для Data Science — менторы помогут в изучении каждого из этих блоков. Но SkillFactory позаботилась и о трудоустройстве, собрав закрытые вакансии для лучших выпускников программы

🚀Уже точно пора учиться и позновать новое!
❗️Только для подписчиков канала сейчас дейтсвует скидка 55% на курс по промокоду SHIT!
РЕГИСТРИРУЙСЯ ➡️https://clc.am/m_UyBg

Так видел один из художников 1930 года будущее. Как же точно! Удивительно, как далеко мы продвинулись в технологическом плане меньше, чем за 100 лет

Сижу экспериментирую с CLIP и StyleGAN моделью.
Текстовый запрос "Обама с рыжими волосами" в один момент превращает какую-то тетку в Обаму с рыжими волосами.
Еще пол года назад для достижения похожего результата нужно было самому сидеть пердолиться с кучей векторов, либо рисовать в графическом редакторе нечто похожее для дальнейшего поиска в модели, а сейчас просто в одно предложение поясняешь машине что хочешь получить на выходе и получаешь. И это очень охуенно!

Очередная попытка учить стайлган на работах Покраса Лампаса. В этот раз был немножко другой подход и другие параметры обучения.
На ютубах видео без шакалов

А вообще, только сейчас сообразил, как добиться интересных результатов при маленьких датасетах. В данном случае можно взять модель, обученную на архитектуре (да и вообще другую не слишком абстрактную) и модель из поста выше, обученную почти до оверфита и заменить 64x64 слои так, чтоб первая модель задавала форму, авторая — содержание. Позже надо будет попробовать

Информационная безопасность, курсы, книги, подборки полезного материала для IT специалистов — https://t.me/Social_engineering