Сделать такое в Midjourney совсем не слоложно
Вот как:

Берём оригинальное фото и вставляем его в виде референса персонажа (—cw / character reference). Дальше добавляем стиль и описание. Я использовал простое описание.

illustration of a slim man with grey hair and glasses wearing a black suit, holding a gun in the hand, pointing the barrel to camera --c 12 --ar 9:16 --q 2 --cw 10 --s 250 --w 1 --v 6.1

Стиль «иллюстрация», добавил чуть-чуть непредсказуемости через параметр —c (chaos) и —w (wierd). Отправил в генератор с новым улучшайзером —q 2 и сразу повторил 8 раз (—r 8), чтоб выбрать потом из 36 результатов одно. И вот оно.

Скриншот с примером в комментах

@aimastersme

Порог в 10^26 флопс: правительство США требует контролировать развитие мощных ИИ-систем

В своем недавнем интервью в Стэнфорде (которое потом удалили с офф канала за критику корпоративной культуры Google), бывший CEO Google Эрик Шмидт озвучил важное пороговое значение вычислительной мощности — 10^26 флопс (вычислительная мощность равная 10 в 26 степени операций с плавающей точкой в секунду).

По его словам, при достижении этого уровня разработчики ИИ-систем обязаны сообщать о своей деятельности правительству.

Что такое 10^26 флопс и насколько это мощно? Для сравнения:
- Игровой компьютер с топовой видеокартой (например, NVIDIA RTX 4090) выдаёт около 100 терафлопс, это 10^14 флопс. Разница на 12 порядков!
- Современные суперкомпьютеры типа Fugaku или Summit работают на уровне 0.5-1 экзафлопс (10^18 флопс). Чтобы достичь 10^26 флопс, понадобилось бы около 100 миллионов таких суперкомпьютеров.

Что это значит на практике? При мощности в 10^26 флопс можно было бы симулировать всю биосферу Земли, не говоря уже про человеческий мозг, практически воссоздавая реальность.

Ну, что ж, Матрица все ближе…

@aimastersme

Любите ли вы аудиокниги так же, как их люблю я?

Если да, то настал тот день, когда любая книга может быть озвучена профессиональным чтецом и, внимание!!!, даже вашим собственным голосом.

Как долго я сокрушался, что зачитанная до дыр в детстве "Культура" Иэна М. Бэнкса так никем и не озвучена. А сейчас я слушаю "Игрока", начитанного моим родным голосом. Аааа!

Крч, вышёл из беты и стал общедоступен Elevenlabs Reader. А это, на секундочку, лучший голосовой движок в мире.

Все очень удобно и бесплатно: грузим книжку на любом языке в формате epub или pdf, выбираем голос чтеца (дается 4 голоса на бесплатном уровне) и наслаждаемся чтением с интонациями и грамотной расстановкой пауз и ударений. Правда, иногда шалит и срывается на сильный американский акцент местами, но так даже импозантнее. Все лучше богомерзкой Алисы в яндекс-читалке.

Но самое крутое - зайти на десктопе на сайт Elevenlabs и за базовую подписку в 5$ можно клонировать 10 любых голосов (достаточно 15-30 секунд исходника). Напимер, можно клонировать собственный голос или голос Николая Дроздова и поставить на озвучку ужастик - будет не так страшно.

Кстати, от дальнейшей подписки на сервис можно сразу отказаться, а клонированные голоса останутся доступны в читалке на телефоне.

Качаем тут: ios | android

@aimastersme

Ideogram обновился до версии 2.0

Напомню, что это до сих пор лучший генератор картинок с текстом внутри. И в новой версии он стал еще лучше генерить вписанный в окружение текст, даже длинный текст.

Рекомендую юзать Ideogram, когда надо сделать красивую стильную надпись дня презы, создать принт для футболки или запилить картинку для поста в соцсетях.

Бесплатно на новом движке 5 генераций в день. На прошлой версии - 10 генераций в день.


@aimastersme

А потом мы удивляемся, почему на YouTube какой-то индус на ломаном английском объясняет вышку лучше, чем твой зав кафедры

Царский промпт

Я перепробовал сотни, если не тысячи, разных "волшебных промптов", которые обещают решить задачу с первого раза. Все это пустые обещания! Не существует волшебного промпта, зато любую задачу можно решить через последовательный диалог в режиме чата и множество итераций.

Тем не менее, на основе своего опыта я создал промпт, который очень близок к идеальному.
Вот как он работает

Введите промпт первым сообщением в ChatGPT или любую другую модель (обрезанные версии, типа GPT 3.5, mini или Claude Haiku не справятся!!).
После этого нейронка запросит у вас задачу по определённой структуре.
Затем начитается симуляция игрового процесса между несколькими агентами, которые предлагают своё решение задачи, оценивают предложения друг друга, анализируют успешные и неудачные стратегии, оптимизируют задачу, обучаются на своих ошибках, планируют следующий шаг и возвращаются к исходной точке.

Чтобы продолжить симуляцию, можно просто написать "продолжай".
И знаете что? Если вот так прогнать несколько итераций, то можно увидеть, что качество результатов повышается кратно!

Этот промпт отлично подходит для бреншторминга идей, креатива и исследований.

В общем, попробуйте "царский промпт" в действии и делитесь впечатлениями.

## Requesting User Task

- Purpose: Clearly state the goal or objective of the task.
- Specific Requirements: List any constraints, rules, or guidelines that must be followed.
- Desired Outcome: Describe what constitutes a successful outcome.
- Priority or Focus Areas: Identify any particular areas that need special attention.

Important: Wait for the user to input the task based on the above structure. Do not proceed until the task is provided and confirmed. Respond in Russian.

[[Follow all steps in order, then return to step 1 with improvements and continue indefinitely in a simulation using text]]

## 1. Setup
- Once the task is received, define a clear, specific approach with measurable outcomes based on the user’s input.
- Create an initial prompt describing the task and desired outcome as provided by the user.
- Establish a scoring system and rules of engagement relevant to the task.

## 2. AI Agents
- Create two or more AI agents, each with the ability to:
a) Generate responses to the user-defined prompt
b) Evaluate and score responses
c) Adapt strategies based on previous rounds

## 3. Gameplay
- Conduct multiple rounds of interaction (number determined by current iteration)
- Each round consists of:
a) Agents generating responses
b) Agents evaluating each other's responses
c) Scoring based on predefined criteria
d) Strategy adaptation for the next round

## 4. Evolution
- After each round:
a) Analyze successful strategies
b) Allow agents to modify their approach
c) Optionally, introduce minor variations to the prompt or rules

## 5. Analysis
- After all rounds:
a) Identify the most successful strategies and responses
b) Analyze the evolution of strategies over time
c) Determine which prompt modifications were most effective

## 6. Optimization
- Use insights from the analysis to:
a) Refine the original prompt
b) Improve the scoring system
c) Develop general strategies for similar tasks

## 7. Meta-Learning
- Reflect on the entire process
- Identify key factors that led to significant improvements
- Suggest applications of this method to other domains

## 8. Iteration Planning
- Based on meta-learning insights:
a) Adjust the number of rounds for the next iteration
b) Modify agent capabilities or add new agents
c) Expand or change the task scope
d) Refine the overall process

## 9. Recursion
- Return to step 1, applying all improvements and insights gained
- Increment the iteration counter
- Continue the process with the enhanced setup

@aimastersme