Галерея иконок iOS-приложений
Подборка (чуть менее 2000) иконок. Разбито по цветам, дизайнерам, категориям, годам. Есть аналогичные сайты для macOS и wathcOS.
Сайт: https://www.iosicongallery.com/
Подборка (чуть менее 2000) иконок. Разбито по цветам, дизайнерам, категориям, годам. Есть аналогичные сайты для macOS и wathcOS.
Сайт: https://www.iosicongallery.com/
AlphaFold обнаружила тысячи возможных психоделиков. Помогут ли его предсказания открытию лекарств?
Исследователи использовали AlphaFold, инструмент для предсказания структуры белков, чтобы определить сотни тысяч потенциальных новых психоделиков. Прогнозы показывают, что AlphaFold может быть использован для быстрого открытия лекарств, на что при использовании обычных методов могут уйти годы. Хотя некоторые ученые скептически относятся к возможности этой технологии изменить сферу разработки лекарств, есть свидетельства того, что инструмент имеет большой потенциал в помощи ученым. Isomorphic Labs, подразделение DeepMind, занимающееся разработкой лекарств, недавно объявило о заключении сделок на сумму до 3 миллиардов долларов на поиск лекарств с помощью инструментов машинного обучения, таких как AlphaFold.
Скептики и оптимисты: https://www.nature.com/articles/d41586-024-00130-8
Исследователи использовали AlphaFold, инструмент для предсказания структуры белков, чтобы определить сотни тысяч потенциальных новых психоделиков. Прогнозы показывают, что AlphaFold может быть использован для быстрого открытия лекарств, на что при использовании обычных методов могут уйти годы. Хотя некоторые ученые скептически относятся к возможности этой технологии изменить сферу разработки лекарств, есть свидетельства того, что инструмент имеет большой потенциал в помощи ученым. Isomorphic Labs, подразделение DeepMind, занимающееся разработкой лекарств, недавно объявило о заключении сделок на сумму до 3 миллиардов долларов на поиск лекарств с помощью инструментов машинного обучения, таких как AlphaFold.
Скептики и оптимисты: https://www.nature.com/articles/d41586-024-00130-8
👍1🔥1
Как справиться с техническим долгом
О техническом долге можно сказать, что это все, что мешает нам быстро разрабатывать программное обеспечение. Мартин Фаулер в своем квадранте технического долга объясняет четыре различных пути, которые ведут к возникновению технического долгА, но их гораздо больше. И мы видим это, особенно на примере компаний-стартапов, которые хотят работать быстро и не думают о качестве в первую очередь.
Статья: https://medium.com/@techworldwithmilan/how-to-deal-with-technical-debt-b0065c1a794d
О техническом долге можно сказать, что это все, что мешает нам быстро разрабатывать программное обеспечение. Мартин Фаулер в своем квадранте технического долга объясняет четыре различных пути, которые ведут к возникновению технического долгА, но их гораздо больше. И мы видим это, особенно на примере компаний-стартапов, которые хотят работать быстро и не думают о качестве в первую очередь.
Статья: https://medium.com/@techworldwithmilan/how-to-deal-with-technical-debt-b0065c1a794d
Шаблоны Notion для продуктов
Это коллекция шаблонов Notion, начиная с пользовательских исследований и заканчивая тестированием юзабилити. Руководители могут использовать такие инструменты, как "Карта минимальных предположений" для проверки предположений о дизайне продукта и "Матрица влияния усилий" для определения приоритетов проекта, обеспечивая организованный и эффективный подход к разработке и тестированию продукта.
Список: https://uxplanet.org/free-notion-templates-for-product-designers-03c24f810bd6
Это коллекция шаблонов Notion, начиная с пользовательских исследований и заканчивая тестированием юзабилити. Руководители могут использовать такие инструменты, как "Карта минимальных предположений" для проверки предположений о дизайне продукта и "Матрица влияния усилий" для определения приоритетов проекта, обеспечивая организованный и эффективный подход к разработке и тестированию продукта.
Список: https://uxplanet.org/free-notion-templates-for-product-designers-03c24f810bd6
Открытая книга по машинному обучению
The Machine Learning Engineering Open Book - это открытая коллекция методик, помогающих успешно обучать большие языковые и мультимодальные модели. Материал подходит для инженеров, занимающихся обучением LLM/VLM. Книга содержит множество скриптов и copy-paste команд, позволяющих читателям быстро решать свои задачи. В книге рассматриваются основные аппаратные компоненты, производительность, оперирование, разработка и многое другое.
GitHub: https://github.com/stas00/ml-engineering?tab=readme-ov-file
The Machine Learning Engineering Open Book - это открытая коллекция методик, помогающих успешно обучать большие языковые и мультимодальные модели. Материал подходит для инженеров, занимающихся обучением LLM/VLM. Книга содержит множество скриптов и copy-paste команд, позволяющих читателям быстро решать свои задачи. В книге рассматриваются основные аппаратные компоненты, производительность, оперирование, разработка и многое другое.
GitHub: https://github.com/stas00/ml-engineering?tab=readme-ov-file
GitHub
GitHub - stas00/ml-engineering: Machine Learning Engineering Open Book
Machine Learning Engineering Open Book. Contribute to stas00/ml-engineering development by creating an account on GitHub.
Вас просто стало слишком много
И моё мнение в целом такое, что вся энтерпрайзная разработка с этими её фронтендами, бэкендами, куберами и пр. нынче не является особо перспективным делом. Она хайповала долгое время, это да. Но сейчас уже такое себе. Я думаю, тем, кому нравится технологическая сфера, лучше выбрать что‑то другое. Вкатиться, например, в проектирование беспилотников или робототехнику, не знаю.
Статья: https://habr.com/ru/articles/787694/
И моё мнение в целом такое, что вся энтерпрайзная разработка с этими её фронтендами, бэкендами, куберами и пр. нынче не является особо перспективным делом. Она хайповала долгое время, это да. Но сейчас уже такое себе. Я думаю, тем, кому нравится технологическая сфера, лучше выбрать что‑то другое. Вкатиться, например, в проектирование беспилотников или робототехнику, не знаю.
Статья: https://habr.com/ru/articles/787694/
👍2🤡2😁1
Проект Sensenmann: удаление кода в масштабе Google
Автоматическое удаление кода может показаться странной идеей: написание кода требует больших затрат и обычно считается активом. Однако неиспользуемый код стоит времени и усилий, будь то его поддержка или очистка.
Статья: https://apptractor.ru/info/articles/proekt-sensenmann-udalenie-koda-v-masshtabe.html
Автоматическое удаление кода может показаться странной идеей: написание кода требует больших затрат и обычно считается активом. Однако неиспользуемый код стоит времени и усилий, будь то его поддержка или очистка.
Статья: https://apptractor.ru/info/articles/proekt-sensenmann-udalenie-koda-v-masshtabe.html
Пособие по Проектированию Cистем
Умение проектировать масштабируемые системы поможет улучшить ваши инженерные навыки.
Проектирование систем - это обширная тема. В сети есть огромное количество ресурсов по принципам проектирования систем.
Этот репозиторий представляет собой организованную коллекцию ресурсов, которые помогут вам научиться создавать системы в большом масштабе.
GitHub: https://github.com/donnemartin/system-design-primer
Умение проектировать масштабируемые системы поможет улучшить ваши инженерные навыки.
Проектирование систем - это обширная тема. В сети есть огромное количество ресурсов по принципам проектирования систем.
Этот репозиторий представляет собой организованную коллекцию ресурсов, которые помогут вам научиться создавать системы в большом масштабе.
GitHub: https://github.com/donnemartin/system-design-primer
❤1👍1
Самый странный баг, который я вообще видел
Даже несмотря на то, что приоритет этой ошибки менялся со временем, по мере того как мы находили обходные пути, неутолимое любопытство в конце концов победило. Никто из нас не обладал всеми необходимыми знаниями для самостоятельного решения этой ошибки, но благодаря упорству и сотрудничеству мы смогли разобраться с ней вместе.
Статья: https://engineering.gusto.com/the-weirdest-bug-ive-seen-yet/
Даже несмотря на то, что приоритет этой ошибки менялся со временем, по мере того как мы находили обходные пути, неутолимое любопытство в конце концов победило. Никто из нас не обладал всеми необходимыми знаниями для самостоятельного решения этой ошибки, но благодаря упорству и сотрудничеству мы смогли разобраться с ней вместе.
Статья: https://engineering.gusto.com/the-weirdest-bug-ive-seen-yet/
Forwarded from Generative Anton (Anton Repushko)
Длинный текст про то, как я сходил с ума от отчаяния в последние 8 месяцев и начал учить древнегреческий.
Выше уже мелькали посты про непонятные белые буковки и шутки про ленивых древнегреческих писцов. Настало время собрать всё в цельную картинку и объясниться. Я не могу из-за правил публиковать и в деталях рассказать техническое решение (оно в процессе ревью), но порассказываю всякое другое.
Соревнование называется Vesuvius Challenge. Когда извергался Везувий и уничтожил Помпеи, он уничтожил еще и город Геркуланум, который находился тоже у его подножия. Нас интересует Геркуланум из-за того, что там откопали виллу, в которой была очень богатая библиотека. И в этой библиотеки уже нашли/ожидают найти около 4-5 тысяч свитков. Важное уточнение: до нас из Античности дошло очень небольшое количество текстов: Одиссея, Иллиада, вся философия — лишь небольшой процент от всех существовавших тогда текстов. Представьте, сколько знания и истории хранится в этих тысячах свитков. Но разумеется есть проблема: они выглядят как сгоревшая на углях картошка из-за консервации в лаве и пепле (но именно благодаря этому они и пролежали в земле 2000 лет).
На сцену выходит профессор из Кентуки Dr. Brent Seales, который всю карьеру потратил на пропихивание следующего метода: давайте мы сделаем этим свиткам МРТ, а потом как-то хитро попытаемся восстановить все и прочитать. План — надежный, как швейцарские часы, если бы не одно но: чернила, которые там были, не содержат металла (carbon-based) и на результатах МРТ не видны. Были еще попытки отсканировать один и тот же свиток с разной фазой пучка и вычтя результаты этого получить какие-то буковки. Буковок хватило на статью в Nature, но выглядит это довольно паршиво. Что же с этим делать дальше?
На сцену выходит ex-CEO Github’a Nat Freedman: меценат, организует всякие AI гранты и инвестриует в AI-стартапы. Очень приятный дядечка, который помог организовать это соревнование и завалил деньгами призовой фонд. Вот его частный фонд и вообще он мне пока кажется Илоном Маском здорового человека.
В феврале прошлого года стартует само соревнование с призовым фондом в 1M USD. Сначала на Kaggle, а потом это все продолжается в Дискорде. Есть МРТ-сканы свитков и нужно прочитать оттуда текст. Сам (предложенный организаторами) процесс виртуального разворачивания текста довольно сложный и хитрый, а данных сейчас уже примерно на 7-8Tb, что устанавливает довольно высокий технический барьер для входа.
После Kaggle’овского соревнования все немного затихло до момента, пока в августе два студента (один из штатов, второй из Берлина) независимо друг от друга глазками(!) нашли какие-то непонятные рельефы, которые подтвердили изначальную идею: не смотря на то, что чернилы не видны, бумага осталась деформированной в местах написанных букв. В итоге задачей стало пытаться программно научиться определять вот эти деформированные места (иногда глазу и незаметные) и читать буковки. Где-то в этот момент (начало августа) я и ушел в соревнование с головой.
Очень много бессонных ночей, переживаний и всего остального было на протяжении этих месяцев. Я приходил и надоедал к каждому, кто мог мне хоть как-то помочь советом/идеей (спасибо вам всем, друзья. Без вас я бы не справился). Когда обсуждал новости и произошедшее за день с девушкой, я десятки раз думал про то, что у меня не произошло вообще ничего: я решал свитки. Как и вчера. Как и продолжу завтра.
И не смотря на то, что я не смог выполнить официальные требования для главного приза (4 куска текста по 140 читаемых символов каждый), мне кажется, что никто не смог. Со слов организаторов, всего они получили около дюжины сабмишнов. И вот уже где-то месяц мы с другими участниками ждем результатов анализа папирологов. За эти полгода я познакомился с кучей интересных людей, выиграл промежуточный приз в 5200 USD, начал учить древнегреческий и сильно прокачался в решении таких вот непонятных проблем.
Выше уже мелькали посты про непонятные белые буковки и шутки про ленивых древнегреческих писцов. Настало время собрать всё в цельную картинку и объясниться. Я не могу из-за правил публиковать и в деталях рассказать техническое решение (оно в процессе ревью), но порассказываю всякое другое.
Соревнование называется Vesuvius Challenge. Когда извергался Везувий и уничтожил Помпеи, он уничтожил еще и город Геркуланум, который находился тоже у его подножия. Нас интересует Геркуланум из-за того, что там откопали виллу, в которой была очень богатая библиотека. И в этой библиотеки уже нашли/ожидают найти около 4-5 тысяч свитков. Важное уточнение: до нас из Античности дошло очень небольшое количество текстов: Одиссея, Иллиада, вся философия — лишь небольшой процент от всех существовавших тогда текстов. Представьте, сколько знания и истории хранится в этих тысячах свитков. Но разумеется есть проблема: они выглядят как сгоревшая на углях картошка из-за консервации в лаве и пепле (но именно благодаря этому они и пролежали в земле 2000 лет).
На сцену выходит профессор из Кентуки Dr. Brent Seales, который всю карьеру потратил на пропихивание следующего метода: давайте мы сделаем этим свиткам МРТ, а потом как-то хитро попытаемся восстановить все и прочитать. План — надежный, как швейцарские часы, если бы не одно но: чернила, которые там были, не содержат металла (carbon-based) и на результатах МРТ не видны. Были еще попытки отсканировать один и тот же свиток с разной фазой пучка и вычтя результаты этого получить какие-то буковки. Буковок хватило на статью в Nature, но выглядит это довольно паршиво. Что же с этим делать дальше?
На сцену выходит ex-CEO Github’a Nat Freedman: меценат, организует всякие AI гранты и инвестриует в AI-стартапы. Очень приятный дядечка, который помог организовать это соревнование и завалил деньгами призовой фонд. Вот его частный фонд и вообще он мне пока кажется Илоном Маском здорового человека.
В феврале прошлого года стартует само соревнование с призовым фондом в 1M USD. Сначала на Kaggle, а потом это все продолжается в Дискорде. Есть МРТ-сканы свитков и нужно прочитать оттуда текст. Сам (предложенный организаторами) процесс виртуального разворачивания текста довольно сложный и хитрый, а данных сейчас уже примерно на 7-8Tb, что устанавливает довольно высокий технический барьер для входа.
После Kaggle’овского соревнования все немного затихло до момента, пока в августе два студента (один из штатов, второй из Берлина) независимо друг от друга глазками(!) нашли какие-то непонятные рельефы, которые подтвердили изначальную идею: не смотря на то, что чернилы не видны, бумага осталась деформированной в местах написанных букв. В итоге задачей стало пытаться программно научиться определять вот эти деформированные места (иногда глазу и незаметные) и читать буковки. Где-то в этот момент (начало августа) я и ушел в соревнование с головой.
Очень много бессонных ночей, переживаний и всего остального было на протяжении этих месяцев. Я приходил и надоедал к каждому, кто мог мне хоть как-то помочь советом/идеей (спасибо вам всем, друзья. Без вас я бы не справился). Когда обсуждал новости и произошедшее за день с девушкой, я десятки раз думал про то, что у меня не произошло вообще ничего: я решал свитки. Как и вчера. Как и продолжу завтра.
И не смотря на то, что я не смог выполнить официальные требования для главного приза (4 куска текста по 140 читаемых символов каждый), мне кажется, что никто не смог. Со слов организаторов, всего они получили около дюжины сабмишнов. И вот уже где-то месяц мы с другими участниками ждем результатов анализа папирологов. За эти полгода я познакомился с кучей интересных людей, выиграл промежуточный приз в 5200 USD, начал учить древнегреческий и сильно прокачался в решении таких вот непонятных проблем.
👍4
Сам написал, сам поиграл: как работали трёхмерные игры на кнопочных телефонах нулевых? Пишем 3D-шутер с нуля
Сегодня мы узнаем как разрабатывали игры под J2ME, какие графические API существовали и на каких телефонах поддерживались, почему игры на Sony Ericsson шли лучше, чем на Nokia, а на «закуску» сами с нуля напишем 3D-бродилку в практической части!
Статья: https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/787548/
Сегодня мы узнаем как разрабатывали игры под J2ME, какие графические API существовали и на каких телефонах поддерживались, почему игры на Sony Ericsson шли лучше, чем на Nokia, а на «закуску» сами с нуля напишем 3D-бродилку в практической части!
Статья: https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/787548/
😱2
Как через Push-уведомления на iPhone утекают данные пользователей
Исследователь безопасности Томми Мыск продемонстрировал, как push-уведомления на iPhone могут использоваться популярными приложениями для скрытой отправки данных о пользователе.
Новость и видео: https://apptractor.ru/info/news/kak-cherez-push-uvedomleniya-na-iphone-utekayut-dannye-polzovateley.html
Исследователь безопасности Томми Мыск продемонстрировал, как push-уведомления на iPhone могут использоваться популярными приложениями для скрытой отправки данных о пользователе.
Новость и видео: https://apptractor.ru/info/news/kak-cherez-push-uvedomleniya-na-iphone-utekayut-dannye-polzovateley.html
Новая ИИ-модель Morpheus-1 может вызывать люцидные сновидения
Компания Prophetic, специализирующаяся на нейротехнологиях, разработала новую модель искусственного интеллекта под названием Morpheus-1, которая, как она утверждает, может помочь людям войти в состояние люцидного сна. Модель воспринимает текущее состояние мозга как подсказку и генерирует ультразвуковые голограммы, которые могут быть отправлены в мозг для начала состояния люцидного сна и поддержания его стабильности. Люцидное сновидение - это состояние, в котором сновидец осознает, что спит, и может управлять сном. Весной компания Prophetic планирует выпустить в бета-версии устройство под названием The Halo. Устройство посылает звуковые волны в мозг, чтобы соединиться с текущим состоянием мозга и перевести сознание в люцидное состояние.
Новость: https://www.tomsguide.com/ai/would-you-let-ai-into-your-mind-a-new-model-called-morpheus-1-claims-to-induce-lucid-dreaming
Компания Prophetic, специализирующаяся на нейротехнологиях, разработала новую модель искусственного интеллекта под названием Morpheus-1, которая, как она утверждает, может помочь людям войти в состояние люцидного сна. Модель воспринимает текущее состояние мозга как подсказку и генерирует ультразвуковые голограммы, которые могут быть отправлены в мозг для начала состояния люцидного сна и поддержания его стабильности. Люцидное сновидение - это состояние, в котором сновидец осознает, что спит, и может управлять сном. Весной компания Prophetic планирует выпустить в бета-версии устройство под названием The Halo. Устройство посылает звуковые волны в мозг, чтобы соединиться с текущим состоянием мозга и перевести сознание в люцидное состояние.
Новость: https://www.tomsguide.com/ai/would-you-let-ai-into-your-mind-a-new-model-called-morpheus-1-claims-to-induce-lucid-dreaming
Курс по большим языковым моделям
Курс по изучению моделей с дорожными картами, списками материалов и блокнотами Colab.
GitHub: https://github.com/mlabonne/llm-course
Курс по изучению моделей с дорожными картами, списками материалов и блокнотами Colab.
GitHub: https://github.com/mlabonne/llm-course
👍1
10 нестандартных уроков, полученных за 10 лет работы инженером-программистом
Десять лет назад я переехал в Манчестер, чтобы начать свою карьеру инженера-программиста. Чтобы отметить это событие и поразмышлять о пройденном пути, я сел за чашку хорошего кофе и собрал свои мысли о том, какие, на мой взгляд, самые важные уроки я получил на этом пути.
В результате получился список из десяти уроков, которые помогли мне больше всего.
1. Выбирайте обучение, а не деньги
2. Инвестируйте в принципы и практики
3. Станьте инженером, с которым все хотят работать
4. Разнообразьте свою жизнь
5. Относитесь к отзывам как к золоту
6. Сначала широкий уровень
7. Лидерство без титула
8. Думайте о сферах влияния
9. Наточите инструменты
10. Показывайте свою работу
Статья: https://apptractor.ru/info/articles/10-nestandartnyh-urokov-poluchennyh-za-10-let-raboty-inzhenerom-programmistom.html
Десять лет назад я переехал в Манчестер, чтобы начать свою карьеру инженера-программиста. Чтобы отметить это событие и поразмышлять о пройденном пути, я сел за чашку хорошего кофе и собрал свои мысли о том, какие, на мой взгляд, самые важные уроки я получил на этом пути.
В результате получился список из десяти уроков, которые помогли мне больше всего.
1. Выбирайте обучение, а не деньги
2. Инвестируйте в принципы и практики
3. Станьте инженером, с которым все хотят работать
4. Разнообразьте свою жизнь
5. Относитесь к отзывам как к золоту
6. Сначала широкий уровень
7. Лидерство без титула
8. Думайте о сферах влияния
9. Наточите инструменты
10. Показывайте свою работу
Статья: https://apptractor.ru/info/articles/10-nestandartnyh-urokov-poluchennyh-za-10-let-raboty-inzhenerom-programmistom.html
Boardzilla - веб фреймворк для создания настольных игр
Boardzilla - это место для разработки настольных игр для вашего браузера. Boardzilla позволяет легко выразить правила игры и предоставляет игрокам простой интерфейс для выбора.
Сайт: https://www.boardzilla.io/
Boardzilla - это место для разработки настольных игр для вашего браузера. Boardzilla позволяет легко выразить правила игры и предоставляет игрокам простой интерфейс для выбора.
Сайт: https://www.boardzilla.io/
Как добиться успеха, если вы не очень умны и не обладаете талантом
Эта статья предназначена для людей, которые хотят выполнять важную работу или вносить значимый вклад в работу, но считают, что они не настолько умны и не обладают талантом.
Статья: https://adaobi.substack.com/p/how-to-do-things-if-youre-not-that
Поставьте 👍, если вы не настолько умны и не обладаете талантом, чтобы прочитать это на английском ☺️
Эта статья предназначена для людей, которые хотят выполнять важную работу или вносить значимый вклад в работу, но считают, что они не настолько умны и не обладают талантом.
Статья: https://adaobi.substack.com/p/how-to-do-things-if-youre-not-that
Поставьте 👍, если вы не настолько умны и не обладаете талантом, чтобы прочитать это на английском ☺️
👍6
Как использовать персонажей в интерфейсах, и почему сова из Duolingo пугает пользователей
Если маскот удачно ложится в концепцию бренда, в одном случае его будет достаточно упомянуть в визуале сайта, а в другом — разгуляться и сделать целую игру с ним в главной роли. Подключайте аналитиков и маркетологов, которые помогут проанализировать аудиторию и понять, готова ли она принять персонажа и как его появление скажется на интерфейсе.
Статья: https://dsgners.ru/ui/3886-kak-ispolzovat-personajey-v-interfeysah-i-pochemu-sova-iz-duolingo-pugaet-polzovateley
Если маскот удачно ложится в концепцию бренда, в одном случае его будет достаточно упомянуть в визуале сайта, а в другом — разгуляться и сделать целую игру с ним в главной роли. Подключайте аналитиков и маркетологов, которые помогут проанализировать аудиторию и понять, готова ли она принять персонажа и как его появление скажется на интерфейсе.
Статья: https://dsgners.ru/ui/3886-kak-ispolzovat-personajey-v-interfeysah-i-pochemu-sova-iz-duolingo-pugaet-polzovateley
Утечки памяти, которые не утечки
Статью я захотел написать после работы над одним конкретным багом, который со всех точек зрения напоминал классическую утечку памяти, но на практике оказался чем то совершенно другим. Я нигде не встречал описание такого поведения и поэтому решил этой информацией поделиться.
Статья: https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/789782/
Статью я захотел написать после работы над одним конкретным багом, который со всех точек зрения напоминал классическую утечку памяти, но на практике оказался чем то совершенно другим. Я нигде не встречал описание такого поведения и поэтому решил этой информацией поделиться.
Статья: https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/789782/
👍2
MobileDiffusion: быстрая text-to-image генерация на устройстве
Модели диффузии текста в изображение продемонстрировали исключительные возможности в генерации высококачественных изображений по текстовым подсказкам. Однако ведущие модели имеют миллиарды параметров и, соответственно, дороги в исполнении, требуя мощных настольных компьютеров или серверов (например, Stable Diffusion, DALL-E и Imagen). Несмотря на то, что за последний год были достигнуты значительные успехи в разработке решений для вывода данных на Android с помощью MediaPipe и iOS с помощью Core ML, быстрая (субсекундная) генерация текста в изображение на мобильных устройствах оставалась недоступной.
Google в статье "MobileDiffusion: Субсекундная генерация текста в изображение на мобильных устройствах" представил новый подход, который может обеспечить быструю генерацию текста в изображение на устройстве. MobileDiffusion - это эффективная модель скрытой диффузии, специально разработанная для мобильных устройств. Авторы также используют DiffusionGAN для достижения одношаговой выборки при выводе, которая точно настраивает предварительно обученную модель диффузии, одновременно используя GAN для моделирования шага денонсации. В тестах MobileDiffusion на устройствах премиум-класса под управлением iOS и Android способна за полсекунды сгенерировать высококачественное изображение размером 512x512. Сравнительно небольшой размер модели - всего 520 М параметров - делает ее уникальной для мобильного применения.
Описание: https://blog.research.google/2024/01/mobilediffusion-rapid-text-to-image.html
Модели диффузии текста в изображение продемонстрировали исключительные возможности в генерации высококачественных изображений по текстовым подсказкам. Однако ведущие модели имеют миллиарды параметров и, соответственно, дороги в исполнении, требуя мощных настольных компьютеров или серверов (например, Stable Diffusion, DALL-E и Imagen). Несмотря на то, что за последний год были достигнуты значительные успехи в разработке решений для вывода данных на Android с помощью MediaPipe и iOS с помощью Core ML, быстрая (субсекундная) генерация текста в изображение на мобильных устройствах оставалась недоступной.
Google в статье "MobileDiffusion: Субсекундная генерация текста в изображение на мобильных устройствах" представил новый подход, который может обеспечить быструю генерацию текста в изображение на устройстве. MobileDiffusion - это эффективная модель скрытой диффузии, специально разработанная для мобильных устройств. Авторы также используют DiffusionGAN для достижения одношаговой выборки при выводе, которая точно настраивает предварительно обученную модель диффузии, одновременно используя GAN для моделирования шага денонсации. В тестах MobileDiffusion на устройствах премиум-класса под управлением iOS и Android способна за полсекунды сгенерировать высококачественное изображение размером 512x512. Сравнительно небольшой размер модели - всего 520 М параметров - делает ее уникальной для мобильного применения.
Описание: https://blog.research.google/2024/01/mobilediffusion-rapid-text-to-image.html
👍1