🔥Новые возможности Kandinsky 2.2 – ControlNet
Выбираем режим "Перенос стиля", подаём на вход изображение, выбираем "Перенос из текста", пишем промт - получаем результат.
Выглядит потрясающе!
За генерации спасибо @kutsgelya
@complete_ai
Выбираем режим "Перенос стиля", подаём на вход изображение, выбираем "Перенос из текста", пишем промт - получаем результат.
Выглядит потрясающе!
За генерации спасибо @kutsgelya
@complete_ai
👍44🏆5👎2🔥1
На днях NVidia выпустили статью о новом фреймворке DreamTeacher с одноименной статьёй
DreamTeacher: Pretraining Image Backbones with Deep Generative Models
Идея в том, чтобы используя генеративные модели через дистилляцию улучшить признаки карточных backbone моделей в классических задачах компьютерного зрения: сегментация, классификация и тд. (MSE лосс)
Ту же дистилляцию можно применить на конечных задачах с разметкой на генеративных и backbone логитах (кросс энтропия и Dice лосс)
Итог: получился механизм претрейна backbone архитектур на базе генеративных фичей, обладающих семантическим обоснованием.
Статья
Проект
@complete_ai
DreamTeacher: Pretraining Image Backbones with Deep Generative Models
Идея в том, чтобы используя генеративные модели через дистилляцию улучшить признаки карточных backbone моделей в классических задачах компьютерного зрения: сегментация, классификация и тд. (MSE лосс)
Ту же дистилляцию можно применить на конечных задачах с разметкой на генеративных и backbone логитах (кросс энтропия и Dice лосс)
Итог: получился механизм претрейна backbone архитектур на базе генеративных фичей, обладающих семантическим обоснованием.
Статья
Проект
@complete_ai
🔥11💯2
Forwarded from Градиент обреченный (Sergei Averkiev)
🔺 ruGPT-3.5. Открытая русскоязычная LLM от Сбера
Друзья, мы выложили в open source нашу языковую модель (pretrain), на основе которой обучали GigaChat!
🔸 Претрейн довольно большой — 13B (13 миллиардов параметров). Модель видела много разнообразного текста (книги, статьи, чаты и т.д.), в основном на русском языке, а также на английском (около10%). Дополнительно дообучали на коде.
🔸 ruGPT-3.5 13B можно дообучать на инструктивных датасетах и получать свои версии ChatGPT, которые бы хорошо понимали русский язык.
🔸 Решили выложить с открытой лицензией (MIT), так что каких-либо ограничений в этом плане в отличии от LLaMA нет.
Написали небольшой пост про это, прошу поддержать, кому интересно.
👉 Хабр | Hugging Face
Друзья, мы выложили в open source нашу языковую модель (pretrain), на основе которой обучали GigaChat!
🔸 Претрейн довольно большой — 13B (13 миллиардов параметров). Модель видела много разнообразного текста (книги, статьи, чаты и т.д.), в основном на русском языке, а также на английском (около10%). Дополнительно дообучали на коде.
🔸 ruGPT-3.5 13B можно дообучать на инструктивных датасетах и получать свои версии ChatGPT, которые бы хорошо понимали русский язык.
🔸 Решили выложить с открытой лицензией (MIT), так что каких-либо ограничений в этом плане в отличии от LLaMA нет.
Написали небольшой пост про это, прошу поддержать, кому интересно.
👉 Хабр | Hugging Face
🔥47👍9❤🔥4👎2
⚡️Запускаем ruGPT-3.5 в Colab'е
Сообщество не дремлет и накидало в личку квантованных версий вышедшей вчера модели (ребята, вы молодцы 🚀).
Ужимали при помощи AutoGPTQ в 4bit, так же как делает TheBloke. Качество, само собой, при квантизации в 4bit проседает, но поиграться можно.
Еще ребята в комьюнити сделали версию в формате GPTQ.
Colab
Хабр
HF
GPTQ
Сообщество не дремлет и накидало в личку квантованных версий вышедшей вчера модели (ребята, вы молодцы 🚀).
Ужимали при помощи AutoGPTQ в 4bit, так же как делает TheBloke. Качество, само собой, при квантизации в 4bit проседает, но поиграться можно.
Еще ребята в комьюнити сделали версию в формате GPTQ.
Colab
Хабр
HF
GPTQ
GitHub
GitHub - AutoGPTQ/AutoGPTQ: An easy-to-use LLMs quantization package with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm.
An easy-to-use LLMs quantization package with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm. - AutoGPTQ/AutoGPTQ
🔥27👍6💯2👎1
Завтра на конференции AI in 2023 в Иннополисе проведу экспертную дискуссию про генеративный искусственный интеллект: поговорим о подходах и прикладных применениях в различных отраслях.
Начнётся дискуссия в 10.00.
Прямая трансляция
#флэшбэк
Забавно, что до текущего момента я в Казани был всего 2 раза: в студенчестве ездил на Cirque du Soleil, и на конференцию ММРО в 2013. А в Иннополисе ни разу так и не удавалось побывать😶
Начнётся дискуссия в 10.00.
Прямая трансляция
#флэшбэк
Забавно, что до текущего момента я в Казани был всего 2 раза: в студенчестве ездил на Cirque du Soleil, и на конференцию ММРО в 2013. А в Иннополисе ни разу так и не удавалось побывать😶
aiconf.innopolis.ru
Конференция AI IN 2023
Конференция по искусственному интеллекту для бизнеса в Иннополисе
🔥33👍6
Forwarded from RnD CV Team (Alexander Kapitanov)
Пятничное!✌️
🔥Подборка 10 интересных и бесплатных обучающих материалов по компьютерному зрению!🔥
👁 Computer Vision: Algorithms and Applications — библия обработки сигналов и компьютерного зрения от Richard Szeliski. Книга распространяется бесплатно!
👁 Digital image processing by Rafael C. Gonzalez — еще одна интересная книга по обработке изображений и классике.
👁 The Ancient Secrets of Computer Vision — курс от Joseph Redmon преимущественно по классическому зрению, в конце затрагивает нейронные сети. А еще у него забавное резюме.
👁 First Principles of Computer Vision — обучающий курс лекций от Shree Nayar. От классических алгоритмов компьютерного зрения и обработки изображний до глубокого обучения!
👁 CS231n: Deep Learning for Computer Vision — настоявшаяся классика, курс по глубокому обучению и компьютерному зрению. На youtube есть выпуски разных лет.
👁 Компьютерное зрение — отличный курс по классическому компьютерному зрению на youtube от Антона Конушина. Есть разные версии курса, даже от 2011 и 2015 года!
👁 OpenCV Tutorials — неплохие обучающие материалы на официальном сайте OpenCV. Также у них есть платные курсы.
👁 Курс от Deep Learning School — большая подборка лекций и семинаров от классического ML до глубокого обучения и компьютерного зрения от ребят из физтеха.
👁 Курсы лекций (часть 1, часть 2) на youtube от Алексея Артамонова. На канале Computer Science Center есть также другие обучающие материалы!
👁 Курсы лекций по глубокому обучению и компьютерному зрению от Евгения Разинкова на youtube.
#edu
🔥Подборка 10 интересных и бесплатных обучающих материалов по компьютерному зрению!🔥
👁 Computer Vision: Algorithms and Applications — библия обработки сигналов и компьютерного зрения от Richard Szeliski. Книга распространяется бесплатно!
👁 Digital image processing by Rafael C. Gonzalez — еще одна интересная книга по обработке изображений и классике.
👁 The Ancient Secrets of Computer Vision — курс от Joseph Redmon преимущественно по классическому зрению, в конце затрагивает нейронные сети. А еще у него забавное резюме.
👁 First Principles of Computer Vision — обучающий курс лекций от Shree Nayar. От классических алгоритмов компьютерного зрения и обработки изображний до глубокого обучения!
👁 CS231n: Deep Learning for Computer Vision — настоявшаяся классика, курс по глубокому обучению и компьютерному зрению. На youtube есть выпуски разных лет.
👁 Компьютерное зрение — отличный курс по классическому компьютерному зрению на youtube от Антона Конушина. Есть разные версии курса, даже от 2011 и 2015 года!
👁 OpenCV Tutorials — неплохие обучающие материалы на официальном сайте OpenCV. Также у них есть платные курсы.
👁 Курс от Deep Learning School — большая подборка лекций и семинаров от классического ML до глубокого обучения и компьютерного зрения от ребят из физтеха.
👁 Курсы лекций (часть 1, часть 2) на youtube от Алексея Артамонова. На канале Computer Science Center есть также другие обучающие материалы!
👁 Курсы лекций по глубокому обучению и компьютерному зрению от Евгения Разинкова на youtube.
#edu
❤🔥19🔥6👍4🏆2💯1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥63👎7👏5💯3❤🔥1👍1
Одним из интересных мероприятий на прошлой неделе было выступление на семинаре сообщества AGI Russia, где я рассказывал про исследования команды в области мультмодальных моделей и способности таких архитектур понимать различные типы данных: аудио, изображения, последовательности событий. На этапе дискуссии были интересные нестандартные вопросы, за что спасибо слушателям. Должно быть особенно полезно тем, кто интересуется направлением фундаментальных моделей и AGI.
🎬YouTube
@complete_ai
🎬YouTube
@complete_ai
Telegram
AGIRussia.news
Новости русскоязычного сообщества разработчиков AGI
❤🔥15🔥6👎3💯2⚡1
🏆Сегодня мы официально запускаем новый AIJ Contest, в котором заявлено 5 крутых задач с общим призовым фондом 11+ млн рублей!!!
1) Strong Intelligence — создать мультимодальную модель, которая обыгрывает знатоков интеллектуальных викторин и показывает суперуровень эрудиции
2) Unique RecSys — обучить ИИ-алгоритм подбирать наиболее релевантный контент
3) Personal AI — создать человекоцентричного ИИ-помощника
4) Equal AI — сделать сервисы доступными каждому — обучить модель распознавать русский жестовый язык по видео
5) Rescue AI — разработать новый способ расшифровки генома
Обо всех задачах подробно можно прочитать здесь
Первая же задача Strong Intelligence (самая сложная и на повестке современных мультимодальных исследований) разрабатывалась нашей командой AIRI + Sber AI — очень хочется получить много интересных крутых решений. Готов отвечать на вопросы, если будут возникать!
Скоро откроем гитхаб с baseline решением, и в ближайшее время проведём вебинар, где расскажем подробно про задачи и ответим на возникающие вопросы, а пока желаю всем продуктивного погружения в контекст задач🦾
Update: GitHub
Следите за информацией)
1) Strong Intelligence — создать мультимодальную модель, которая обыгрывает знатоков интеллектуальных викторин и показывает суперуровень эрудиции
2) Unique RecSys — обучить ИИ-алгоритм подбирать наиболее релевантный контент
3) Personal AI — создать человекоцентричного ИИ-помощника
4) Equal AI — сделать сервисы доступными каждому — обучить модель распознавать русский жестовый язык по видео
5) Rescue AI — разработать новый способ расшифровки генома
Обо всех задачах подробно можно прочитать здесь
Первая же задача Strong Intelligence (самая сложная и на повестке современных мультимодальных исследований) разрабатывалась нашей командой AIRI + Sber AI — очень хочется получить много интересных крутых решений. Готов отвечать на вопросы, если будут возникать!
Скоро откроем гитхаб с baseline решением, и в ближайшее время проведём вебинар, где расскажем подробно про задачи и ответим на возникающие вопросы, а пока желаю всем продуктивного погружения в контекст задач🦾
Update: GitHub
Следите за информацией)
🔥38🎉8🏆6👍3