Denis Sexy IT 🤖
74.8K subscribers
3.02K photos
1.53K videos
20 files
4.02K links
Личный блог Дениса Ширяева (🤍🇺🇦), про технологии, интересное или актуальное.

В основном я по нейронкам. Работаю CEO в https://neural.love

⚜️ Реклама в канале возможна для юрлиц и физ-лиз у которых работает SWIFT оплата в Нидерланды

Связь: @thenbot
Download Telegram
ИТ начало заниматься буквально некромантией, штож:
Forwarded from CGIT_Vines (Marvin Heemeyer)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Используя ископаемые и окаменелые следы животного возрастом 300 миллионов лет, в лаборатории EPFL в Берлине разработали методологию для определения наиболее вероятных походок вымерших животных и с помощью кибер-некромантии воссоздали походку вымершего животного.

Это исследование биомеханики животных с использованием роботов может помочь исследователям лучше понять эволюцию передвижения позвоночных.

Опубликовано в журнале Nature

А вот тут можно поиграться его симуляцией
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Еще одно видео на ту же тему
Forwarded from AI Для Всех
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
StyleGAN3 Music Video

Вдохновившись танцующими котиками, сделал демку для генерации музыкальных видео. Можно использовать со всеми доступнами моделями StyleGAN и с любыми музыкальными трэками (привзяно к частотам)

💻Играть в моем колабе

#GAN #demo #audio
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Атмосферное видео, где ученые отправили робособаку к приматам, посмотреть как те на нее отреагирует (спойлер: робот пришел с вкусняшками, так что все в порядке).

Взял отсюда
Еще один проект для любителей кроссовок – бесконечное полотно сгенерированной обуви:
https://thissneakerdoesnotexist.com/

Самое прикольное, что можно открыть какие-то кроссовки и ползунками выбрать тот вид, который нравится больше всего.

А еще автор молодец, поделился моделькой выложив ее в публичный доступ, то есть можете ковырять ее как хочется (Stylagan2-ada).
Представьте себе ситуацию, что у вас есть всего одна фотография кого-то, допустим в полный рост – и вы хотели бы нагенерировать еще больше ракурсов этого же человека, но в разных позах, причем вы сами решаете оставить одежду той же или поменять ее у новой генерации. Звучит как сложная задача, но если собрать ансамбль из нейронных сетей, то вполне посильная – вот проект где пока не выложили код, но который именно это и пытается сделать.   

Я сразу же подумал про то, что это можно было бы использовать для старых фотографий, исторических персонажей и тп, но разработчики такого алгоритма нацелены на индустрию моды и всякие там интернет магазины. В общем, очень жду код чтобы поиграться самому.

И еще мне непонятно, раз уж там один фиг как минимум 3-4 нейронки, то почему-бы не добавить еще одну – для улучшения лиц, потому что пока что самое стремное в результатах это лица. Я ради интереса добавил в последнем примере улучшенное лицо, выглядит намного лучше как мне кажется (хоть все еще крипово)
Машины еще себя не осознали, но уже мстят:
Forwarded from TJ
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
На видео житель дома ругается с умным домофоном «Уфанет», который отказывается пускать его по распознаванию лица. Герой ролика заявляет, что это происходит каждый день.

Судя по жалобам, проблемы с устройствами компании возникают у пользователей регулярно.

Если что, в ролике есть мат.

https://tjournal.ru/news/458145
Forwarded from Zavtracast (Dmitriy Zombak)
Ученые из университета Падуи, Италия, изучали возможности для взлома кредитных карт путём подбора PIN-кодов в банкомате. Для этого размещалась камера, которая видела руки пользователя, набирающего код. Всего собрали 5800 видеороликов и обучили нейросеть, которая должна была определить PIN-код. Удалось доказать, что даже если закрывать пин-код руками, когда на камере даже не видно нажатых кнопок, при должном машинном обучении и зная точные характеристики номерных клавиш банкомата (размеры, расстояние между кнопками и так далее), можно с вероятностью в 41% подобрать правильный PIN-код из 4 цифр. И с вероятностью 30% - состоящий из 5.
При этом, если распознавать подобные же коды людьми, то вероятность угадывания PIN-кода составляет всего лишь 7%.

Мораль такая: банкам надо что-то делать с безопасностью карт, пользователям надо ставить 5-значный PIN (если можно больше цифр, то ещё лучше), а злоумышленникам похоже пора вкладываться в нейросети и дата-саенс.

https://arxiv.org/pdf/2110.08113.pdf