Вышло обновление GPEN для Windows.

Теперь не нужно каждый раз качать обновления с гугл диска. Достаточно запустить 2) Install or update GPEN.bat

Также теперь есть возможность запустить улучшение фотографий на CPU.
Добавлено улучшение всего изображения, а не только лица (bat файлы с припиской Real-ESRGAN).
Light версия GPEN (обучена на более низком разрешении, полезно для слабых машин).
Колоризация Ч/Б изображений и другие возможности GPEN, которые можно изучить на официальном GitHub.

Скачать - https://drive.google.com/file/d/1YJJVnPGq90e_mWZxSGGTptNQilZNfOEO/view?usp=sharing

слегка аркейнизировался с помощью ArcaneGAN v0.3 от @derplearning вот в этом колабе. для пущей красивости еще прогнал результат через Real-ESRGAN. мне нравится что получается, хотя есть несколько деталей которые смущают - статичная текстура губ, странное наполнение рта если он открыт, вторые брови если сильно их поднимаешь и конечно мерцание окружения, которое видно только в анимации. но это все придирки, крутой результат!) в колаб кстати можно закинуть секвенцию картинок и получить что то подобное

на волне хайпа даже сериал пришлось начать смотреть, ниче такой, красивый, и местами интересно

Я уже пилю v0.4. Как-то так будет

👘 NeuralWardrobe v.1.0 👔

Около месяца назад меня посещала мысль погенерировать СтайлГАНом какие-нибудь новые модные наряды, но буквально недавно я наткнулся на примеры создания образов с помощью ruDALL-E и был приятно удивлен. Качество потрясающее и генерируется относительно быстро. А с помощью встроенного переводчика вы можете на любом языке подсказывать этому НейроГардеробу то, какую именно одежду вы хотите на себе видеть.

P.S. На примере выше Илон в спортивном костюме, Девушка из Матрицы в деловом костюме и Кристиан в платье. Каждый из этих наборов (8 картинок) генерировался 30 минут.

https://colab.research.google.com/github/tg-bomze/collection-of-notebooks/blob/master/NeuralWardrobe.ipynb

А теперь мы будем смотреть на эксперименты с системами ИИ, которые подарили нам Epic.

И маленькие проблемы на дорогах будут приводить к многокилометровым пробкам, без подгрузки лодов и исчезания акторов, когда вы просто отвернули голову.

Уже топ 2 :D

Добавил видео-демо ArcaneGAN v0.3 на huggingface.

🤗Тыкать тут

Mito

Клёвая либа для питона. Встраивает практически MS Excel в эти ваши jupyter notebooks.

При этом позволяет экспортировать манипуляции в питон-код для pandas, который можно потом использовать без установки Mito.

Огромный минус - не работает в колабах, vscode итд. Вижу такое применение: ставите локально, делаете свой ДАТАСАЙЕНС МЕДЖИК, а экспортированный код используете в остальных местах.

Лонгрид тут

свершилось! теперь Lucid Sonic Dreams и StyleGAN3 дружат в этом колабе. все очень доступно и просто - подаешь на вход музыку, выбираешь модель для генерации и на выходе получаешь музыкальное видео.

🔥WebGPT: теперь GPT-3 умеет гуглить лучше тебя

В OpenAI зафайнтюнили GPT-3 отвечать на вопросы, пользуясь поиском Bing, а получившиеся при этом ответы оказались качественнее, чем у людей.

Сначала они разработали простенький текстовый браузер, которым могла бы пользоваться GPT — там есть основные команды типа: кликнуть на ссылку, поскроллить, найти слово на странице, скопировать фрагмент и тд. Далее они при помощи людей собрали датасет из 6000 примеров использования этого браузера и дообучили на нём GPT-3 (language modeling). Затем они нагенерили этой же моделью датасет из 25к вопросов и вручную разметили их качество. На этой разметке они обучили ранжировщик ответов и использовали его для дальнейшей фильтрации.

В итоге, судя по human evaluations на датасете ELI5, людям чаще нравятся ответы нейронки, чем своих собратьев 💁‍♂️

P.S. На гифке пример того, как гуглит эта модель, отвечая на вопрос «How do neural networks work?»

Статья, блог

#arcanegan v0.4 превращает Илона в самого стильного суперзлодея, которого я когда-либо видел.

Feet pics we need, but do not deserve. CLIP guided Diffusion by @nshepperd1
Результат по запросу "🍇👣"

📉TermPlotlib📈

Кстати, вчера нашел полезную библиотечку, которая может выручить в некоторых ситуациях.
Бывает так, что решил почитать какие-то json или csv на сервере, но при этом лень запускать юпитер, поэтому я просто юзаю IPython консоль.
Все хорошо до того момента, пока не нужно нарисовать какой-то график, например bar-plot распределения классов.

Тут выручит эта библиотечка, которая позволяет отрисовывать графики с помощью gnu plot в ASCII формате!

https://github.com/nschloe/termplotlib


+ Бонус, такие графики удобно отправлять в личку в телеге.

Cats   [ 3]  ████████████
Dogs   [10]  ████████████████████████████████████████
Cows   [ 5]  ████████████████████
Geese  [ 2]  ████████