«Требуется человек-оркестр»

Примерно так сегодня выглядит половина вакансий в сфере нейросетей.

Это одна из немногих сфер, где один человек действительно может одинаково хорошо делать всё. Но это большая редкость. Потому что помимо генерации нужно уметь монтировать, ретушировать, режиссировать и тд

В попытке сэкономить компании ищут «человека-студию», при провале теряют деньги, а потом я слышу от коллег о том, как сложно найти настоящих спецов.

Люблю работать на проектах, где каждый отвечает за то, в чём действительно силён и где его экспертиза наработана годами. Когда на проекте есть и режиссер и композер и 3д спец.

Российские бигтех-компании попросили Минцифры разрешить использовать персональные данные россиян без их согласия для обучения моделей ИИ. Причина: «это может ускорить развитие ИИ в РФ» Компании считают, что риск раскрытия личности равен нулю или «не превышает малые доли процента»*.

Для этого ведомству нужно будет внести поправки к закону о персональных данных в Госдуму.

*То есть всё-таки риск есть. В масштабах страны это сотни тысяч человек.

Даже если убрать из базы имена и паспорта, сопоставление нескольких «обезличенных» датасетов (например, геопозиции из такси, времени покупок и пола) позволяет вычислить конкретного человека с точностью до 90%

Ученые из Массачусетского технологического института (MIT) провели классическое исследование на основе «обезличенных» мобильных данных 1,5 миллиона человек.

Выяснилось, что достаточно знать всего 4 пространственно-временные точки (например: в 8:15 человек был в кофейне у дома, в 9:00 — в офисе, в 13:00 — в спортзале, в 19:00 — в супермаркете), чтобы идентифицировать 95% людей в базе данных.

У каждого из нас уникальный цифровой почерк. Двух людей с абсолютно одинаковыми маршрутами и графиком жизни в масштабах мегаполиса просто не существует.

В другом исследовании Science ученые взяли полностью анонимную базу данных покупок по банковским картам (без имен, номеров карт, только время, сумма и категория магазина). Зная дату и место всего трех покупок конкретного человека (которые легко узнать, просто пообщавшись с ним или заглянув в его соцсети), его личность раскрывали в 80% случаев.

Если к этим данным добавлялась информация о цене товара или поле покупателя, точность воссоздания личности мгновенно вырастала до тех самых 90% и выше.

Сегодня тестировал Seedance 2.5
Пока заметил пару ключевых отличий от 2.0:
— Лучше различает ‘Close up’, ‘Medium close up‘ и т.д.
— Лучше анимирует камеру
— Если вы прикладываете референсы, то 2.0 часто интерполирует между этими кадрами, и приходится указывать в промте, как модели стоит интерпретировать референсы. 2.5 более гибкая в работе сприкреплёнными изображениями и воспринимает их менее буквально

Чтобы это нивелировать, указываю в промте следующее:

REFERENCE IMAGES:
The attached reference images are provided as VISUAL REFERENCES, NOT AS KEYFRAMES OR A REQUIRED SHOT SEQUENCE. Use them only as visual guidance for character appearance, environment, composition, proportions, camera setup and overall visual continuity.

Do NOT treat the attached references as frames that must be reproduced literally or followed as an animation sequence. Do NOT interpolate between the reference images. The animation must follow the ACTION AND TIMING described in this prompt, while preserving the established character designs, environment and visual style from the references.

Продолжаю тестировать Seedance 2.5. Вот что ещё я заметил:
— Заметно точнее следует промту. Если я прописываю, что персонаж делает два шага вперёд, он не делает ни больше, ни меньше шагов
— Заметно хуже липсинк с русским языком. Для липиснка во многих случаях лучше продолжать пользоваться 2.0
— Генерация занимает больше времени
— Контраст ниже

Лицемерие Линкдина. Сперва они предлагали «улучшить текст с помощью ИИ», а теперь просят пользователей помечать «ИИ слоп». Более того, функцию создавать тексты с помощью ИИ убрали

Автор 10 раз нажал на кнопку “extend video”, сохранив промт “song about bananas”. Всё обрело очень неожиданный поворот