🤖 #GPTApplication ChatGPT в Telegram!
Что умеет @gptsciencebot:

📞 Генерация контента по пользовательскому запросу (gpt-3.5-turbo).

🥺 Создание изображений на основе текстового описания (DALL-E).

🌐 Решение проблем в области экологии и окружающей среды.

💊 Консультации по вопросам здравоохранения и медицины.

🤑 Предоставление советов по управлению и развитию бизнеса.

📖 Содействие в развитии творческих навыков, включая литературное и художественное творчество.

🌱 Оказание поддержки в вопросах личностного роста и саморазвития.

🔭 Анализ данных с предоставлением статистической информации.

😈 Создание рабочего кода на разных языках программирования.

😎 И бесчисленное множество других тематик, которые которые покрывает ChatGPT.
На этой неделе мы уже будем генерировать приложения на основе текстового запроса в GPT-4, который в разы превосходит бесплатную версию ChatGPT (GPT-3.5)👨‍💻

😐 ПРИМЕЧАНИЕ:
Генерировать можно не более 1 изображения, поэтому внимательно вводите желаемый запрос /image текст_для_генерации

#GPTApplication Text2Video Generation🤯
Сегодня Вы сможете пощупать новые технологии для создания контента, а именно генерация видео на основе текстового описания - Text2Video Zero-Shot

🤔 Модель Text2Video Zero-Shot состоит из несколько предварительно обученных моделей, которые используются вместе для создания видеоконтента и текстового описания.

🤓 Как это работает из коробки:
1️⃣ На основе корпуса из текстовых описаний обучается GPT-2 модель для создания последовательности маркеров, представляющих сцену и действие в видео.

2️⃣ Далее сгенерированный текст подается в препроцессор для извлечения ключевых слов, который используется для запроса в модель DALL-E от OpenAI (кстати, вы можете сгенерировать себе 1 картинку 512х512 в моем tg-боте! @gptsciencebot 👋).

3️⃣ Модель DALL-E генерирует набор изображений по ключевым словам. Набор изображений объединяется и формируется некая последовательность кадров.

4️⃣ Затем эта последовательность изображений обрабатывается алгоритмом style-transfer для создания единого стиля. По желанию добавляется музыкальное сопровождение.

👨‍💻В итоге можно создать такое видео по запросу: Elon Musk eating donuts.

Для тех, кто не хочет заморачиваться с кодом, вот вам готовый вариант text2video ❤

#GPTApplication Генерация анимированных 3D-аватаров с помощью текста 🤯

👨‍💻 Создайте свой собственный ChatAvatar без СМС и регистрации!

😏 Теперь Вы можете сгенерировать невероятно реалистичную 3D-модель любого лица, используя только текстовое описание.

🤣 Ожидаю внедрение таких аватаров на популярных стриминговых площадках для создания уникальной и запоминающейся атмосферы.

#GPTApplication Рендеринг FVV в реальном времени 🤯

В дополнение к предыдущему посту: теперь можно создавать FVV (Free-Viewpoint Video) в длительных динамических сценах!

👨‍💻 В статье «Neural Residual Radiance Fields for Streamably Free-Viewpoint Videos» описывается новый метод в области компьютерного зрения для эффективного представления и сжатия RGB-видео, позволяющий просмотр качественной потовой передачи и рендеринг видео с произвольной точки зрения.

☄️ Метод ReRF (Residual Radiance Field) обучается на первом ключевом кадре видео и создает специальные сетки, включая сетку движения и сетку остаточных признаков, чтобы быстро анализировать движения и изменения в остальных кадрах.

🤖 Это помогает сделать видео легким для передачи и позволяет смотреть его с разных точек зрения (free-viewpoint rendering), улучшая качество и скорость воспроизведения в реальном времени, благодаря эффективной обработке признаков (feature processing) и сжатию данных.

#GPTApplication Пройти собеседование с помощью GPT-4 🤖

🤯 Энтузиаст с reddit создал инструмент транскрипции в реальном времени на базе GPT4, который поможет Вам пройти собеседование при приеме на работу, генерируя идеальные ответы в режиме реального времени!

Ссылка на проект: https://github.com/SevaSk/ecoute

#GPTApplication Новая функция генеративной заливки в бета-версии Adobe Photoshop

Манипуляция изображениями теперь доступна в Adobe Photoshop 🤖

#GPTApplication Насколько быстро развиваются диффузионные модели? Настолько быстро! 🤖

К примеру, Вы можете оценить качество сгенерированных изображений на моем втором канале @gptwomen
В основном это 🔞

#GPTApplication LIV: Языковая ценность изображения для роботов 🤖

🤓 В статье Language-Image Value Learning представлен новый подход, который сочетает в себе reinforcement learning и mutual information constractive learning для обучения роботов зрительно-языковому представлению с использованием системы вознаграждений.

Основные выводы из статьи:

🗂 Можно использовать большие наборы видеоданных для обучения моделей. Затем модель самостоятельно может назначать вознаграждения (поощрение за правильные действия модели) отдельным кадрам в видео, где могут быть представлены роботы или люди, выполняющие определенные задачи в новых условиях.

🧠 LIV можно зафайнтюнить за счет точной настройки с использованием данных, специфичных для предметной области, что позволит лучше управлять роботами.

👨‍💻 К примеру, робота из видео, готовящего сочный 🍔, тренировали на датасете EpicKitchen

Мы уже рассматривали Tennis AI как пример обучения моделей на специфических данных, теперь доступно на роботах 🤖