Генеративный ИИ в работе дизайнера

Привет, Хабр! Меня зовут Иосиф.

Как продуктовый дизайнер и магистрнат AI Talent Hub, я всё чаще использую инструменты ИИ в своей работе, поэтому решил разобраться, как они функционируют. Это нужно не только для собственного понимания, но и для того, чтобы объяснять заинтересованным в этой теме коллегам.

В этой статье я объясню принципы работы генеративных моделей и рассмотрю их применение в дизайне. Основное внимание будет уделено двум наиболее востребованным технологиям — генеративно-состязательным сетям (GAN) и диффузионным моделям (Diffusion Models).

Читать далее

#ai_talent_hub #искусственный_интеллект_в_дизайне #gan #diffusion_models #продуктовый_дизайн #создание_контента | @habr_ai

Marigold-DC

Построение 3D мира стало необходимым с появлением автопилотов для построения карт и планирования маршрутов. Данная статья про одно из решений задачи Depth Completion (получение 3D карты по лидарным точкам и изображениям с камер). Попыталась разобраться в архитектуре Marigold-DC. Надеюсь, будет интересно ❤️

Читать далее

#диффузионные_модели #нейронные_сети #3d_реконструкция #depth_map #карта_глубины #diffusion_models #neural_networks #3d_reconstruction | @habr_ai

От каскадных моделей до картинок в 4к: как эволюционировали диффузионки

На дворе 2025 год. Генерацией картинок и видео в интернете больше никого не удивишь. Генеративный контент повсюду, а его качество настолько высоко, что бывает трудно отличить синтетическую картинку от реальной.

Прогресс не стоит на месте, но какой ценой? Мир сильно усложнился со времён выхода первых моделей Stable Diffusion, подробные рассказы о которых описывали главную и до недавнего времени единственную доступную широкому кругу пользователей качественную открытую модель.

В прошлом году мы с коллегами рассказывали про то, как мы открывали и улучшали технологию YandexART. В этом посте мы хотели бы рассказать о том, что нового произошло в мире диффузионных моделей за последние два года. Ниже мы обсудим борьбу каскадной и латентной парадигм, дилемму между свёрточными моделями и трансформерами, новые формулировки диффузии и дистилляцию как метод решения основной проблемы диффузионных моделей — низкой скорости генерации.

Читать далее

#генеративные_модели #machine_learning #машинное_обучение #компьютерное_зрение #computer_vision #диффузионные_модели #diffusion_models #stable_diffusion #flux | @habr_ai

Мечтают ли диффузионки о 3D-алайнменте, или что мы планируем рассказать на грядущей ICLR

Привет, Хабр! Меня зовут Нина, я работаю инженером исследователем в AIRI, где мы с моими коллегами активно исследуем возможности генеративного ИИ. Особое место в нашей рабочей повестке занимает применение диффузионных моделей к различным задачам.

Не так давно мы получили приятную новость: нашу статью по семантическое выравнивание при генерации 3D‑моделей приняли на ICLR. В ней мы нашли способ, как построить выровненную генерацию 3D‑объектов, используя гайданс предобученной диффузионной модели, чтобы сделать редактирование или гибридизацию более надёжными. В этой статье хотелось бы кратко пересказать суть нашей работы.

Читать далее

#diffusion_models #3d #generations #nerf #text_to_3d #image_to_3d | @habr_ai

Долгая дорога к DiT (часть 1)

Это лето обрадовало нас прорывом в обработке изображений с помощью нейросетей. Одна за другой выходят такие модели как Flux.1 Kontext, Qwen-Image-Edit, Gemini 2.4 Flash Image Preview (Nano Banana) демонстрируя недостижимый до сих пор уровень манипуляции цифровым контентом. Это не замена Фотошопу, а технология, открывающая врата в бесконечные визуальные миры и всё благодаря мощи архитектуры Diffusion Transformer (DiT). Впечатлившись, я решил поближе познакомиться с диффузными трансформерами - собственноручно натренировать свою собственную DiT-модель. Об этом и будет эта статья. Читать далее

#pytorch #machine_learning #искусственный_интеллект #diffusion_models | @habr_ai