​DALLE-Mini – модель искусственного интеллекта, которая генерирует изображения по любому вашему запросу

⤷ Демо в режиме реального времени

| #Python #AI #Interesting

@machinelearning_ru

​PngBin – Инструмент преобразование любых двоичных данных в файл изображения PNG и наоборот

Изображение, созданное PngBin, будет иметь все свойства, как и обычное изображение PNG, за исключением того, что при просмотре оно будет выглядеть сломанным и «зашумленным»

@machinelearning_ru | #Python #Photo #Interesting #Security

Real-Time-Voice-Cloning – Инструмент для клонирования голоса в режиме реального времени

Этот репозиторий представляет собой реализацию Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis (SV2TTS) с вокодером, который работает в режиме реального времени.

SV2TTS - это трехступенчатая структура глубокого обучения, которая позволяет создавать численное представление голоса из нескольких секунд аудио и использовать его для подготовки модели преобразования текста в речь, обученной на воспроизведение голоса.

#GitHub | #Python #Voice

@machinelearning_ru

​DeepFaceDrawing — нейросеть, которая позволяет создавать реалистичные изображения лиц из набросков от руки

Метод отрисовки по существу использует входные эскизы в качестве «мягких» ограничений и, таким образом, способен создавать высококачественные изображения лиц даже из грубых и/или неполных эскизов. Данный инструмент прост в использовании даже для тех кто не рисует, сохраняя при этом тонкое управление деталями формы

#GitHub | #Python #Interesting

@machinelearning_ru

#️⃣ BlendGAN

интересная нейронка позволяющая смешивать лица и преобразовывать их в портреты.

⚙️ GitHub
🔋 Demo

#python #github #soft

@machinelearning_ru

​Раскрашивание изображений с использованием нейронных сетей

С помощью DeOldify можно преобразовать старые черно-белые фотографии, добавив к ним цвет. Для работы с моделью автор использовал python 3.10, но вы можете поэкспериментировать со своими фотографиями на любом другом языке программирования.

Репозиторий: https://github.com/jantic/DeOldify
Руководство: https://habr.com/ru/post/681928/

#python

🦎Armadillo - библиотека ML на С++

Armadillo — это библиотека линейной алгебры на C++, разработанная НИЦТА и независимыми участниками, применяемая для научных вычислений в машинном обучении и других областях, таких как биоинформатика и компьютерное зрение. Библиотека оптимизирует вычисления благодаря многопоточности OpenMP и предоставляет интерфейс, похожий на MATLAB. Подходит для быстрой реализации научных исследований в продуктивные среды.

#machinelearning #DataScience #python #AI #DeepLearning #cplusplus #mlalgorithms #DataVisualization #jobs

📎 Описание либы

@machinelearning_ru

🧠 ThinkMesh: Параллельное мышление для LLM

ThinkMesh — это библиотека на Python, позволяющая запускать различные пути рассуждений параллельно, используя внутренние сигналы уверенности для перераспределения вычислительных ресурсов. Она поддерживает оффлайн-работу с Hugging Face Transformers и API.

🚀 Основные моменты:
- Параллельное рассуждение с динамическим перераспределением бюджета
- Оффлайн-работа с Transformers и интеграция с OpenAI
- Асинхронное выполнение с динамическими микро-пакетами
- Поддержка пользовательских верификаторов и редукций
- Кэширование и метрики для отслеживания производительности

📌 GitHub: https://github.com/martianlantern/ThinkMesh

#python

🚀 Обучение LLM-агентов для многоповоротного принятия решений

AgentGym-RL — это фреймворк для тренировки LLM-агентов, способных принимать решения в сложных многоповоротных сценариях с использованием методов усиленного обучения. Он предлагает разнообразные реальные сценарии и поддерживает популярные алгоритмы RL, улучшая производительность моделей до уровня коммерческих решений.

🚀 Основные моменты:
- Модульная система для гибкости и расширяемости.
- Поддержка различных реальных сред, включая веб-навигацию и глубокий поиск.
- Метод ScalingInter-RL для стабильного обучения агентов.
- Интерактивный интерфейс для визуализации взаимодействий.

📌 GitHub: https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RL

#python

🎙️ VibeVoice: Инновационная модель TTS для длинных разговоров

VibeVoice — это передовая система синтеза речи, способная генерировать выразительное аудио для длительных разговоров, включая подкасты. Она решает проблемы традиционных TTS-систем, обеспечивая высокую согласованность голосов и естественное взаимодействие между несколькими спикерами.

🚀 Основные моменты:
- Синтезирует речь до 90 минут с 4 различными спикерами.
- Использует токенизаторы непрерывной речи для повышения эффективности.
- Поддерживает высокое качество звука при низкой частоте кадров.
- Применяет диффузионные модели для понимания контекста и потока диалога.

📌 GitHub: https://github.com/microsoft/VibeVoice

#python

⚡ FlashVSR: Реальное время для видео-суперразрешения

FlashVSR — это инновационная система, использующая диффузионные модели для достижения суперразрешения видео в реальном времени. Она обеспечивает высокую эффективность и масштабируемость, работая на скорости около 17 FPS для видео 768 × 1408 на одном GPU A100. Проект включает новый набор данных VSR-120K для обучения и демонстрирует выдающиеся результаты, значительно опережая предыдущие модели.

🚀Основные моменты:
- Первая диффузионная модель для потокового видео-суперразрешения.
- Эффективная трехступенчатая дистилляция для быстрого обучения.
- Локально-ограниченное разреженное внимание для снижения вычислительных затрат.
- Поддержка ультра-высоких разрешений с до 12-кратным ускорением.

📌 GitHub: https://github.com/OpenImagingLab/FlashVSR

#python

🔬 Генерация белков с BoltzGen

BoltzGen — это инструмент для генерации и оптимизации дизайна белков, использующий передовые методы машинного обучения. Он позволяет создавать наборы ранжированных дизайнов на основе спецификаций в формате YAML, обеспечивая гибкость и высокую производительность.

🚀 Основные моменты:
- Генерация белков с использованием спецификаций YAML.
- Поддержка GPU для ускорения вычислений.
- Выходные данные включают промежуточные и финальные дизайны.
- Возможность анализа и фильтрации результатов.

📌 GitHub: https://github.com/HannesStark/boltzgen

#python

📚 Читаем EPUB с LLM 🚀
Легкий самодостаточный EPUB-ридер, позволяющий читать книги по главам и легко копировать текст для работы с LLM. Проект создан для вдохновения и не требует поддержки. Просто загружайте EPUB и читайте вместе с ИИ.

🚀 Основные моменты:
- Чтение EPUB-файлов по главам
- Удобный интерфейс для работы с LLM
- Легкая настройка и использование
- Проект для вдохновения, без поддержки

📌 GitHub: https://github.com/karpathy/reader3

#python

🎤 Быстрый текст-в-речь с Supertonic

Supertonic — это высокопроизводительная система текст-в-речь, работающая на вашем устройстве. Она обеспечивает молниеносное создание речи с минимальными затратами ресурсов и полным соблюдением конфиденциальности. Никаких облачных решений — всё происходит локально.

🚀Основные моменты:
- ⚡ Генерация речи до 167× быстрее реального времени
- 🪶 Легковесная архитектура с 66M параметрами
- 📱 Полная обработка на устройстве без задержек
- 🎨 Обработка сложных текстов без предварительной подготовки
- ⚙️ Гибкая настройка параметров и развертывания

📌 GitHub: https://github.com/supertone-inc/supertonic

#python

🖼️ Удаление водяных знаков с Sora2

Этот проект предлагает эффективный инструмент для удаления водяных знаков из изображений, используя алгоритмы глубокого обучения. Он предназначен для улучшения качества изображений, сохраняя при этом их оригинальные детали.

🚀Основные моменты:
- Использует современные методы машинного обучения.
- Поддерживает различные форматы изображений.
- Легко интегрируется в существующие рабочие процессы.
- Открытый исходный код для гибкости и модификации.

📌 GitHub: https://github.com/dachensky/sora2-watermark-remover

#python

🧠 AgentEvolver: Эффективная система саморазвивающихся агентов

AgentEvolver — это комплексная платформа для самообучения агентов, объединяющая механизмы самовопроса, самонавигации и самоатрибуции. Она позволяет агентам автономно улучшать свои способности, обеспечивая эффективное и непрерывное развитие.

🚀Основные моменты:
- Автоматическая генерация задач для уменьшения затрат на создание данных.
- Оптимизация исследований через опыт, полученный от предыдущих задач.
- Тонкая настройка политики на основе атрибуции промежуточных шагов.
- Модульная архитектура для легкой настройки и расширения.
- Высокая производительность с меньшим количеством параметров по сравнению с аналогами.

📌 GitHub: https://github.com/modelscope/AgentEvolver

#python