AI Для Всех
Channel name was changed to «AI for Science»
Кажется название канала начало ограничивать его рост. Предлагайте в комментариях новые.
Дата-центры: скрытые энергогиганты.
В то время как общество все больше концентрируется на энергоэффективности, потребление энергии дата-центрами продолжает расти, скрывая за собой значительные цифры.
После 2020 года информация о потреблении энергии дата-центрами стала менее доступной, уступая место акцентам на их энергоэффективность. Однако последние данные говорят сами за себя: дата-центры потребляют огромное количество электроэнергии, которое можно сравнить с выработкой крупнейших электростанций.
По оценкам, в 2022 году дата-центры потребили от 240 до 340 тераватт-часов энергии, плюс от 260 до 360 TWh ушло на передачу данных. Это не учитывая от 100 до 150 TWh, потраченных на поддержку криптовалют.
Для сравнения: ГЭС Hoover Dam производит около 4 млрд кв/часов энергии в год, что сопоставимо с производством некоторых атомных станций.
Даже если 40% потребности дата-центров покрываются за счет возобновляемых источников, мы все равно сжигаем около 44 миллионов тонн нефти в год. Это подчеркивает важность перехода к более устойчивым моделям потребления и производства энергии, в том числе и в индустрии ИТ. Мы должны признать, что наша зависимость от технологий, таких как GPT, несет не только преимущества, но и значительные экологические издержки.
Ссылка
В то время как общество все больше концентрируется на энергоэффективности, потребление энергии дата-центрами продолжает расти, скрывая за собой значительные цифры.
После 2020 года информация о потреблении энергии дата-центрами стала менее доступной, уступая место акцентам на их энергоэффективность. Однако последние данные говорят сами за себя: дата-центры потребляют огромное количество электроэнергии, которое можно сравнить с выработкой крупнейших электростанций.
По оценкам, в 2022 году дата-центры потребили от 240 до 340 тераватт-часов энергии, плюс от 260 до 360 TWh ушло на передачу данных. Это не учитывая от 100 до 150 TWh, потраченных на поддержку криптовалют.
Для сравнения: ГЭС Hoover Dam производит около 4 млрд кв/часов энергии в год, что сопоставимо с производством некоторых атомных станций.
Даже если 40% потребности дата-центров покрываются за счет возобновляемых источников, мы все равно сжигаем около 44 миллионов тонн нефти в год. Это подчеркивает важность перехода к более устойчивым моделям потребления и производства энергии, в том числе и в индустрии ИТ. Мы должны признать, что наша зависимость от технологий, таких как GPT, несет не только преимущества, но и значительные экологические издержки.
Ссылка
ChatGPT: Ваш надежный помощник в жизни
За прошедший год ChatGPT стал настоящим изменителем жизней.
В обсуждении на Reddit пользователи делятся историями о том, как GPT-4 помог им в решении сложных задач. Один из родителей, например, использовал его для написания письма по поводу буллинга директору школы, что благоприятно повлияло на ситуацию их ребенка. Еще один пользователь смог улучшить электронное общение с бывшим супругом, уменьшив уровень конфликтов и стресса.
В общем, GPT-4 оказывает помощь в разных сферах жизни, выделяясь в шести ключевых аспектах:
Личностное развитие и обучение: Помогает в освоении сложных тем, улучшении навыков программирования и развитии профессиональных компетенций.
Межличностные отношения: Способствует улучшению общения с бывшими партнерами, помогает в разрешении конфликтов и снижении стресса.
Юридическая и деловая помощь: Поддержка в составлении юридических документов, ведении переговоров и решении спорных вопросов.
Поддержка ментального здоровья: Помогает в управлении тревогой, предоставляет эмоциональную поддержку и разрабатывает методы самопомощи.
Творчество и хобби: Поддерживает в написании книг, создании музыки и других творческих начинаниях.
Программирование и создание MVP: Оказывает помощь в программировании и разработке прототипов идей в короткие сроки.
Эти истории демонстрируют, что GPT-4 не просто облегчает повседневные задачи, но и способствует глубоким изменениям в жизни людей, помогая преодолеть личные и профессиональные трудности. Этот инструмент становится мощным союзником в преодолении препятствий, открывая новые горизонты для роста и развития.
Почитать весь тред
Расскажите как GPT помог вам в жизни?
За прошедший год ChatGPT стал настоящим изменителем жизней.
В обсуждении на Reddit пользователи делятся историями о том, как GPT-4 помог им в решении сложных задач. Один из родителей, например, использовал его для написания письма по поводу буллинга директору школы, что благоприятно повлияло на ситуацию их ребенка. Еще один пользователь смог улучшить электронное общение с бывшим супругом, уменьшив уровень конфликтов и стресса.
В общем, GPT-4 оказывает помощь в разных сферах жизни, выделяясь в шести ключевых аспектах:
Личностное развитие и обучение: Помогает в освоении сложных тем, улучшении навыков программирования и развитии профессиональных компетенций.
Межличностные отношения: Способствует улучшению общения с бывшими партнерами, помогает в разрешении конфликтов и снижении стресса.
Юридическая и деловая помощь: Поддержка в составлении юридических документов, ведении переговоров и решении спорных вопросов.
Поддержка ментального здоровья: Помогает в управлении тревогой, предоставляет эмоциональную поддержку и разрабатывает методы самопомощи.
Творчество и хобби: Поддерживает в написании книг, создании музыки и других творческих начинаниях.
Программирование и создание MVP: Оказывает помощь в программировании и разработке прототипов идей в короткие сроки.
Эти истории демонстрируют, что GPT-4 не просто облегчает повседневные задачи, но и способствует глубоким изменениям в жизни людей, помогая преодолеть личные и профессиональные трудности. Этот инструмент становится мощным союзником в преодолении препятствий, открывая новые горизонты для роста и развития.
Почитать весь тред
Расскажите как GPT помог вам в жизни?
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Рисуем вместе с нейронкой в реальном времени
Бывает, нужно быстро сделать зарисовку идеи или просто хочется порисовать. К несчастью, в художественом плане у меня руки-крюки и вместо красивостей, обычно получается абстрактный экспрессионизм. Сегодня я обнаружил рабочий workflow, благодаря которому скетч не стыдно будет показать кому угодно.
Есть такая опенсорсная рисовалка - tldraw, к ней есть плагин Draw-Fast. Этот плагин позволяет использовать все возможности tldraw для того, что бы в реальном времени управлять процессом генерации картинки, на обычном ноутбуке!
Процесс такой: клонируем репозиторий Draw-Fast и устанавливаем tldraw с этим плагином.
Затем в текстовом поле пишем какую каринку мы хотим получить (можно редактировать на ходу) и рисуем. Этот процесс создаёт уникальное ощущение совместного творчества, отличное от индивидуальной работы или использования Dall-E.
Еще более пошаговая инструкция для Mac/Linux:
Для запуска без установки - смотри сюда
Бывает, нужно быстро сделать зарисовку идеи или просто хочется порисовать. К несчастью, в художественом плане у меня руки-крюки и вместо красивостей, обычно получается абстрактный экспрессионизм. Сегодня я обнаружил рабочий workflow, благодаря которому скетч не стыдно будет показать кому угодно.
Есть такая опенсорсная рисовалка - tldraw, к ней есть плагин Draw-Fast. Этот плагин позволяет использовать все возможности tldraw для того, что бы в реальном времени управлять процессом генерации картинки, на обычном ноутбуке!
Процесс такой: клонируем репозиторий Draw-Fast и устанавливаем tldraw с этим плагином.
Затем в текстовом поле пишем какую каринку мы хотим получить (можно редактировать на ходу) и рисуем. Этот процесс создаёт уникальное ощущение совместного творчества, отличное от индивидуальной работы или использования Dall-E.
Еще более пошаговая инструкция для Mac/Linux:
# 1. Открываем терминал (Terminal)
# 2. Клонируем репозиторий:
git clone https://github.com/tldraw/draw-fast
# 3. Заходим в папку с приложением
cd draw-fast
# 4. Устанавливаем и запускаем приложение
npm install
npm run dev
# Если нет npm устанавливаем его
brew install npm
# 5. Переходим по ссылке из терминала
# http://localhost:3000
# 6. Играемся
Для запуска без установки - смотри сюда
AI Для Всех
Рисуем вместе с нейронкой в реальном времени Бывает, нужно быстро сделать зарисовку идеи или просто хочется порисовать. К несчастью, в художественом плане у меня руки-крюки и вместо красивостей, обычно получается абстрактный экспрессионизм. Сегодня я обнаружил…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Рисуем вместе с нейронкой - прямо в GitHub Codespaces
Бывает, нужно быстро сделать зарисовку идеи или просто хочется порисовать. К несчастью, в художественом плане у меня руки-крюки и вместо красивостей, обычно получается абстрактный экспрессионизм. Сегодня я обнаружил рабочий workflow, благодаря которому скетч не стыдно будет показать кому угодно.
Записал подробную инструкцию, как запустить рисовалку Draw-Fast на Github CodeSpaces. Кстати у них уже почти 500 звезд на гитхабе.
Открываем их гит, наводим на кнопку
Ура - вы прекрасны и теперь можете насладиться процессом рисования вместе с нейросетью.
Для запуска локально - смотри сюда
Бывает, нужно быстро сделать зарисовку идеи или просто хочется порисовать. К несчастью, в художественом плане у меня руки-крюки и вместо красивостей, обычно получается абстрактный экспрессионизм. Сегодня я обнаружил рабочий workflow, благодаря которому скетч не стыдно будет показать кому угодно.
Записал подробную инструкцию, как запустить рисовалку Draw-Fast на Github CodeSpaces. Кстати у них уже почти 500 звезд на гитхабе.
Открываем их гит, наводим на кнопку
Code <> в правом верхнем углу и выбираем вкладку Codespaces.
Дальше создаем новый Space, копируем команды из верхнего окошка в нижнее (терминал) и нажимаем Open in Browser. Ура - вы прекрасны и теперь можете насладиться процессом рисования вместе с нейросетью.
Для запуска локально - смотри сюда
Дорисовываем Draw Fast с помощью Dall-E:
Нарисовали картинку, которая очень понравилась, но качество хромает? Не беда - просто отправьте скриншот своего рисунка и текстового промпта (см в комменты для примеров) в Draw Fast and Enhance GPT (который я для вас побыстренькому сделал) и наслаждайтесь сумасшедшим качеством.
Присылайте в комменты!
Нарисовали картинку, которая очень понравилась, но качество хромает? Не беда - просто отправьте скриншот своего рисунка и текстового промпта (см в комменты для примеров) в Draw Fast and Enhance GPT (который я для вас побыстренькому сделал) и наслаждайтесь сумасшедшим качеством.
Присылайте в комменты!
Слияние человеческого восприятия с ИИ: на ощупь к сверхспособностям
Читая новости о расшифровке энцефалограмм или fMRI головного мозга с помощью DL алгоритмов, а также в ожидании фьюжн сенсорно-богатой инфо из VisionPro с GPT, не могу не думать о медицинских экспериментах.
В лихие 80е и 90ене только бегали абсолютно голые, но и проводили довольно радикальные эксперименты с мозгом. В одном из них, например, нервы из глаз (не человека) подключали к слуховой части коры головного мозга, и "слуховые" нейроны, к изумлению учёных, учились видеть.
Во-первых, это про гипотезу об универсальном алгоритме обработки информации. Attention is all you need?
Во-вторых, про возможности научить подобную систему чему угодно: хоть понимать речь, хоть различать запахи и вкусы. А как насчёт, видеть магнитные поля, как птицы? К слову, у нас тоже датчик есть.
Выглядит так, что человечество в шаге от создания систем, которые мы будем снабжать своей сенсорной информацией о мире, и получать интерпретацию с учётом накопленных знаний и всякие прикольные способности.
О последствиях сегодня думать не хочу. И так понедельник
🧠 Примеры экспериментов: раз и два
🎸Soundtrack: "Plug in Baby" by Muse
Читая новости о расшифровке энцефалограмм или fMRI головного мозга с помощью DL алгоритмов, а также в ожидании фьюжн сенсорно-богатой инфо из VisionPro с GPT, не могу не думать о медицинских экспериментах.
В лихие 80е и 90е
Во-первых, это про гипотезу об универсальном алгоритме обработки информации. Attention is all you need?
Во-вторых, про возможности научить подобную систему чему угодно: хоть понимать речь, хоть различать запахи и вкусы. А как насчёт, видеть магнитные поля, как птицы? К слову, у нас тоже датчик есть.
Выглядит так, что человечество в шаге от создания систем, которые мы будем снабжать своей сенсорной информацией о мире, и получать интерпретацию с учётом накопленных знаний и всякие прикольные способности.
О последствиях сегодня думать не хочу. И так понедельник
🎸Soundtrack: "Plug in Baby" by Muse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Рисуем вместе с нейросетью бесплатно и без регистрации
На днях рассказывал про ребят из TLDraw, которые выложили в опенсорс свою рисовалку вместе с нейросетью. И вот она уже онлайн! Прямо сейчас для того что бы ей пользоваться не нужна никакая регистрация. Просто заходите на сайт и рисуете!
drawfast.tldraw.com
(Видео не ускорено! Реальное время)
Ну а если хочется улучшить свое творение - просто скиньте скриншот в специально-обученную версию Dall-E
На днях рассказывал про ребят из TLDraw, которые выложили в опенсорс свою рисовалку вместе с нейросетью. И вот она уже онлайн! Прямо сейчас для того что бы ей пользоваться не нужна никакая регистрация. Просто заходите на сайт и рисуете!
drawfast.tldraw.com
(Видео не ускорено! Реальное время)
Ну а если хочется улучшить свое творение - просто скиньте скриншот в специально-обученную версию Dall-E
9 практик, которые улучшат ваш ML-проект
💬 "Я лучше в DL буду развиваться, инженерную часть обойду стороной" — в 2023 году такое не могут себе позволить даже ресерчеры)
Любой исследователь обойдет коллег, если будет проверять больше гипотез, не будет путаться в данных и экспериментах, умеет обучать большие модели и облегчать их с минимальными потерями качества. Поэтому даже в ресерче приходится разбираться с автоматизацией, версионированием, логгированием, ускорением, паралелльными вычислениями, ... — что уж говорить про инженеров, работающих в продуктовых компаниях.
Ребята из школы DeepSchool решили помочь ML-специалистам перенять инженерные практики в свои проекты и подготовили мастер-класс где расскажут, как за 9 шагов придти к репозиторию, за который не стыдно перед коллегами.
А именно обсудят:
1️⃣ как сделать эксперименты воспроизводимыми
2️⃣ какие инструменты помогут повысить качество кода
3️⃣ как ускорить и облегчить свою работу
А также представят программу курса “Computer Vision Rocket” и подарят скидки на обучение!🎁
🙋♂️Спикер лекции — Егор Осинкин, Lead CV Engineer, EPAM
Регистрируйтесь по ссылке. В телеграм-боте ребята также поделились анализом вакансий из slack ods и singularis📊 показали связь между грейдами, требованиями и окладами, динамику зарплат в USD и RUB по грейдам, а также поделились размеченными данными и ноутбуком!
Зарегистрироваться
#реклама
Любой исследователь обойдет коллег, если будет проверять больше гипотез, не будет путаться в данных и экспериментах, умеет обучать большие модели и облегчать их с минимальными потерями качества. Поэтому даже в ресерче приходится разбираться с автоматизацией, версионированием, логгированием, ускорением, паралелльными вычислениями, ... — что уж говорить про инженеров, работающих в продуктовых компаниях.
Ребята из школы DeepSchool решили помочь ML-специалистам перенять инженерные практики в свои проекты и подготовили мастер-класс где расскажут, как за 9 шагов придти к репозиторию, за который не стыдно перед коллегами.
А именно обсудят:
А также представят программу курса “Computer Vision Rocket” и подарят скидки на обучение!🎁
🙋♂️Спикер лекции — Егор Осинкин, Lead CV Engineer, EPAM
Регистрируйтесь по ссылке. В телеграм-боте ребята также поделились анализом вакансий из slack ods и singularis
Зарегистрироваться
#реклама
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Революционное открытие в материаловедении: ИИ от DeepMind обнаружил миллионы новых кристаллов
Вдохновившись (и набравшись опыта) AlphaFold, DeepMind запускают новую революцию. На этот раз в материаловедении. ИИ-инструмент GNoME от DeepMind открыл 2.2 миллиона новых кристаллов.
Современные технологии, такие как компьютерные чипы и батареи, зависят от неорганических кристаллов. Стабильность этих кристаллов критична.
Инструмент GNoME использует глубокое обучение для предсказания стабильности новых материалов, ускоряя и упрощая процесс их открытия. Он предсказал 2.2 миллиона новых кристаллов. Из них 380 000 - стабильны (а следовательно перспективные кандидаты для экспериментального синтеза).
Среди этих стабильных кристаллов, было найдено 52 000 новых слоистых соединений, аналогичных графену, которые могут произвести революцию в электронике.
Это открытие демонстрирует потенциал ИИ в области поиска и разработки новых материалов. GNoME не только предсказывает структуру новых, стабильных кристаллов, но и помогает ускорить их открытие, повышая эффективность предсказания стабильности материалов с 50% до 80%.
Благодаря GNoME нас ждет более устойчивое будущее, с более эффективными технологиями и материалами для электромобилей и вычислительной техники.
🥳 Блог-пост
🔮 Статья
Вдохновившись (и набравшись опыта) AlphaFold, DeepMind запускают новую революцию. На этот раз в материаловедении. ИИ-инструмент GNoME от DeepMind открыл 2.2 миллиона новых кристаллов.
Современные технологии, такие как компьютерные чипы и батареи, зависят от неорганических кристаллов. Стабильность этих кристаллов критична.
Инструмент GNoME использует глубокое обучение для предсказания стабильности новых материалов, ускоряя и упрощая процесс их открытия. Он предсказал 2.2 миллиона новых кристаллов. Из них 380 000 - стабильны (а следовательно перспективные кандидаты для экспериментального синтеза).
Среди этих стабильных кристаллов, было найдено 52 000 новых слоистых соединений, аналогичных графену, которые могут произвести революцию в электронике.
Это открытие демонстрирует потенциал ИИ в области поиска и разработки новых материалов. GNoME не только предсказывает структуру новых, стабильных кристаллов, но и помогает ускорить их открытие, повышая эффективность предсказания стабильности материалов с 50% до 80%.
Благодаря GNoME нас ждет более устойчивое будущее, с более эффективными технологиями и материалами для электромобилей и вычислительной техники.
🥳 Блог-пост
🔮 Статья
Возвращение Сэма Альтмана на пост CEO OpenAI
Сэм Альтман возвращается в качестве генерального директора OpenAI, Мира станет техническим директором. Новый начальный состав совета директоров: Брет Тейлор (председатель), Ларри Саммерс и Адам Д'Анджело.
После недавних изменений в руководстве, Сэм Альтман снова возглавил компанию и благодарит команду за усилия и за то, что они преодолели кризис без потери единого сотрудника.
- Альтман выразил уважение к Илье, который больше не будет в совете, но скорее всего в том или ином виде останется в компании.
- Он благодарит Адама, Ташу, Хелен, Эммета и Миру за их вклад и лидерство.
- Грег и Сэм продолжат совместное руководство компанией (которое будет как-то по новому зафиксировано в уставе компании).
- Сатья, Кевин, Эми и Брэд из Microsoft были невероятными партнерами, Microsoft будет наблюдателем в совете.
- Основные приоритеты: развитие исследований, улучшение продуктов и услуг, строительство совета директоров с разнообразными взглядами.
Сэм с энтузиазмом смотрит в будущее, подчеркивая важность AI в жизни людей и обязательство OpenAI перед обществом.
Ссылка
Сэм Альтман возвращается в качестве генерального директора OpenAI, Мира станет техническим директором. Новый начальный состав совета директоров: Брет Тейлор (председатель), Ларри Саммерс и Адам Д'Анджело.
После недавних изменений в руководстве, Сэм Альтман снова возглавил компанию и благодарит команду за усилия и за то, что они преодолели кризис без потери единого сотрудника.
- Альтман выразил уважение к Илье, который больше не будет в совете, но скорее всего в том или ином виде останется в компании.
- Он благодарит Адама, Ташу, Хелен, Эммета и Миру за их вклад и лидерство.
- Грег и Сэм продолжат совместное руководство компанией (которое будет как-то по новому зафиксировано в уставе компании).
- Сатья, Кевин, Эми и Брэд из Microsoft были невероятными партнерами, Microsoft будет наблюдателем в совете.
- Основные приоритеты: развитие исследований, улучшение продуктов и услуг, строительство совета директоров с разнообразными взглядами.
Сэм с энтузиазмом смотрит в будущее, подчеркивая важность AI в жизни людей и обязательство OpenAI перед обществом.
Ссылка
Llamafile от Mozilla: портативный ИИ на флешке
Теперь почти любое устройство можно превратить в оффлайн персонального собеседника за секунды, благодаря Llamafile от Mozilla!
📌 Что такое Llamafile?
Llamafile - это опенсорс продукт от Mozilla, который позволяет распространять и запускать большие языковые модели (LLMs) с помощью одного файла. Это означает, что вы можете "поселить" умную Ламу на флешку или ноутбук.
💡 Особенности Llamafile:
1. Совместимость с различными архитектурами и ОС: Llamafile работает на множестве CPU архитектур и на всех основных операционных системах, включая macOS, Windows и Linux
2. Интеграция с разными моделями ИИ: можно загрузить любые модели, например Mistral-7B-Instruct или WizardCoder-Python-13B, и использовать их в качестве серверных или локальных бинарных файлов
3. Поддержка GPU: На Apple Silicon и Linux, Llamafile поддерживает GPU, что позволяет ускорить обработку данных и улучшить производительность.
4. Нормальная лицензия: Проект llamafile лицензирован под Apache 2.0
🌍 Выводы:
Llamafile от Mozilla открывает новые горизонты для ИИ-разработчиков и пользователей. С Llamafile, ваше устройство становится не просто гаджетом, а интеллектуальным помощником, который всегда с вами (даже в самолете)!
Блог-пост
GitHub
(Напоминаю что сегодня ровно год с выхода ChatGPT, а у нас уже есть версия для флешки🤔 )
Теперь почти любое устройство можно превратить в оффлайн персонального собеседника за секунды, благодаря Llamafile от Mozilla!
📌 Что такое Llamafile?
Llamafile - это опенсорс продукт от Mozilla, который позволяет распространять и запускать большие языковые модели (LLMs) с помощью одного файла. Это означает, что вы можете "поселить" умную Ламу на флешку или ноутбук.
💡 Особенности Llamafile:
1. Совместимость с различными архитектурами и ОС: Llamafile работает на множестве CPU архитектур и на всех основных операционных системах, включая macOS, Windows и Linux
2. Интеграция с разными моделями ИИ: можно загрузить любые модели, например Mistral-7B-Instruct или WizardCoder-Python-13B, и использовать их в качестве серверных или локальных бинарных файлов
3. Поддержка GPU: На Apple Silicon и Linux, Llamafile поддерживает GPU, что позволяет ускорить обработку данных и улучшить производительность.
4. Нормальная лицензия: Проект llamafile лицензирован под Apache 2.0
🌍 Выводы:
Llamafile от Mozilla открывает новые горизонты для ИИ-разработчиков и пользователей. С Llamafile, ваше устройство становится не просто гаджетом, а интеллектуальным помощником, который всегда с вами (даже в самолете)!
Блог-пост
GitHub
(Напоминаю что сегодня ровно год с выхода ChatGPT, а у нас уже есть версия для флешки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
При чем тут AI? Это на пол пути между домом Sam Altman и офисом OpenAI
Concept Sliders: гранулярный контроль над генерацией изображений
✨ Concept Sliders - это новый инструмент, который дает художникам уникальную возможность настраивать концептуальные детали изображений, созданных с помощью GenAI.
🛠️ Как Это Работает:
Используя эти слайдеры, художники могут легко изменять атрибуты изображений - например, эмоции или возраст персонажа - не нарушая общую структуру картины.
Concept Sliders это LoRA поверх предварительно обученных моделей. Они обучаются понимать визуальные концепции через контраст между парами изображений.
🎭 Эта технология не ограничивается только изображениями. Представьте, что с помощью подобных инструментов можно было бы точно настраивать эмоции и темы в текстах и голосе, или даже оттенки и нюансы в музыке. Так что ждём уже в ближайший месяц на всех платформах для генерации контента!
🪚 Проект
📜 Статья
🎚️ Обученные слайдеры
🖥 Colab
🤗 Демо
🛠️ Как Это Работает:
Используя эти слайдеры, художники могут легко изменять атрибуты изображений - например, эмоции или возраст персонажа - не нарушая общую структуру картины.
Concept Sliders это LoRA поверх предварительно обученных моделей. Они обучаются понимать визуальные концепции через контраст между парами изображений.
🎭 Эта технология не ограничивается только изображениями. Представьте, что с помощью подобных инструментов можно было бы точно настраивать эмоции и темы в текстах и голосе, или даже оттенки и нюансы в музыке. Так что ждём уже в ближайший месяц на всех платформах для генерации контента!
🪚 Проект
📜 Статья
🎚️ Обученные слайдеры
🤗 Демо
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Цепная реакция: новые технологии требуют новых интерфейсов
В мире, где ИИ становится всё более технически доступным (и всё более платным), появляется потребность в инструментах, где ИИ был бы буквально на кончиках пальцев. Чтобы мы продолжали делать привычные действия, а получался бы результат, усиленный мощью лучших моделей.
FalClient как раз такой инструмент для интеграции функций AI в проекты Swift. С ним можно делать очень удобные штуки. Например, запилить приложение для iOS в духе недавно вышедшего и очень понравившегося нам tldraw (тоже, кстати, powered by fal.ai), где можно рисовать в режиме реального времени с намного лучшим результатом, чем палка-палка-огуречик. А можно пойти дальше, добавив возможность еще ближе приблизиться к естественному процессу рисования, уточняя и меняя уже сгенерированный рисунок. Конечно, очень не помешает сохранение версий, потому что вовремя остановиться "улучшать" картинку бывает очень сложно.
И это уже лежит в папочке FalRealtimeSampleApp. В общем, цена вопроса $0.00111/s. Можно свою модель использовать, а можно "общественную": Stable Diffusion, Background Removal, ControlNet и тд. со скоростью вывода до ~120ms.
Получается, пост-ии мир уже кристаллизовался в организованную (и иерархическую) структуру: кто-то плавит руду (карточки NVIDIA), другие прокладывают рельсы (aws, google и все облака), третьи делают поезда (модели OpenAI, Meta, Stability, Neural.love у вас же своя?), четвертые строят вокзалы (fal.ai и все про inference), а кто-то делает мягкие сидения, чтобы было удобненько ехать (AI-powered apps). Со всеми барьерами входа в самые ресурсоемкие ниши. Быстро как-то это произошло.
👩🚀 falclient
В мире, где ИИ становится всё более технически доступным (и всё более платным), появляется потребность в инструментах, где ИИ был бы буквально на кончиках пальцев. Чтобы мы продолжали делать привычные действия, а получался бы результат, усиленный мощью лучших моделей.
FalClient как раз такой инструмент для интеграции функций AI в проекты Swift. С ним можно делать очень удобные штуки. Например, запилить приложение для iOS в духе недавно вышедшего и очень понравившегося нам tldraw (тоже, кстати, powered by fal.ai), где можно рисовать в режиме реального времени с намного лучшим результатом, чем палка-палка-огуречик. А можно пойти дальше, добавив возможность еще ближе приблизиться к естественному процессу рисования, уточняя и меняя уже сгенерированный рисунок. Конечно, очень не помешает сохранение версий, потому что вовремя остановиться "улучшать" картинку бывает очень сложно.
И это уже лежит в папочке FalRealtimeSampleApp. В общем, цена вопроса $0.00111/s. Можно свою модель использовать, а можно "общественную": Stable Diffusion, Background Removal, ControlNet и тд. со скоростью вывода до ~120ms.
Получается, пост-ии мир уже кристаллизовался в организованную (и иерархическую) структуру: кто-то плавит руду (карточки NVIDIA), другие прокладывают рельсы (aws, google и все облака), третьи делают поезда (модели OpenAI, Meta, Stability, Neural.love у вас же своя?), четвертые строят вокзалы (fal.ai и все про inference), а кто-то делает мягкие сидения, чтобы было удобненько ехать (AI-powered apps). Со всеми барьерами входа в самые ресурсоемкие ниши. Быстро как-то это произошло.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎄📚 Новогодний Подарок: пусть мечты о Data Science станут реальностью!
Не упустите шанс выиграть коллекцию из 6 топовых книг по машинному обучению и Data Science – праздничный подарок от Деда Мороза в редакции канала @data_secrets
Вы верите в чудеса? Команда решила воплотить ваши мечты о знаниях в области Data Science в реальность! Дед Мороз, который, кстати, живет прямо у них в редакции, приготовил особенный подарок на Новый Год.
В редакции выбрали 6 самых востребованных книг по машинному обучению и Data Science, которые станут идеальным новогодним подарком для пяти счастливчиков. Участие в розыгрыше простое и захватывающее – подпишитесь на каналы @data_secrets и @xor_journal и кликните на кнопку «Участвовать».
Не пропустите объявление победителей 15 декабря в 19:00 на канале Data Secrets. Пусть этот Новый Год откроет для вас новые горизонты в мире Data Science. С наступающим Новым Годом и удачи в розыгрыше! 🌟📈
#реклама
Не упустите шанс выиграть коллекцию из 6 топовых книг по машинному обучению и Data Science – праздничный подарок от Деда Мороза в редакции канала @data_secrets
Вы верите в чудеса? Команда решила воплотить ваши мечты о знаниях в области Data Science в реальность! Дед Мороз, который, кстати, живет прямо у них в редакции, приготовил особенный подарок на Новый Год.
В редакции выбрали 6 самых востребованных книг по машинному обучению и Data Science, которые станут идеальным новогодним подарком для пяти счастливчиков. Участие в розыгрыше простое и захватывающее – подпишитесь на каналы @data_secrets и @xor_journal и кликните на кнопку «Участвовать».
Не пропустите объявление победителей 15 декабря в 19:00 на канале Data Secrets. Пусть этот Новый Год откроет для вас новые горизонты в мире Data Science. С наступающим Новым Годом и удачи в розыгрыше! 🌟📈
#реклама