Моя версия блокнота VQGAN+CLIP добралась до 🤗 Spaces.

Поиграться можно хоть с телефона

#text2image #GAN #CLIP #demo

StyleGAN-NADA преобразует предварительно обученный генератор в новые домены, используя только текстовую подсказку и без обучающих данных.

Естественно направляет его CLIP.

Project

#GAN #CLIP #multimodal

Ещё одна версия VQGAN + CLIP с другим типом аугментации и сэмплирования из модели. Предположительно даёт лучшее качество.

Colab

#text2image #generative #gan #CLIP

Sketch your own #GAN.

Работа показывает как можно манипулировать латентным пространством с помощью скетчей нарисованных от руки.

Выглядит очень интересно! (видео по ссылке)
Видео-обзор Яника

#images

Тэги доступные в канале на данный момент:
#alphafold2, #astronomy, #audio, #augmentation, #automl, #bayes, #biology, #botany, #captioning, #categorical, #chemistry, #classification, #clip, #cnn, #code, #community, #competition, #compression, #conference, #contrastivelearning, #course, #datasets, #debugging, #demo, #depth, #detection, #diffusion, #dilation, #dimensionality, #distillation, #earthscience, #economics, #explainability, #gan, #generative, #geometric, #gnn, #gpt, #gpu, #graph, #hardware, #holdontoyoirpapers, #image2text, #images, #inference, #joke, #julia, #jupyterlab, #jupyterlite, #labeling, #latex, #lnl, #medicine, #metrics, #mlp, #money, #multimodal, #nas, #news, #nlp, #noise, #novelviews, #optimizer, #outliers, #physics, #presentation, #python, #resnet, #resources, #rl, #rnn, #rocauc, #science, #scientificml, #segmentation, #SSL, #XAI, #separation, #sequences, #signal, #social, #sound, #speech, #styletransfer, #superresolution, #tabular, #text2image, #theory, #torrent, #training, #transformer, #translate, #tutorial, #twominutespapers, #video, #visualization, #waveforms, #гумунитарии, #дьяконов, #книги, #отборочные

VideoGPT: Video Generation using VQ-VAE and Transformers

Концептуально простая архитектура для масштабирования генеративного моделирования на основе правдоподобия (likelihood modeling) на естественное видео.

VideoGPT использует VQ-VAE, который выучивает латентные представления исходного видео с пониженной дискретизацией (downsampled), используя 3D-свертки и осевой self-attention.

Затем простая архитектура, типа #GPT, используется для авторегрессионного моделирования дискретных латентных представлений с помощью пространственно-временных позиционных кодировок (spatio-temporal position encodings).

Сеть способна генерировать видосы, конкурентоспособные с современными #GAN-моделями для генерации видео.

ArXiv
Проект
Colab

#video #generative

SofGAN: A Portrait Image Generator with Dynamic Styling

Генератор изображений SofGAN разделяет латентное пространство портретов на два подпространства: пространство геометрии и пространство текстур. Латентные коды, отобранные из двух подпространств, подаются на две ветви сети по отдельности: одна для генерации 3D-геометрии портретов с канонической позой, а другая - для генерации текстур.

Но это все фигня по сравнению с редактором который они поставляют вместе со своим ганом!

Статья
Проект
GitHub

#images #gan #generative

π-GAN: Periodic Implicit Generative Adversarial Networks for 3D-Aware Image Synthesis

Последние достижения в области генеративных визуальных моделей и нейронного рендеринга ускорили прогресс в синтезе изображений с учетом 3D. Однако существующие подходы могут не обеспечивать адекватное представление на уровне слоев или генерировать изображения, не соответствующие многоракурсному представлению. Periodic Implicit Generative Adversarial Networks (π-GAN) предлагаются для высококачественного синтеза изображений с учетом 3D. π-GAN визуализирует сцены как контекстуальные 3D-представления с высокой детализацией, используя нейронные представления с периодическими функциями активации. Предложенный подход позволяет получить самые современные результаты для синтеза 3D-изображений на различных реальных и синтетических наборах данных.

Статья
Проект
Код

#gan #generative #images

#gan сам собирался написать, но меня опередили 😂

#gan #multimodal