Максимально дружественный web-ui, чтобы попробовать руками разные "около DALLE" генеративные модели.

На выбор: Latent Diffusion, Guided Diffusion, ru-DALLE, VQ-GAN+Clip. Вводим текстовый запрос и получаем результат. Можно сгенерировать сразу несколько картинок под один запрос. Все просто и никакого кода.

Ссылка

Надежность нейронных сетей. Укрепляем устойчивость ИИ к обману

Автор: Кэти Уорр
Год: 2021

#ai #python #russian

​Igraph — это набор инструментов сетевого анализа на языке «С»
с упором на эффективность, портативность и простоту использования,

Он предназначен для обеспечения быстрой работы с большими графами. Igraph также можно использовать из:
R; Python; Mathematica.

GitHub | #C #R #Python #Mathematica #Analysing

🐶 PetBreeder 1.1 🐱

Если (ну вдруг) у вас когда-либо возникало желание взглянуть на себя в облике пёселя или кошары, то сейчас появилась прекрасная возможность. Почему я это собрал? Дело в том, что я наткнулся на стайлгановские веса ffhq, дотюниные собачим и кошачим датасетами, которые дают весьма хорошие результаты и при этом «черты» лица человека (с входного изображения) сохраняются. Разве это не повод сделать что-нибудь забавное? Плюс сейчас такое время, когда в опенсорсе мало интересных проектов. В общем, по ссылке ниже можно генерировать как простое изображение своего психологического питомца, так и анимацию морфинга.

P.S. время удобства колаба медленно, но верно уходит. Возможно следующую нейронку соберу каким-нибудь градио, но не факт. Плюс хотел бы все-таки постить время от времени что-то новостное, обзорное, образовательное или тому подобное. А то канал пустует, а мне иногда есть что рассказать.

https://colab.research.google.com/github/tg-bomze/collection-of-notebooks/blob/master/PetBreeder.ipynb

💫Graph visualization with PyGraphistry
PyGraphistry is a Python AI library for visual graphs that allows you to extract, transform, analyze and visualize large graphs along with end-to-end Graphistry graphics server sessions. Graphics created specifically for large graphs. The WebGL custom rendering engine client renders up to 8 million nodes + a number at a time, and most client GPUs detect between 100,000 and 2 million elements. The GPU analytics engine on the server interface supports even larger graphics. Graphics smoothes graphics workflows in the PyData ecosystem, including Pandas/Spark/Dask dataframes, Nvidia RAPIDS GPUs, GPU graphics, DGL/PyTorch graphics neural networks, and various data connectors.
PyGraphistry is a streamlined and optimized native PyData interface for language independent Graphistry REST APIs. It is possible to use PyGraphistry using Python data sources such as CSV, SQL, Neo4j, Splunk and more.
The PyGraphistry Python client uses different categories of users:
• Data Explorer: Comprehensive data exploration to accelerated visual analysis in a couple of lines, share results on time phenomena, create complex predictions in Jupyter Notebook and Google Colab.
• Developer: Quickly prototype amazing Python solutions with PyGraphistry, embed in a language-independent way with the REST API, customize colors, icons, templates, JavaScript, and more.
• Analyst: Customize visual ashboards using interactive search, filters, timelines, bar charts, and more, embedding them in any framework.
https://github.com/graphistry/pygraphistry

​Watsor – инструмент для отслеживание и определение объектов на видео-стримах в реальном времени.

GitHub | #Python #Detection

Сделал управление рукой в игре Subway Surfers.
При помощи Python и компьютерного зрения на OpenCV!

https://youtu.be/DLYO_4TtqMs

​Warp – Фреймворк Python для высокопроизводительного моделирования графического процессора и графики

Ядра определяются в синтаксисе Python, а JIT преобразуются в C++/CUDA и компилируются во время выполнения

Warp предназначен для того, чтобы упростить написание программ для физического моделирования, обработки геометрии и процедурной анимации

GitHub | #Python #Cuda #Cpp #Graphics #Interesting

​Silero – Нейросетевая модель Text-to-Speech, нацеленная на создание современной высококачественной системы синтеза речи

По заявлению разработчиков не уступает коммерческим решениям от корпораций и есть доступной для всех желающих без использования дорогого серверного оборудования

GitHub | #Jupyter #Python #Interesting #Speech