DS & ML
589 subscribers
1.17K photos
238 videos
240 files
1.41K links
Download Telegram
​📈 Matplotlib и Seaborn — [11:52]

Набор каких-то цифр довольно сложно прочитать и понять. Но и тут есть решение — графики. Модулей для их составления куча, но автор выбрал лучшие.

В видео вы научитесь создавать современные графики с помощью Matplotlib и Seaborn, анимировать их и использовать в своих проектах.

Перейти к просмотру

#видео #python
Побаловался с нейронками «Рерайтер» и «Суммаризатор», которые Сбер представил на днях. Первый сервис переписывает другими словами текст с сохранением смысла. Второй — сокращает исходный текст, но сохраняет важные тезисы.

Вот пример, как работает «Рерайтер». Исходный текст:

— Режим нерабочих дней, по заключениям экспертов, может прервать цепочку заражений коронавирусом, заявил пресс-секретарь президента России Дмитрий Песков.

Результат работы нейронки (она даёт пять вариантов, я прикладываю два):

1. Песков заявил, что режим нерабочих дней может прервать цепочку заражений коронавирусом.

2. В России могут отменить режим нерабочих дней, сообщил пресс-секретарь президента РФ Дмитрий Песков.

В целом выглядит бодро, хотя местами текст выглядит машинно. Но для рекламных креативов в таргетинге, для длинных текстов (которые всё равно читать никто не будет) или для быстрого рерайта ради уникальности пойдёт.

Если вы редактор, копирайтер, студент или ещё как-то взаимодействуете с текстом — полезно сохранить.
DS & ML pinned a photo
Forwarded from Open Source
​​AIlia-models

Коллекция предварительно обученных современных моделей ИИ.

▫️Распознавание действий
▫️Обнаружение аномалий
▫️Обработка звука
▫️Удаление фона
▫️Подсчет толпы
▫️Обнаружение одежды
▫️Оценка глубины
▫️Распознавание лиц
▫️Идентификация лица
▫️Интерполяция кадров
▫️Генеративные состязательные сети
▫️Обнаружение рук
▫️Распознавание руки
▫️Подпись к изображению
▫️Классификация изображений
▫️Обработка естественного языка
и многое многое другое...

https://github.com/axinc-ai/ailia-models
DS & ML pinned «​​AIlia-models Коллекция предварительно обученных современных моделей ИИ. ▫️Распознавание действий ▫️Обнаружение аномалий ▫️Обработка звука ▫️Удаление фона ▫️Подсчет толпы ▫️Обнаружение одежды ▫️Оценка глубины ▫️Распознавание лиц ▫️Идентификация лица ▫️Интерполяция…»
😂 Орнул от самого тупого Тьюринг теста

Тут Денис выложил прикольный тест, который должен показать, насколько ты, подписчик, способен отличить 🤖 генеративку от 👨‍🎨 не генеративки…

Спойлер, как пройти тест на 100%: если изображение квадратное — DALL•E 2, если соотношение сторон другое, то это не DALL•E 2.

🧠
попробуй и ты) вдруг не наберёшь 100%
Forwarded from Эксплойт
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Нейросеть заставляет дипфейки петь

Дипфейки заполонили информационное пространство и не всегда используются с благими целями. Однако, в этой, с первого взгляда, сложной теме, остаётся место для полёта фантазии и забавного контента.

Avatarify — приложение, функционирующее на нейронке, которое не просто анимирует фотографию, но и подстраивает мимику лица под слова песни.

Всё, что нужно — загрузить фотографию в приложение и выбрать композицию. Треков довольно много, а помимо них ещё много трендов из Tik-Tok. Также желательно, чтобы для работы использовалось селфи, где видны зубы и человек смотрит прямо в камеру. Скачать с AppStore и Google Play.

@exploitex
🔥🥑 Новый DALL•E: «Imagen» от Google Brain не уступает DALL•E 2 и GLIDE

Наверное устройство DALL•E 2 знают все ваши друзья и родственники. Но давайте быстро повторим как работает DALL•E 2:

▪️Взяли GLIDE диффузию и зафайнтюнили его на парах [CLIP эмбединг, картинка], заменив текстовый энкодер, и назвали это unCLIP
▪️Теперь можно получать множество вариаций картинки, если прогнать ее через CLIP и обратно через unCLIP. Но как генерить картинку из текста?
▪️Для этого обучили Prior, который переводит эмбединг текста в эмбединг картинки

Что же представляет из себя Imagen?

▫️Imagen
это каскад из text conditioned classifier-free guidance диффузий: сначала в 64, потом в 256, а потом в 1024pix
▫️В чем же разница с GLIDE? Подход напоминает скорее предка DALL•E 2 — GLIDE
▫️Разница в том, что они не учат text encoder, а используют замороженный T5-XXL. И это вся разница? Ну концептуально — да!
▫️ Плюс авторы предложили dynamic thresholding sampling и улучшили CNN, создав Efficient U-Net

📄 paper
🤖 project
Forwarded from эйай ньюз
🔥Ахтунг! Google разбил DALLE-2, выпустив свою text-2-image дифузионную модель Imagen

Основная идея: Large Pretrained Language Model × Cascaded Diffusion Model. То есть, мощная большая предобученная текстовая модель это залог успеха в генерации фотореалистичных картинок по описанию.

В статье есть куча подробного анализа и сравнений.

https://gweb-research-imagen.appspot.com/

@Artem Gradient