нейроцензор от автора канала MLart получил обновление и теперь умеет замазывать лишнее с учетом time consistent (согласованность между кадрами). MTTR по текстовому запросу выделяет объект, а для его удаления можно выбрать алгоритм LaMa или FGVC. первый работает быстрее и оставляет странный призрачный эффект. второй удаляет гораздо лучше, но требует больше времени для просчета.
на видео сравнение прежнего и нового методов

колаб

слегка аркейнизировался с помощью ArcaneGAN v0.3 от @derplearning вот в этом колабе. для пущей красивости еще прогнал результат через Real-ESRGAN. мне нравится что получается, хотя есть несколько деталей которые смущают - статичная текстура губ, странное наполнение рта если он открыт, вторые брови если сильно их поднимаешь и конечно мерцание окружения, которое видно только в анимации. но это все придирки, крутой результат!) в колаб кстати можно закинуть секвенцию картинок и получить что то подобное

на волне хайпа даже сериал пришлось начать смотреть, ниче такой, красивый, и местами интересно

однажды я уже рассказывал про этого сумасшедшего видеохудожника. Glenn Marshall не перестает удивлять. здесь vqgan+clip явно внутри pytti с добавлением optical flow

👘 NeuralWardrobe v.1.0 👔

Около месяца назад меня посещала мысль погенерировать СтайлГАНом какие-нибудь новые модные наряды, но буквально недавно я наткнулся на примеры создания образов с помощью ruDALL-E и был приятно удивлен. Качество потрясающее и генерируется относительно быстро. А с помощью встроенного переводчика вы можете на любом языке подсказывать этому НейроГардеробу то, какую именно одежду вы хотите на себе видеть.

P.S. На примере выше Илон в спортивном костюме, Девушка из Матрицы в деловом костюме и Кристиан в платье. Каждый из этих наборов (8 картинок) генерировался 30 минут.

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

допилил колаб для стилизации видео в аниме. теперь обрабатывает весь кадр. из нового:
можно подключить гугл.диск (с ним загрузка и скачивание гораздо быстрее);
фреймрейт и звук оригинального видео сохранятся в стилизованном;
после стилизации добавил улучшение алгоритмом Real-ESRGAN.

нужно помнить что сеть обучена на лицах и если их в кадре не определит, получится абстракция, примеры можно увидеть тут

новый колаб
предыдущая версия
animegan2-pytorch
Real-ESRGAN

ArcaneGAN для видео на huggingface! без регистрации и смс) отправляешь файл, жмешь submit, ждешь, забираешь

а почему нет

свершилось! теперь Lucid Sonic Dreams и StyleGAN3 дружат в этом колабе. все очень доступно и просто - подаешь на вход музыку, выбираешь модель для генерации и на выходе получаешь музыкальное видео.

🎲 OpenAI создали и выложили конкурента DALL-E | GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models

Ни для кого не секрет, что диффузионные модели генерируют высококачественные синтетические изображения, особенно в сочетании с CLIP.

Ресерчеры начали прикручивать CLIP к Diffusion уже давно, но тут за дело взялись ребята из OpenAI!

Результат — просто топ! И для синтеза, и для изменения изображений!

Кроме топовой 3.5B модели, OpanAI выложили модель поменьше в открытый доступ!

Paper Code

🔮Colab GLIDE OpenAI от Мишин Лернинг

принял участие в интересном проекте - создание инсталляции для международной биеннале - искусство будущего. в компании приятных ребят генерировали контент с помощью StyleGAN и VQGAN+CLIP. а техническим сетапом и программированием инсталляции занимались ребята из Inty. увидеть объект в живую можно в мультимедиа арт музее на остоженке

в честь нового года немного обучил stylegan2 на эстетически прекрасных снежинках Кеннета Либбрехта. результат не такой идеальный как хотелось бы но все равно красиво. кстати недавно вышло видео про процесс выращивания этих снежинок, обязательно к просмотру!

модель снежинок доступна для музыкальных экспериментов в этом колабе

завершить этот год хочу таким нейро-ностальгическим постом

спасибо что были рядом)
и всех с наступающим новым годом!