Метовский Segment Anything уже прикрутили к Automatic1111
расширение здесь: https://github.com/continue-revolution/sd-webui-segment-anything
Пока оно работает только через и2и и помогает сделать чёткую маску выделения за считанные секунды.
Работает оно просто, на странице есть небольшое видео. Ставите расширение, скачиваете веса отсюда (https://github.com/facebookresearch/segment-anything#model-checkpoints). Трое весов отличаются по размеру и "пониманию". vit_h - базовые веса, vit_l - полегче, vit_b - самые мелкие и скромные. Класть чекпоинты сюда: \extensions\sd-webui-segment-anything\models\sam
Сначала заходите в и2и, подвкладка инпанит аплоад (маска) и сразу ставите - зарисовывать только по маске. Это затем, что с текущим градио не на всех браузерах адекватно отработает потом кнопка перекидывания информации - и вы этот блок можете просто не увидеть. Далее, разворачиваем блок расширения, закидываем в него картинку. В промт пишем то, что хотим найти на картинке. В блоке расширения ставим две точки: Левой клавишей - где это будем искать, правой - где нет того, что мы ищем (позитив и негатив, своего рода). Следом выбираем номер понравившейся маски, ставим галочку. Крутим в самый верх и нажимаем кнопочку перекидывания параметров (кстати, это стандартная кнопка в Автоматике, а вы знали это? 😼). Эти манипуляции закинут нам картинку и её маску по нужным местам, но в моём браузере этого невидно (возможно, ошибки Градио-интерфейса), однако это работает. Не забудьте обязательно переключиться на подвкладку инпаинт аплоад, потому что нажатие перекидывания параметров перекинет нас на обычное и2и.
Дальше обычный воркфлоу: правим промт, выставляем параметры, генерим.
Инструкцию стырил там
расширение здесь: https://github.com/continue-revolution/sd-webui-segment-anything
Пока оно работает только через и2и и помогает сделать чёткую маску выделения за считанные секунды.
Работает оно просто, на странице есть небольшое видео. Ставите расширение, скачиваете веса отсюда (https://github.com/facebookresearch/segment-anything#model-checkpoints). Трое весов отличаются по размеру и "пониманию". vit_h - базовые веса, vit_l - полегче, vit_b - самые мелкие и скромные. Класть чекпоинты сюда: \extensions\sd-webui-segment-anything\models\sam
Сначала заходите в и2и, подвкладка инпанит аплоад (маска) и сразу ставите - зарисовывать только по маске. Это затем, что с текущим градио не на всех браузерах адекватно отработает потом кнопка перекидывания информации - и вы этот блок можете просто не увидеть. Далее, разворачиваем блок расширения, закидываем в него картинку. В промт пишем то, что хотим найти на картинке. В блоке расширения ставим две точки: Левой клавишей - где это будем искать, правой - где нет того, что мы ищем (позитив и негатив, своего рода). Следом выбираем номер понравившейся маски, ставим галочку. Крутим в самый верх и нажимаем кнопочку перекидывания параметров (кстати, это стандартная кнопка в Автоматике, а вы знали это? 😼). Эти манипуляции закинут нам картинку и её маску по нужным местам, но в моём браузере этого невидно (возможно, ошибки Градио-интерфейса), однако это работает. Не забудьте обязательно переключиться на подвкладку инпаинт аплоад, потому что нажатие перекидывания параметров перекинет нас на обычное и2и.
Дальше обычный воркфлоу: правим промт, выставляем параметры, генерим.
Инструкцию стырил там
Telegram
Нейронавт | Нейросети в творчестве
AI модель от Мета, которая может стать chatGPT3 в мире компьютерного зрения
Возможно это "chatGPT3-moment" для ИИ в области компьютерного зрения, посмотрим. Только что мета выкатила проект SAM - Segment Anything - модель обученная на самом большом датасете…
Возможно это "chatGPT3-moment" для ИИ в области компьютерного зрения, посмотрим. Только что мета выкатила проект SAM - Segment Anything - модель обученная на самом большом датасете…
ChatGPT прикрутили к SIMS
В игре 25 персонажей каждый из которых наделили мотивацией и еще какими-то личными настройками.
В итоге ИИшные человечки социализируются и взимодействуют даже порой лучше чем настоящие.
Например, собрались и отметили вместе День Валентина.
Куда еще прикрутят ChatGPT в следующий раз?
Посмотреть демо
В игре 25 персонажей каждый из которых наделили мотивацией и еще какими-то личными настройками.
В итоге ИИшные человечки социализируются и взимодействуют даже порой лучше чем настоящие.
Например, собрались и отметили вместе День Валентина.
Куда еще прикрутят ChatGPT в следующий раз?
Посмотреть демо
День плагинов автоматика.
Sadtalker прикрутили плагином к Automatic1111
Автоматик сам пока еще его не находит, для установки ему нужно подсунуть ссылку https://github.com/Winfredy/SadTalker
Там же инструкция по установке в автоматик. Надо будет обновить автоматик до последней версии, скачать чекпойнты и прочие файлы модели и прописать аргументы запуска.
Убедитесь что все файлы скачались и лежат в нужной папке!
Sadtalker появится в отдельной вкладке.
Если у вас что-то не работает, в репозитории по ссылке на вкладке issues можно поискать решение
Sadtalker прикрутили плагином к Automatic1111
Автоматик сам пока еще его не находит, для установки ему нужно подсунуть ссылку https://github.com/Winfredy/SadTalker
Там же инструкция по установке в автоматик. Надо будет обновить автоматик до последней версии, скачать чекпойнты и прочие файлы модели и прописать аргументы запуска.
Убедитесь что все файлы скачались и лежат в нужной папке!
Sadtalker появится в отдельной вкладке.
Если у вас что-то не работает, в репозитории по ссылке на вкладке issues можно поискать решение
Нейронавт | Нейросети в творчестве
День плагинов автоматика. Sadtalker прикрутили плагином к Automatic1111 Автоматик сам пока еще его не находит, для установки ему нужно подсунуть ссылку https://github.com/Winfredy/SadTalker Там же инструкция по установке в автоматик. Надо будет обновить автоматик…
Если вы ищете где похвастаться своими генерациями Sadtalker, делитесь здесь)
Нейронавт | Нейросети в творчестве
Метовский Segment Anything уже прикрутили к Automatic1111 расширение здесь: https://github.com/continue-revolution/sd-webui-segment-anything Пока оно работает только через и2и и помогает сделать чёткую маску выделения за считанные секунды. Работает оно…
Как-то так
Замена платья через Segment Anything
Замена платья через Segment Anything
Forwarded from AI для Всех
Нейроморфные чипы NeuRRAM: энергоэффективные нейросети теперь реальность
Когда Лекун говорит о NeuralAI и создании цифровых органоидов, имитирующих биологические органы, это звучит как научная фантастика.
А когда в Nature выходит статья о новых нейроморфных чипах и решение МЛ задач на приборе размером с ноготок (1 кв см), дух захватывает, как в детстве на качелях.
NeuRRAM - это один из самых передовых чипов для нейроморфных вычислений, потому что:
- Использует аналоговую память для хранения и обработки больших данных;
- Поддерживает разнообразные и сложные задачи ИИ с довольно высокой точностью (например, классификация изображений 99% на MNIST; 85,7% на CIFAR-10, распознавание голосовых команд 84.7% на датасете от Google);
- Экономит до 1000 раз больше энергии, чем традиционные компьютеры (сейчас ИИ - серьезная нагрузка на окружающую среду);
- Спроектирован с учетом потребностей на всех уровнях от алгоритмов до устройств;
Секрет энергоэффективности в отсутвии энергозатратного перемещения данных: он хранит веса моделей в плотных, аналоговых и неволатильных устройствах RRAM и выполняет вычисления непосредственно на чипе. Микросхема также поддерживает параллелизм данных, отображая слой в модели нейронной сети на несколько ядер для параллельного вывода.
Прорыв в том, что NeuRRAM может работать на маленьких устройствах: часы, VR-шлемы, наушники и прочие edge девайсы.
В общем, может изменить будущее вычислений и ИИ. И где-то подвинуть NVIDIA🥇🤔 🥈
@GingerSpacetail
📖Статья
Когда Лекун говорит о NeuralAI и создании цифровых органоидов, имитирующих биологические органы, это звучит как научная фантастика.
А когда в Nature выходит статья о новых нейроморфных чипах и решение МЛ задач на приборе размером с ноготок (1 кв см), дух захватывает, как в детстве на качелях.
NeuRRAM - это один из самых передовых чипов для нейроморфных вычислений, потому что:
- Использует аналоговую память для хранения и обработки больших данных;
- Поддерживает разнообразные и сложные задачи ИИ с довольно высокой точностью (например, классификация изображений 99% на MNIST; 85,7% на CIFAR-10, распознавание голосовых команд 84.7% на датасете от Google);
- Экономит до 1000 раз больше энергии, чем традиционные компьютеры (сейчас ИИ - серьезная нагрузка на окружающую среду);
- Спроектирован с учетом потребностей на всех уровнях от алгоритмов до устройств;
Секрет энергоэффективности в отсутвии энергозатратного перемещения данных: он хранит веса моделей в плотных, аналоговых и неволатильных устройствах RRAM и выполняет вычисления непосредственно на чипе. Микросхема также поддерживает параллелизм данных, отображая слой в модели нейронной сети на несколько ядер для параллельного вывода.
Прорыв в том, что NeuRRAM может работать на маленьких устройствах: часы, VR-шлемы, наушники и прочие edge девайсы.
В общем, может изменить будущее вычислений и ИИ. И где-то подвинуть NVIDIA🥇
@GingerSpacetail
📖Статья
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Batch Face Swap
Затестил расширение для автоматика, а точнее скрипт. Он берет все картинки из заданной папки, находит на них лица и заменяет в соответствии с промптом.
Есть у меня чекпойнт натрененный на мое лицо. Чего добру пропадать, зря что ли тренил? Мама, я втелевизоре картине.
Расширение можно установить из автоматика на вкладке available. Или вручную по ссылке выше
#faceswap #image2image #neuronaut_art
Затестил расширение для автоматика, а точнее скрипт. Он берет все картинки из заданной папки, находит на них лица и заменяет в соответствии с промптом.
Есть у меня чекпойнт натрененный на мое лицо. Чего добру пропадать, зря что ли тренил? Мама, я в
Расширение можно установить из автоматика на вкладке available. Или вручную по ссылке выше
#faceswap #image2image #neuronaut_art
😁3👍1
Только сегодня задавал вопрос куда ещё прикрутят chatgpt. И вот ответ. Пока разные группы ресерчеров изобретают отдельные #textto3D и #imageto3D генераторы, в NVIDIA пошли другим путём.
Прикрутили chatgpt в Omniverse. Ну и там возможностей открывается море, не говоря о уже существующих там ИИнструментах. Вот небольшой список расширений, уже доступных, как я понял, в AI ToyBox. И среди них расширение для разработки ИИ-расширений.
Что касается chatgpt, то через него можно отдавать команды человеческим языком, можно искать 3d модели в базе, но тоже обычным человеческим языком. Подробно процесс описан в статье
Прикрутили chatgpt в Omniverse. Ну и там возможностей открывается море, не говоря о уже существующих там ИИнструментах. Вот небольшой список расширений, уже доступных, как я понял, в AI ToyBox. И среди них расширение для разработки ИИ-расширений.
Что касается chatgpt, то через него можно отдавать команды человеческим языком, можно искать 3d модели в базе, но тоже обычным человеческим языком. Подробно процесс описан в статье
Telegram
Нейронавт | Нейросети в творчестве
ChatGPT прикрутили к SIMS
В игре 25 персонажей каждый из которых наделили мотивацией и еще какими-то личными настройками.
В итоге ИИшные человечки социализируются и взимодействуют даже порой лучше чем настоящие.
Например, собрались и отметили вместе День…
В игре 25 персонажей каждый из которых наделили мотивацией и еще какими-то личными настройками.
В итоге ИИшные человечки социализируются и взимодействуют даже порой лучше чем настоящие.
Например, собрались и отметили вместе День…
Самый простой способ запустить альтернативу GPT-4 локально у себя на компьютере без GPU.
❗️Все что вы скачиваете из интернета, вы скачиваете на свой страх и риск.
Загружаем файл koboldcpp.exe с GitHub
Идем сюда и выбираем подходящую нам модель формата ggml:
— LLaMA — исходная слитая модель от Meta. Не обучена и практически без цензуры;
— Alpaca — самая привлекательная модель, дотренированная на данных с инструкциями версия LLaMA. Рекомендуем GPT4xAlpaca;
— Vicuna — та же LLaMA, но тренировали ее на диалогах с ChatGPT. Максимально на него похожа, в том числе цензурой.
Учтите, что у моделей разное количество параметров (7B, 13B и т.д.) — чем их больше, тем лучше, но чат-бот будет отвечать дольше, возрастет и нагрузка на процессор и ОЗУ. Загружаем понравившуюся модель.
Запускаем koboldcpp.exe и в появившимся окне указываем путь к загруженной модели (желательно без кириллицы).
Спустя некоторое время в командной строке появится адрес «
❗️Все что вы скачиваете из интернета, вы скачиваете на свой страх и риск.
Загружаем файл koboldcpp.exe с GitHub
Идем сюда и выбираем подходящую нам модель формата ggml:
— LLaMA — исходная слитая модель от Meta. Не обучена и практически без цензуры;
— Alpaca — самая привлекательная модель, дотренированная на данных с инструкциями версия LLaMA. Рекомендуем GPT4xAlpaca;
— Vicuna — та же LLaMA, но тренировали ее на диалогах с ChatGPT. Максимально на него похожа, в том числе цензурой.
Учтите, что у моделей разное количество параметров (7B, 13B и т.д.) — чем их больше, тем лучше, но чат-бот будет отвечать дольше, возрастет и нагрузка на процессор и ОЗУ. Загружаем понравившуюся модель.
Запускаем koboldcpp.exe и в появившимся окне указываем путь к загруженной модели (желательно без кириллицы).
Спустя некоторое время в командной строке появится адрес «
http://localhost:5001/» — открываем в браузере и наслаждаемсяThis media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Не по теме канала, но волшебно.
Настоящий 3D дисплей
Дисплей voxon работает во многом подобно 3D-принтеру. Мы берем 3D-данные и разбиваем их на сотни слоев. Затем эти слои проецируются по одному на специально разработанный высокоскоростной экран с возвратно-поступательным движением. Благодаря “постоянству зрения” человеческий глаз объединяет изображения воедино, и в результате получается истинное 3D-изображение, которое можно рассматривать так же, как если бы вы рассматривали реальный объект, под любым углом и без специальных эффектов, головного убора или очков.
https://voxon.co/
Настоящий 3D дисплей
Дисплей voxon работает во многом подобно 3D-принтеру. Мы берем 3D-данные и разбиваем их на сотни слоев. Затем эти слои проецируются по одному на специально разработанный высокоскоростной экран с возвратно-поступательным движением. Благодаря “постоянству зрения” человеческий глаз объединяет изображения воедино, и в результате получается истинное 3D-изображение, которое можно рассматривать так же, как если бы вы рассматривали реальный объект, под любым углом и без специальных эффектов, головного убора или очков.
https://voxon.co/
🔥8👍2