Neural Shit – Telegram
Neural Shit
50.1K subscribers
3.73K photos
1.18K videos
22 files
1.91K links
Проклятые нейронные сети

Для связи: @krasniy_doshik

ркн https://clck.ru/3PNXmE
Download Telegram
Лайфхак
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вышло обновление Disco Diffusion 5.1 для генерации картинок и видео.

Телега шакалит качество 😢

-> Ссылка на колаб
Forwarded from эйай ньюз
Диффузия после обучения на гигантском датасете впервые почти научилась генерировать почти нормальный текст.

Го тестить колаб.
Ну чо, погнали миксовать эмоджи?


https://tikolu.net/emojimix/
Среда, мои чуваки! Снова настало время нейросетевых фактов о лягушках. Их есть у меня:

>>Если вы сами хотите стать лягушкой, генетика - не более чем миф. Все, что вам нужно сделать, это убить себя и перевоплотиться.

>>Лягушки - это результат эксперимента, в ходе которого большая часть разума Гитлера была заперта в животном

>>Центр Млечного Пути на самом деле представляет собой огромную гигантскую лягушку, которая пожирает пространство-время

>>Самая большая трагедия 21-го века - это ликвидация Плутона. Плутон был родной планетой больших разумных лягушек.

>>Человечество было создано лягушками, чтобы люди любили лягушек и создавали лягушачьи мемы

>>9 сентября 4239г немецкие лягушки основали свое собственное государство - Frogtopia

>>Мир был бы намного лучше, если бы его населяли не люди, а лягушки

>>В середине 19 века лягушки открыли отличный способ заработать деньги: они устроили Гражданскую войну в Америке и продавали билеты на это представление

>>Во Франции лягушки являются официальной валютой.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🥑😈 DALL•E 2 от OpenAI: Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents

2021 год показал, что contrastive модели, такие как CLIP, выучивают качественное пространство визуальных и текстовых репрезентаций.

Ресерчеры из OpenAI решили использовать эти репрезентации для генерации изображений! Встречайте двухэтапную модель DALL•E 2, которая скрещивает диффузионный декодер и диффузионную визуальную модель DALL-E (ребята, кстати, показали, что диффузия таки более вычислительно выгодная и качественная нежели авторегрессия) и контрастный CLIP!

🧪 Если проще, то это очень изящный вариант, чтобы скрестить CLIP и DALL•E, где можно пользоваться векторам (эммбедингами) CLIP’a, и создавать новые изображения на основании и изображений примеров (доноров) и текстовых описаний. Такой подход позволяет не только генерировать превосходные изображения, но и изменять существующие!

p.s.: да, OpenAI все еще ClosedAI, так что надежда или на крутой клон от Stability.AI, ну или на waitlist 🙃

📰 Paper 🎓 Blog 🎥 Янык
Таки добрался до Latent Diffusion. Не Dall-e 2, конечно, но тоже оче крутая штука.

Вот вам оттуда котиков в стиле Ван Гога и Пикассо