Neural Shit – Telegram
Neural Shit
50K subscribers
3.73K photos
1.18K videos
22 files
1.92K links
Проклятые нейронные сети

Для связи: @krasniy_doshik

ркн https://clck.ru/3PNXmE
Download Telegram
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Еще одно ИИ-залипалово, полезное притом.

И снова рубрика "крутые подписчики".

Где-то полгода назад я постил ссылки на игры типа "опиши промптом, то что на картинке", надо было вслепую описать, потом получить очки за похожесть.
С приходом Турбо и LCM моделей стало возможно создавать очень интересные интерактивные, скажем так, тренажеры.
Тут подписчики канала сделали игру угадывания изображений на основе SDXL-lightning и сразу попали в топ на реддите /r/StableDiffusion

Игра дико простая, но очень полезная, срочно го сюда:
https://riddlemethis.xyz/

Игроки с помощью промпта должны как можно точнее описывать картинки и набрать максимум очков за 7 раундов. Фишка в том, что ты в реальном времени видишь генерацию и можешь интерактивно редактировать промпт. Да, это уже было в турбо генераторах, но в игре это смотрится как отличная механика.

Технически это SDXL-Lightning от Fal AI, где вычисляется image similarity с помощью MobileCLIP от Apple, который крутится на CPU

Помимо прохождения игры можно создать свою и поделиться с друзьями

Алекс Ткаченко пишет:

"Игру делали втроем, прототип сделали за одни выходные и он понравился друзьям. Затем за 3 недели сделали публичную бета версию"

Очень круто, потому что поиграв, вы как бы нарабатываете навык если не слепой печати промптов, то зрячей, вдумчивой печати промптов. Тренажер промпт-инжиниринга в общем.

А на реддите люди уже делают свои игры на этой основе:
1. https://riddlemethis.xyz/r/091fe1e
2. https://riddlemethis.xyz/r/b5a72fc
3. https://riddlemethis.xyz/r/11b60d4
Лол.

Нравится, как чатжпт свалил всю вину на python. Совсем как человек.
Кек
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Что получается, если многократно продолжать видео сгенеренное ранее этой же нейронкой.

Мы никогда не были так далеко от бога.
Действительно
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новый робот от китайцев из unitree теперь и с колесами!!
Киберпанк, который мы заслужили
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
И снова нейронный показ мод.

Немножко досадно, что нейронки учатся слишком быстро, скоро останемся без всратых видосов с проклятыми эффектами :(
Проверил новую llama 3.1.

В целом, очень умная моделька, meta молодцы. С русским языком тупит с окончаниями и падежами, но не сильно.

Поиграться можно тут (сейчас большой наплыв пользователей, может тупить).

Соя есть, но её легко убрать почти полностью, например, используя промпт из этого поста.


P.S.:  тому деду хуже у кого жопа уже
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Нравится, как эта роборука с ИИ играет в «Камень ножницы бумага». И реакция на проигрыш нравится.

А вот тут исходники от этой руки, вдруг понадобятся
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Робособаки — прошлый век.

Встречайте, Р О Б О К О З А
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
У легенды АИ-ресеча, Андрея Карпаты, вышел классный пост с попыткой рассказать что же такое токены в понимании языковой модели и почему используются они, а не обычные нормальные человеческие слова – чуть перескажу его:

Слова - это то, что мы обычно используем, когда говорим или пишем (ваш капитан). Например, в предложении "Мне нравятся кошки" - три слова

Токены - это немного сложнее:
Они используются машинами для обработки языка, токен может быть словом, частью слова или даже знаком препинания. Компьютеры разбивают текст на токены, чтобы лучше его понимать и работать с ним (и это эффективнее и быстрее чем работать с целыми словами)

Есть разные способы разделить текст на токены, и их называют токенизаторами и разные токенизаторы работают по-разному, в зависимости от того, для чего они нужны

В среднем, на один токен приходится примерно 0,75 слова, или другими словами, на каждые четыре токена приходится примерно три слова. Опять же, это может меняться в зависимости от того, какой токенизатор используется – вот пример такого от OpenAI, им я считаю себестоимость исходящих запросов для их моделей

Если совсем наглядно, то вот как текст этого поста видит «языковая модель»:
👨🏿‍❤‍💋‍👨🏻🧑🏼‍🦽‍➡️🙋🏻‍♀️🧗🏼‍♀️🥖👩🏽‍🚒🫱😈🦸🏾‍♂️🍏👩🏾‍🦳👱🏾‍♂️🧑‍🦽👩🏾🧑🏾‍🦼‍➡️
😈👩🏿‍🦯💃🏾🧙🏽‍♀️🤝🏾💌↕️🧝🏿‍♀️🛞🫱🧑🏾‍🦼‍➡️🧙🏽🙅‍♀️🗣😶
👨🏻‍🦲☺️🍱👩🏼‍🤝‍👨🏾🧑🏼‍🦽‍➡️🧝🏿‍♀️🔣🫱💆🏽‍♀️🌶☺️🧑🏽‍⚖️🇹🇯🍧〰️
🤵‍♂️🧑🏼‍🦽‍➡️🖊🚶🏼‍♂️‍➡️🏃🏿‍♀️‍➡️📕🔃🏊🚶🏻‍♀️‍➡️🧑🏼‍🦽‍➡️🧝🏿‍♀️💑🏾🔶🤣🫁
🏃🏽‍♂️‍➡️👩🏽‍⚖️🫱♀️☺️🇳🇫🇰🇾🏄🏾‍♂️🧑🏼‍🦽‍➡️🧝🏿‍♀️🕵🏼‍♀️🗜🧑🏻‍🎓✋🏼🧑🏿
💆🏽‍♀️📮👔🇲🇫🧑🏾‍🦼‍➡️🏋🏿🧑🏼‍🦽‍➡️👨🏾‍🦯‍➡️🧑🏼‍🦽‍➡️🏾📏🪱🧑‍🍼👨🏾‍🦲
🪱🧖‍♂️🗣🚶🏿‍♂️🧑‍🦽👱🏾‍♂️🇼🇸🧙🏽‍♀️☪️👩🏾🧑🏼‍🦽‍➡️🏌️🧖‍♂️💇🏼‍♂️👩‍❤️‍👨
👱🏾‍♂️🌶👩‍🦽‍➡️🧑🏻‍🎓🖲👨‍⚖️👭🏾🙋🏻‍♀️🚶🏿‍♂️👩🏾🧑🏼‍🦽‍➡️🏌️🕵🏿‍♀️🧑🏼‍🦽‍➡️😕
🧑🏾‍🦼‍➡️🤵‍♂️🤫🧑🏼‍🦽‍➡️🏾📏🏌️‍♂️✋🏼🧑🏻‍🎓🗜🧑🏾‍🦼‍➡️🤵‍♀️🚶🏿‍♂️‍➡️🇫🇷🧑🏼‍🏫
🚶🏿‍♂️🈴🔶🧵🥘🫁🙅‍♀️🗜🧚🏻‍♀️🙇‍♂️🌭🤵‍♀️👩🏻‍🦲🫷👩🏻‍❤‍💋‍👨🏾
🇳🇨👁‍🗨👩🏻‍🦲👩🏾‍🦳🤸🏾‍♂️🧑🏾‍🦼‍➡️🚶🏻‍♀️‍➡️🧑🏼‍🦽‍➡️🧝🏿‍♀️🧚🏿‍♂️👩🏽‍🔧🇦🇫👦🏾👩🏿‍🎓👨🏾‍🦯‍➡️
🪮👨‍🍼📮🧑🏻‍🦳🙅‍♀️🇼🇸👨🏾‍🦱🧑🏼‍🦽‍➡️🏌️📕🙍🏽‍♀️☪️👩🏾🖖🏾
🧔🏽‍♀️🔃🏊🧑🏼‍🦽‍➡️🏌️🕵🏿‍♀️🗜🧑🏻‍⚖️🙇🏿‍♂️🙎🏻‍♀️👩🏿‍🦯🏄🏼🧎‍♀️♋️
🇲🇫✋🏼🧑🏿💆🏽‍♀️📮🤲🏿🌭🧑‍🦼‍➡️🕴🏾👩🏾‍❤‍👨🏾🏃🏿‍♂️‍➡️📆🇼🇸🏃🏽‍♂️‍➡️👩🏽‍⚖️
🫱🌫🧑🏾‍🦼‍➡️📕🔃🥖🧛🏽‍♀️🇷🇪☪️👨‍👩‍👦🧑🏾‍🦼‍➡️🧖‍♂️👩🏾👨🏽‍🌾🇨🇱
☪️👩🏾🧵🇵🇾👩‍🦽‍➡️🧙🏽‍♀️👆🏻👩🏿‍🦯🤽🏻‍♂️👨‍👩‍👦👱‍♀️🧎🏾‍♀️‍➡️🧑‍🦼‍➡️🚣🏿‍♀️🙍‍♀️
💌👨‍👩‍👦🧝🏿‍♀️👷‍♀️🪤🫱🔓👐🏻🥔👩🏾💇🏽‍♂️👩🏿‍❤‍👩🏻🧑🏼‍🦽‍➡️💆🏽‍♀️
🔃🏊🧑🏾‍🦼‍➡️🇻🇺👩🏾‍🦯‍➡️🦹🏼‍♂️⬆️🖲🥘💑🏾🔶〰️🏄🏾‍♂️🧑🏼‍🦽‍➡️📆
〰️👩🏼‍🤝‍👨🏾🧑🏼‍🦽‍➡️👩🏿‍🦯🔶🧚🏻‍♀️🫁🧑🏼‍🦽‍➡️🧚🏻‍♂️😕🪖👮🏻‍♂️👮🏻‍♂️🤽🏿‍♀️🧑🏽‍🤝‍🧑🏼
👩🏿‍🦯🏄🏼🏄🏾‍♂️🧑🏼‍🦽‍➡️👐🏻🫱🤎🏄🏼🧖‍♂️🗜🚶🏽‍♂️〰️👩🏼‍🤝‍👨🏾🧑🏼‍🦽‍➡️🗞
🗣🫱🧑🏽‍🎓☪️🕴🏾👳‍♂️🍺👨🏽‍🌾🔓🪱🏋🏾‍♀️🏃🏾‍➡️🏾🔓🧑🏾‍❤‍💋‍🧑🏿
🏳️👩🏿‍❤‍👩🏻🧑🏼‍🦽‍➡️💆🏽‍♀️🔃🏊🧑🏾‍🦼‍➡️🏄🏾‍♂️🧑🏼‍🦽‍➡️👩🏾‍🦯🧑🏼‍🦽‍➡️👩🏿‍🦯👩🏻‍🤝‍👩🏼🧑🏻‍❤‍💋‍🧑🏼
👩🏾💇🏽‍♂️📕🔃🧑🏽‍⚕️👩🏽‍⚖️🇨🇦🕴🏾🏄🏾‍♂️🧑🏼‍🦽‍➡️🧖🏾‍♀️🪱📕🔃🧑🏽‍⚕️
👩🏽‍⚖️🇨🇦🫱🚶🏽‍♂️👩🏾💇🏽‍♂️☺️🍏🧖🏾‍♀️👩🏿‍🦯🕓🧑🏾‍🦼‍➡️🚶🏻‍♀️‍➡️🧑🏼‍🦽‍➡️👩🏽‍⚖️
🧑🏽‍🤝‍🧑🏽🏖🔶🧎🏿‍➡️🇹🇱🧑🏼‍🦽‍➡️💆🏽‍♀️💇🏿‍♀️🧑🏾‍🦼‍➡️👩🏾‍❤‍👨🏾🧖‍♂️💇🏾👔🇲🇫🇬🇹
👩🏿‍🦱🖖🏾🎅🏼🧑🏼‍🦽‍➡️🛸🧚🏿‍♂️👩🏿‍🦯🗜🧑🏾‍🦼‍➡️👩🏿‍❤‍👩🏻🧑🏼‍🦽‍➡️🧚‍♀️🧑‍🦼‍➡️📕🔃
🥖🧔🏼🪥👱‍♀️🤸🏾‍♂️🏌️‍♂️🧑🏽‍❤‍🧑🏾✌🏿🧑🏾‍🦼‍➡️👩🏿‍❤‍💋‍👨🏻🧑🏼‍🦽‍➡️🧗🏻‍♀️🚶🏿‍♂️👩🏾
🧑🏾‍🦼‍➡️🧵🔔🔶🫁☪️🕴🏾🧑🏾‍🦼‍➡️👩🏿‍❤‍👩🏻🧑🏼‍🦽‍➡️🌶🏳️‍🌈💂🧖‍♂️🚶🏾‍♀️‍➡️
🫱👩🏾‍🦳🧙🏽‍♀️📕🔃📚🧔🏼🪥👱‍♀️🤸🏾‍♂️🏌️‍♂️📕🙍🏽‍♀️☪️
👩🏾🙍‍♀️👩🏻‍❤‍💋‍👩🏾🧝🏿‍♀️🤸🏼‍♀️🧑🏼‍🦽‍➡️🖊🧑🏾‍🦼‍➡️🕵🏿‍♀️🧛🏽‍♀️🤵🏼‍♀️🤸🏼‍♀️📮🚶🏻‍♀️‍➡️🧑🏼‍🦽‍➡️
👩🏽‍⚖️🧑🏽‍🤝‍🧑🏽🏖🔶🧎🏿‍➡️🇹🇱🧑🏼‍🦽‍➡️💆🏽‍♀️💇🏿‍♀️🧑🏾‍🦼‍➡️🇪🇷☺️📕🔃🧑🏽‍⚕️
👩🏽‍⚖️🇨🇦✋🏼🧑🏻‍🎓🧗🏾‍♂️🧑🏼‍🦽‍➡️🏌️🚶🏻‍♀️‍➡️👮🏾👱‍♀️🤸🏾‍♂️🚶🏼‍♂️‍➡️💇🏿‍♀️🇹🇱🧑🏼‍🦽‍➡️
🧑🏾‍🦯🖲🧑🏾‍🦼‍➡️🧑🏼‍❤‍💋‍🧑🏾🧑🏼‍🦽‍➡️🤝🏾🧑🏼‍🦽‍➡️🛸🧍🏿👩🏾🇨🇱👩🏼‍🤝‍👨🏾🤾🏻‍♀️🏎👯
🔶🙇🏻‍♂️🏄🏾‍♂️🛸🪥🤝🏾♑️👩🏾‍🦯🌱🚶🏿‍♂️👩🏾‍❤‍👨🏾🏄🏾‍♂️👨🏾‍🏫🧑🏼‍🦽‍➡️🚶🏽‍♀️‍➡️
🧚‍♀️🗣🎗🖖🏾🍺🤙🏻👩🏼‍🤝‍👨🏾🚶🏿‍♂️🛸🗜🧑🏾‍🦯‍➡️🧑🏻‍🦯‍➡️👩🏽‍🚒🏌️‍♂️
🧑🏾‍🦼‍➡️🪪🧑🏼‍🦽‍➡️🙇‍♂️👮🏾🇪🇷💆‍♂️💇🏿‍♀️☺️🍱👩🏾👦🏾🙇‍♂️👨🏽‍❤‍👨🏽
🫷👨🏾‍🦱🏃🏽‍♂️‍➡️👩🏽‍⚖️🫱♀️👨‍🦽‍➡️🇳🇫👨🏾‍🦽‍➡️🤾‍♀️
Смотрите какая годнота: Deaddit — версия реддита, где все постеры это разные языковые модельки.
Джейлбрейк по-русски
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
Аватары, которых прямо сейчас показывает Хуанг на Сигграфе выглядят очень круто.
Их главное преимущество - это готовый цельный продукт. Они уже засетаплены в единое решение, где под капотом ТОЛЬКО решения Нвидия (от LLM до 3Д- или нейро- движка). Это продукт, а не говно и палки с гитхаба, заваренные кипятком питонга.
Их главный минус - это намертво закрытое решение. Облачное притом.

Перед этим он показал гибридную симуляцию 3Д-миров: промпт используется сначала для эмпирического поиска по базе 3Д, а потом ИИ делает композицию по промпту и приваливает нейрорендеринг сверху. Все это на базе USD и, конечно, внутри Омниверса.

Поглядите завтра тут:
https://youtu.be/H0WxJ7caZQU

Мотайте на 36:15 - 3д миры
И на 44:15 - аватары

@cgevent