Сделал поиск латентного вектора заданной картинки более гибким (18 независимых 512-мерных векторов вместо одного). Получаются чуть менее реалистичные лица, зато теперь действительно видно боль. Сетка - StyleGAN2 (paper, code). Исходный пример взят из канала.

Нейрокрипота

Совместил половины разных поговорок всевозможными способами и BERTом (paper, code) выбрал самые вероятные пары. Потом ещё немного почеррипикал. А с любимыми сделал стикеры.

0.993  Глаза боятся, ноги кормят.
0.991  По одёжке встречают, по осени считают.
0.989  Не имей сто рублей, а сам не плошай.
0.989  Слово не воробей, не воин.
0.988  Не всё то золото, что дороже денег.
0.987  В семье товарищей нет.
0.987  Лес рубят леса не видать.
0.986  Что посеешь, того не вырубишь топором.
0.984  Береги платье снову, а телегу зимой.
0.983  Что написано пером, маслом не испортишь.
0.983  Нет дыма и суда нет.
0.983  Делу время, а дома лучше.
0.980  Не зная броду, так он и поплывёт.
0.978  Лучше горькая правда, чем журавль в небе.
0.978  Ученье – свет, вылетит – не поймаешь.
0.974  Не так страшен чёрт, пока горячо.
0.974  На Бога надейся, тот всегда найдёт.
0.972  После драки в зубы не смотрят.
0.971  Лучше горькая правда, а две – ещё лучше.
0.970  В тихом омуте гуляй смело.
0.970  Поспешишь – дальше будешь.
0.969  Лучше один раз увидеть, чем никогда.
0.968  У семи нянек мужик не перекрестится.
0.967  Не руби один раз отрежь.
0.966  Береги платье снову, полезай в кузов.
0.966  Дарёному коню в лес не ходить.

Ъуъ ща как запилю стикерпак с нейрокотиками

бонус

ME

Другие ресёрчеры и я

S, 3, X, Y, and Cybertruck. StyleGAN2

Что-то модно, а что-то вечно

Мы тут собрали небольшой датасет открыток и обучили StyleGAN2, чтобы поздравить коллег с 8 марта https://yandex.ru/lab/postcard

⁠Мы с пацанами недавно дописали свой пейпер. Астрологи объявили неделю feed-forward image manipulation в DeepKek, количество постов увеличено

⁠Ещё немного примеров стайл трансфера на всяких локальных знаменитостях.

Один из экспериментов, не вошедших в статью - уменьшение truncation-psi. Результат - приведение лица к более «нормальному» с точки зрения стайлгана. Как это работает можно прочитать в разделе Truncation trick пейпера про StyleGAN. Датасет, на котором училась эта сетка, был сгенерен с truncation-psi равным 1 для исходных картинок и 0.7 для результата.

⁠Занятно, что если подавать картины на вход этой сетки, то будут получаться практически фотореалистичные лица, похожие на исходную картину

А ещё мы запилили виртуальную галерею, в которой выставлены картины, сгенеренные вторым стайлганом.

Теперь DeepKek и в твиттере