Derp Learning – Telegram
Derp Learning
13.1K subscribers
3.19K photos
924 videos
9 files
1.33K links
Используем ИИ строго не по назначению.
Заметки про ИИ, IT, компьютерные игры, и всякие инженерные интересности.
Download Telegram
22😁12🤩4🔥3😢2
Как увеличить тревожность среди художников:
- ищем абстрактный диджитал арт
- спрашиваем в комментах, какой промт был использован
- ???
- PROFIT
😁56😢4👍1
Some cursed #dalle2 prompts. Moar on reddit
@derplearning
😁29🔥5👍3😱1
Очередная подборка робожуков. Firefly vs добрый майский жук.

@derplearning
🔥191👍1
You vs the card she told you not to worry about
Сорс

@derplearning
😁14😱3
Тесчу матчинг цвета в #warpfusion
(сс / no cc)
init video проступает на обоих картинках, но слева оно гораздо менее заметно
👍4🔥21
Forwarded from ForkLog AI
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔎 Google AI представила веб-сервис Mood Board Search, использующий доски настроения для поиска изображений.

Система базируется на предварительно обученных моделях компьютерного зрения GoogLeNet и MobileNet. Также инструмент использует векторы активации концепции (CAV) для обнаружения наиболее соответствующих исходным данным картинок.

Mood Board Search позволяет пользователям находить изображения по неоднозначным запросам, недостаточно точным для обычного поиска.

⚙️ Проект является исследовательским и находится на этапе разработки.

#Google
👍9
Смотрите, что выкатили ребята из Самсунга, Яндекса и Сколково.

MegaPortraits: One-shot Megapixel Neural Head Avatars

Скажу сразу, что сейчас поступаю как AI-инфоцыганка, потому что не прочитала ещё пейпер, не выделила для себя плюсы и минусы разработанного подхода, а уже пишу про него. Если даже авторы и выложили черрипики, то нельзя преуменьшить значимость проделанного ими труда.

Предложенное решение позволяет пременить анимацию лица из видео среднего качества на изображение высокого качества.

Модель учится в два этапа:
1) базовая модель с двумя энкодерами для захвата volumetric фичей и для захвата информации об анимации, а также с двумя warping-генераторами, одной 3D CNN и 2D CNN в конце;
2) image-to-image translation для получения high resolution (1024x1024) изображения.

И нельзя забывать, что это One-Shot подход, т.е. вам достаточно одной фотографии или фрейма из видео для получения анимированного аватара. Также авторы пишут, что полученную модель можно дистиллировать в легковесную модель, которая способна работать в риалтайме (130 fps на одной GPU).
🔥35