Forwarded from Dankest Memes // Данкест Мемс
Эмодзи прогнали через нейросети, чтобы сделать их «человечнее»
Forwarded from CGIT_Vines (CGIT_Vines)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Эпики сегодня шутят как не в себя: говорят, собираются выпустить Metapets, на волне успеха от Metahuman. Но что-то мне подсказывает, что ничего им не мешает в будущем это сделать.
Ладно с эпиками, посмотрите саму работу с собакой - она настоящая, животинка с шерстью из xgen и рендерена в UE4.
Ладно с эпиками, посмотрите саму работу с собакой - она настоящая, животинка с шерстью из xgen и рендерена в UE4.
Forwarded from UX Live 🔥
В Яндекс.Браузере появилась просто киллер-фича для всех кто не может в английский и другие языки (или может, но лень читать и напрягать мозг) — перевод текста с картинок в 1 клик. Причем этого точно нет ни у кого другого (разве что в сторонних костылях, которые работают через раз).
Типа не надо никуда ничего скачивать\загружать и вообще совершать лишних движений. Просто открыл комикс или мем на том же реддите или имгуре, нажал правой кнопкой «Перевести на русский» и картинки улетели обрабатываться нейронкой и возвращаться в жпег в то же место на сайте.
Ещё на один шаг ближе к вавилонской рыбке. Фича релизнулась сегодня и ещё где-то может конечно сбоить (опять же учитывая что в разных языках длины слов разные, или у сайта какие-то скрипты непробиваемые) и уже доступна в Яндекс.Браузере на компьютерах. Совсем скоро будет на андроиде (уже можно потестировать в бете) и до конца года на iOS.
Подробнее с примерами: https://dtf.ru/hard/690768
Типа не надо никуда ничего скачивать\загружать и вообще совершать лишних движений. Просто открыл комикс или мем на том же реддите или имгуре, нажал правой кнопкой «Перевести на русский» и картинки улетели обрабатываться нейронкой и возвращаться в жпег в то же место на сайте.
Ещё на один шаг ближе к вавилонской рыбке. Фича релизнулась сегодня и ещё где-то может конечно сбоить (опять же учитывая что в разных языках длины слов разные, или у сайта какие-то скрипты непробиваемые) и уже доступна в Яндекс.Браузере на компьютерах. Совсем скоро будет на андроиде (уже можно потестировать в бете) и до конца года на iOS.
Подробнее с примерами: https://dtf.ru/hard/690768
👍1
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Я уже достал этими нейронками которые генерируют картинки из текста, но пока смотрел как кто-то нагенерировал эти, пришла мысль, что это уже вполне же может быть AI-помощником для художников и иллюстраторов.
Уже сейчас можно пройдя по ссылке в Colab вписать что-то в стиле «Человек стоит окруженный цветущими вишнями в стиле vaporwave» и получить довольно годный концепт сцены, да еще и в довесок получить готовую палитру цветов.
Если кто-то из художников что-то на основе этого подхода нарисует, поделитесь пожалуйста ✨ расскажу в канале
P.S. Всего уже около 60 доступных способов генерировать картинки из текста, сообщество прям полюбило этот концепт
Уже сейчас можно пройдя по ссылке в Colab вписать что-то в стиле «Человек стоит окруженный цветущими вишнями в стиле vaporwave» и получить довольно годный концепт сцены, да еще и в довесок получить готовую палитру цветов.
Если кто-то из художников что-то на основе этого подхода нарисует, поделитесь пожалуйста ✨ расскажу в канале
P.S. Всего уже около 60 доступных способов генерировать картинки из текста, сообщество прям полюбило этот концепт
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Оказывается, Style Transfer можно использовать еще для чего-то кроме стилизации своих селфачей. Тут один британский стартап с помощью X-Ray и Style Transfer смогли воссоздать картину другого художника, поверх которой молодой и небогатый Пабло Пикассо нарисовал cвоего "Нищего на корточках".
С помощью рентгена ученые восстановили контуры картины, поверх которой нарисовал Picasso. Это оказалась картина другого современника Пабло, опознанного как Сантьяго Рузиньол. Так как известны только контуры и нет цвета, тут был использован пресловутый Style Transfer. Они стилизовали картинку с контурами используя стиль с другой картины Рузиньола. Опа! Это и есть то самое полезное применение нейросетевого переноса стиля! Далее они каким-то хером предсказали карту высот, соответствущую полученным цветам на картине, и распечатали индивидуальные мазки кисти с помощью 3D принтера.
Более подробно тут.
С помощью рентгена ученые восстановили контуры картины, поверх которой нарисовал Picasso. Это оказалась картина другого современника Пабло, опознанного как Сантьяго Рузиньол. Так как известны только контуры и нет цвета, тут был использован пресловутый Style Transfer. Они стилизовали картинку с контурами используя стиль с другой картины Рузиньола. Опа! Это и есть то самое полезное применение нейросетевого переноса стиля! Далее они каким-то хером предсказали карту высот, соответствущую полученным цветам на картине, и распечатали индивидуальные мазки кисти с помощью 3D принтера.
Более подробно тут.
Forwarded from Neural Shit
Ух какую красоту нашел на реддите.
Ангелы Гигера - фотографии статуй, преобразованные с помощью синтеза изображений (CLIP + VQGAN)
оригинал тут
Ангелы Гигера - фотографии статуй, преобразованные с помощью синтеза изображений (CLIP + VQGAN)
оригинал тут
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Просто охеревшее преобразование видео из GTA V в реалистичное с помощью нейронок. Получается очень правдоподобно!
Все подробности в свежей статье от Intel Research и Владлена Колтуна (он, кстати, говорит по-русски).
Больше сравнений и результатов тут.
Все подробности в свежей статье от Intel Research и Владлена Колтуна (он, кстати, говорит по-русски).
Больше сравнений и результатов тут.
Ура! Выложил вторую версию своего датасета с комиксами. На этот раз крупнее, четче и артистичнее. Забрать тут: https://github.com/Sxela/face2comics/tree/v2.0.0
Woot! A new version of my face2comics dataset is up. This time hires, crispy and much more artistic.
dataset: https://github.com/Sxela/face2comics/tree/v2.0.0
Woot! A new version of my face2comics dataset is up. This time hires, crispy and much more artistic.
dataset: https://github.com/Sxela/face2comics/tree/v2.0.0