Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from CGIT_Vines (Marvin Heemeyer)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
А помните орла, нарисованного в VR, из этого поста? Смотрите, как он круто смотрится через AR Хололенза на стене! Похоже, мои ожидания на счёт виртуального личного пространства сбудутся лет на 5 раньше 👾
Заходишь такой в модных AR очках к другу на хату, а у тебя бэкграундом подгружается виртуальный слой его квартирки с аниме гифками и данжен мастером на стенах.
Эх, Эпл, только дайте нормальный формфактор!
Заходишь такой в модных AR очках к другу на хату, а у тебя бэкграундом подгружается виртуальный слой его квартирки с аниме гифками и данжен мастером на стенах.
Эх, Эпл, только дайте нормальный формфактор!
Прогресс не стоит на месте :D
исходник\на минималках (@face2comicsbot)\ультра
исходник\на минималках (@face2comicsbot)\ультра
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Ничего необычного, просто видео на 3 минуты с доставкой мачки дроном 🌚 Взял тут
Forwarded from Neural Shit
Полезные советы датасаентисту: подрабатывать в вебкаме, чтоб хватало на аренду серверов с GPU
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Наткнулся на интересную нейронку, на вход ей подают два изображения: одно это фотка, второе – полученная на её основе упрощенная копия этой же фотки, как-будто нарисованная карандашом. Нейронка учится строить соответствия между оригиналом и его простой копией, таким образом внося изменения в простое изображение, в оригинале отображаются изменения. Удобно, чтобы не мучиться со всякими мелкими деталями на основной фотографии, рисуем что-то в простой, а алгоритм сам дорисовывает что необходимо (как эти нейронные пеинты которые вы уже видели).
На видео пример – на ствол дерева дорисовывают ветки и меняют его наклон, а изменения в реальном времени отображаются на фотке: кора на дереве, новые ветки, даже облака двигаются. Объекты на простом изображении можно менять по контуру, либо сегментировать их на разные мини-объекты и изменять их отдельно.
В общем, очередной быстрый фотошоп.
Тут подробности, кода пока нет, но как появится, сразу попробую.
На видео пример – на ствол дерева дорисовывают ветки и меняют его наклон, а изменения в реальном времени отображаются на фотке: кора на дереве, новые ветки, даже облака двигаются. Объекты на простом изображении можно менять по контуру, либо сегментировать их на разные мини-объекты и изменять их отдельно.
В общем, очередной быстрый фотошоп.
Тут подробности, кода пока нет, но как появится, сразу попробую.
Denis Sexy IT 🤖
Наткнулся на интересную нейронку, на вход ей подают два изображения: одно это фотка, второе – полученная на её основе упрощенная копия этой же фотки, как-будто нарисованная карандашом. Нейронка учится строить соответствия между оригиналом и его простой копией…
Код есть тут: https://github.com/eliahuhorwitz/DeepSIM
GitHub
GitHub - eliahuhorwitz/DeepSIM: Official PyTorch implementation of the paper: "DeepSIM: Image Shape Manipulation from a Single…
Official PyTorch implementation of the paper: "DeepSIM: Image Shape Manipulation from a Single Augmented Training Sample" (ICCV 2021 Oral) - eliahuhorwitz/DeepSIM
Forwarded from Технологии | Нейросети | NanoBanana
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Годнота подъехала.
👍 Би-2 решили побаловаться нейросетями и применили эффект "мультяшки" на свой клип к песне Пекло.
YouTube
Как сделать похожее видео самому можно прочитать тут.
👍 Би-2 решили побаловаться нейросетями и применили эффект "мультяшки" на свой клип к песне Пекло.
YouTube
Как сделать похожее видео самому можно прочитать тут.
Forwarded from Love. Death. Transformers.
#чтивонаночь
Многи мои подписчики обучают разные модели на основе ruGPT, многие из них не в курсе как воткнуть FP16 в коллабе. Короче мы в Пушкине(Я и моя НекоТян) выкатили ноутбук с простым трейном ругптшки
Многи мои подписчики обучают разные модели на основе ruGPT, многие из них не в курсе как воткнуть FP16 в коллабе. Короче мы в Пушкине(Я и моя НекоТян) выкатили ноутбук с простым трейном ругптшки
GitHub
GitHub - NeuralPushkin/Usefull: Usefull papers, repos, tg chats etc
Usefull papers, repos, tg chats etc. Contribute to NeuralPushkin/Usefull development by creating an account on GitHub.
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Наткнулся тут на офигенное видео про космическую угрозу, о которой еще не слышал. Коротко не получится, поэтому вот:
В 2013 чувак спидраннер играл в Super Mario 64 и внезапно обнаружил «баг» — Марио телепортировался так высоко, что значительно сократило время прохождения уровня (вот здесь видео). Повторить это пытались даже за денежную награду, но ни у кого не получалось. Лишь через 8 лет пришли к выводу, что сбой произошел из-за ионизирующей частицы из космоса (🥲), которая изменила один конкретный бит в байте, отвечающего за месторасположение персонажа и все это попало на видео (где Марио и где космос).
В 2003 году на выборах в Бельгии, во многих регионах проводилось электронное голосование. Каждый избиратель вставлял магнитную карту в комп и делал выбор, таким образом информация дублировалась и на компьютере и на карте, которую опускали в ящик для голосования. На подсчёте голосов выявили проблему — один из кандидатов получил больше голосов, чем это возможно математически. Конечно эти магнитные карточки вынули и начали пересчитывать вручную голоса, что показало положительное отклонение аж на 4096 голосов.
Эксперты проверили весь код, но ошибок не нашли, всё работало без сбоев, что и указало экспертам на очередную «космическую атаку». Где-то внутри компьютера есть строка битов, которая отвечает за количество голосов, полученных кандидатом, и как только кто-то голосовал, физически внутри включались и выключались транзисторы (вкл — 1, выкл — 0, таким образом, например, путем включения/выключения транзисторов двоичный код 1100 даст 12 в десятичной системе). Ща буит мясо: Число 4096 это 2^12 и это 13-й бит в цепочке, до которого «дойти» физически было невозможно. В общем исследователи подозревают, что одна из заряженных космических частиц повлияла на 13-й бит, «перевернув» его с 0 на 1, что дало 4096 дополнительных голосов.
И вот еще один более мрачный пример из 2008 года когда самолёт, летевший на высоте 11 300 м, внезапно пошел вниз (200 м за 20 сек), что привело к травмам людей и повреждениям салона (непристегнутые люди телами пробивали полки над головой). Следователи установили причину в виде «нарушения в результате единичного события», в результате которого неверные данные поступили на внутренние приборы контроля высоты и скорости, тут опять же подозревают космическое влияние.
Из видео не совсем ясно, как борются с угрозой на обычных гражданских компьютерах, поэтому его название немного кликбейтное, но тем не менее весьма интересно как излучение альфа частицами влияет на оборудование в целом.
В полной статье и видео есть еще больше примеров, в общем рекомендую.
Теперь вы знаете, что очередной BSOD мог реально произойти из-за космического вмешательства, а вы грешили на Microsoft 🌚
UPD Версия видео на русском:
https://youtu.be/jOTM9T59IX4
В 2013 чувак спидраннер играл в Super Mario 64 и внезапно обнаружил «баг» — Марио телепортировался так высоко, что значительно сократило время прохождения уровня (вот здесь видео). Повторить это пытались даже за денежную награду, но ни у кого не получалось. Лишь через 8 лет пришли к выводу, что сбой произошел из-за ионизирующей частицы из космоса (🥲), которая изменила один конкретный бит в байте, отвечающего за месторасположение персонажа и все это попало на видео (где Марио и где космос).
В 2003 году на выборах в Бельгии, во многих регионах проводилось электронное голосование. Каждый избиратель вставлял магнитную карту в комп и делал выбор, таким образом информация дублировалась и на компьютере и на карте, которую опускали в ящик для голосования. На подсчёте голосов выявили проблему — один из кандидатов получил больше голосов, чем это возможно математически. Конечно эти магнитные карточки вынули и начали пересчитывать вручную голоса, что показало положительное отклонение аж на 4096 голосов.
Эксперты проверили весь код, но ошибок не нашли, всё работало без сбоев, что и указало экспертам на очередную «космическую атаку». Где-то внутри компьютера есть строка битов, которая отвечает за количество голосов, полученных кандидатом, и как только кто-то голосовал, физически внутри включались и выключались транзисторы (вкл — 1, выкл — 0, таким образом, например, путем включения/выключения транзисторов двоичный код 1100 даст 12 в десятичной системе). Ща буит мясо: Число 4096 это 2^12 и это 13-й бит в цепочке, до которого «дойти» физически было невозможно. В общем исследователи подозревают, что одна из заряженных космических частиц повлияла на 13-й бит, «перевернув» его с 0 на 1, что дало 4096 дополнительных голосов.
И вот еще один более мрачный пример из 2008 года когда самолёт, летевший на высоте 11 300 м, внезапно пошел вниз (200 м за 20 сек), что привело к травмам людей и повреждениям салона (непристегнутые люди телами пробивали полки над головой). Следователи установили причину в виде «нарушения в результате единичного события», в результате которого неверные данные поступили на внутренние приборы контроля высоты и скорости, тут опять же подозревают космическое влияние.
Из видео не совсем ясно, как борются с угрозой на обычных гражданских компьютерах, поэтому его название немного кликбейтное, но тем не менее весьма интересно как излучение альфа частицами влияет на оборудование в целом.
В полной статье и видео есть еще больше примеров, в общем рекомендую.
Теперь вы знаете, что очередной BSOD мог реально произойти из-за космического вмешательства, а вы грешили на Microsoft 🌚
UPD Версия видео на русском:
https://youtu.be/jOTM9T59IX4
YouTube
The Universe is Hostile to Computers
Tiny particles from distant galaxies have caused plane accidents, election interference and game glitches. This video is sponsored by Brilliant. The first 200 people to sign up via https://brilliant.org/veritasium get 20% off a yearly subnoscription.
This…
This…
Forwarded from Заработайте со мной 💰 [SCAM] (Nikita (pronouns: Your Majesty) Kolmogorov)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Пока все носятся с Zero-Shot CLIP+<insert any gan here>, я решил поковырять очередную итерацию моделей на основе стохастических дифференциальных уравнений.
Это те, которые итеративно генерят картинки из шума, не используя принцип состязательности. По четкости результата уже давно близко к GAN, но реалистичность оставляла желать лучшего.
Сейчас же совершенно другой уровень. Подобного результата на том же StyleGAN2 можно было добиться через недельку на колабе, хотя там и косоглазия было поменьше :D
Но это результат всего за полдня (слева) и за сутки (справа). Посмотрим, что будет дальше.
Исходник: Git
Это те, которые итеративно генерят картинки из шума, не используя принцип состязательности. По четкости результата уже давно близко к GAN, но реалистичность оставляла желать лучшего.
Сейчас же совершенно другой уровень. Подобного результата на том же StyleGAN2 можно было добиться через недельку на колабе, хотя там и косоглазия было поменьше :D
Но это результат всего за полдня (слева) и за сутки (справа). Посмотрим, что будет дальше.
Исходник: Git
Как вы могли догадаться, экспериментирую я не просто так ;)
Суть в том, что вышеупомянутые модели генерируют изображение, итеративно убирая шум (на картинке - справа налево)
Если взять модель, обученную на лицах, и на одном из ранних шумных этапов подложить ей рисунок, предварительно добавив на него шум, то модель восстановит из рисунка фото. Либо можно дорисовать на фото усы и восстановить фото с усами :) Или раскрасить Ч\Б, или дорисовать удаленный фрагмент изображения. Применений море! Минус - долгая генерация картинок, т.к. происходит не за 1 проход, а за пару тысяч.
Примеры с генерацией из скетчей, редактированием лиц - https://github.com/ermongroup/SDEdit
Такой вот незамысловатый перенос стиля "в лоб". Регулируя количество шума и этап подачи изображения, можно регулировать силу эффекта. Вечерком вернусь с результатами!
Суть в том, что вышеупомянутые модели генерируют изображение, итеративно убирая шум (на картинке - справа налево)
Если взять модель, обученную на лицах, и на одном из ранних шумных этапов подложить ей рисунок, предварительно добавив на него шум, то модель восстановит из рисунка фото. Либо можно дорисовать на фото усы и восстановить фото с усами :) Или раскрасить Ч\Б, или дорисовать удаленный фрагмент изображения. Применений море! Минус - долгая генерация картинок, т.к. происходит не за 1 проход, а за пару тысяч.
Примеры с генерацией из скетчей, редактированием лиц - https://github.com/ermongroup/SDEdit
Такой вот незамысловатый перенос стиля "в лоб". Регулируя количество шума и этап подачи изображения, можно регулировать силу эффекта. Вечерком вернусь с результатами!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Стайл из фото в картинку, с разной силой и масштабом. Обучаем модель генерить нужный стиль из шума и подаем фото с нужным количеством шума :D
На основе "Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations"
Git
На основе "Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations"
Git