https://www.artlebedev.com/ironov/
Студия Артемия Лебедева поведала миру, что удаленный дизайнер Николай Иронов в их студии — это на самом деле нейросеть. Николай успешно выполнил на заказ 17 проектов.
Подробностей о том как именно работает алгоритм, конечно, не сообщается.
Возможно стоит начать опасаться своих удаленных коллег.
Разбор что там может быть тут.
Студия Артемия Лебедева поведала миру, что удаленный дизайнер Николай Иронов в их студии — это на самом деле нейросеть. Николай успешно выполнил на заказ 17 проектов.
Подробностей о том как именно работает алгоритм, конечно, не сообщается.
Возможно стоит начать опасаться своих удаленных коллег.
Разбор что там может быть тут.
Artlebedev
Art. Lebedev Studio
Обнаружила, что конвертация в ONNX не всегда оптимальна и есть отдельный симплификатор ONNX моделей, который оптимизирует модель на уровне графа, заменяя некоторые его части более простыми операциями. Это влияет и на итоговый размер модели в том числе.
https://github.com/daquexian/onnx-simplifier
https://github.com/daquexian/onnx-simplifier
Forwarded from Evgeny Burnaev
Сколтех проведет летнюю школу по машинному обучению (онлайн). Спикеры из топовых мест: CMU, NYU, MIT, Microsoft Research и все такое. Школа рассчитана на всех: от бакалавров до PhD.
📌Дедлайн: 26 июля 2020
📌Когда: 16–21 августа 2020
📌Стоимость: бесплатно
Подробнее: https://smiles.skoltech.ru/school
📌Дедлайн: 26 июля 2020
📌Когда: 16–21 августа 2020
📌Стоимость: бесплатно
Подробнее: https://smiles.skoltech.ru/school
smiles.skoltech.ru
SMILES: ONLINE School of Machine Learning. 2021, Moscow, Russia
Forwarded from CGIT_Vines (CGIT_Vines)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
synthesia.io только что запустили первую в мире платформу для преобразования текста в видео. Так говорят создатели) :
Введите свой сценарий, нажмите «Генерировать», и ваше синтетическое видео будет готово через несколько минут, доступно на 34 языках, и 11 актеров могут прочитать текст на выбор. Само видео готовится минут 15, синтез весьма посредственный, а вот липсинк вроде даже попадает. Видео со звуком.
Кстати, и тут Ширяеву досталось)
Введите свой сценарий, нажмите «Генерировать», и ваше синтетическое видео будет готово через несколько минут, доступно на 34 языках, и 11 актеров могут прочитать текст на выбор. Само видео готовится минут 15, синтез весьма посредственный, а вот липсинк вроде даже попадает. Видео со звуком.
Кстати, и тут Ширяеву досталось)
Forwarded from CGIT_Vines (CGIT_Vines)
Очень люблю аналитику от Жеребца - кто знает, тот поймет.
Автор самого подробного разбора технологий современных движков разбирает те данные, что сейчас присутствуют в открытом доступе.
https://youtu.be/t59onwvuabk
Автор самого подробного разбора технологий современных движков разбирает те данные, что сейчас присутствуют в открытом доступе.
https://youtu.be/t59onwvuabk
YouTube
Анонс Unreal Engine 5, анализ технологии освещения Lumen
Представляю вашему вниманию предварительный анализ системы освещения Lumen, которая появится в Unreal Engine 5.
Интервью с разработчиками из Epic Games: https://www.eurogamer.net/articles/digitalfoundry-2020-unreal-engine-5-playstation-5-tech-demo-analysis…
Интервью с разработчиками из Epic Games: https://www.eurogamer.net/articles/digitalfoundry-2020-unreal-engine-5-playstation-5-tech-demo-analysis…
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Я уже много раз тут писал про такую штуку как «нейронный фотошоп» – это когда нейронки обученные на разных наборах данных могут реалистично менять данные на фотографиях – менять время суток, ландшафт, эмоции, ну в общем буквально все, и самое главное, все это делается с помощью пары кликов.
Так вот, если раньше это выглядело «так себе», то теперь такой «фотошоп» выглядит ничем не хуже чем обычный фотошоп или какой-то там 3D-рендер.
То есть можно уже предположить, что это направление автоматизации сильно скажется на индустрии ретуши и 3D-рендерах каких-то проходных картинок.
Посмотрите сами, офигенно же:
https://youtu.be/0elW11wRNpg
Страница проекта:
https://taesung.me/SwappingAutoencoder/
Еще там есть режим «смешивания» стилей разных фотографий, вроде когда мы берем здание в одном стиле, и переделываем в другой, но пока оно выглядит похуже чем этот «нейрофотошоп», но тоже очень перспективно интересно самому поковырять.
Так вот, если раньше это выглядело «так себе», то теперь такой «фотошоп» выглядит ничем не хуже чем обычный фотошоп или какой-то там 3D-рендер.
То есть можно уже предположить, что это направление автоматизации сильно скажется на индустрии ретуши и 3D-рендерах каких-то проходных картинок.
Посмотрите сами, офигенно же:
https://youtu.be/0elW11wRNpg
Страница проекта:
https://taesung.me/SwappingAutoencoder/
Еще там есть режим «смешивания» стилей разных фотографий, вроде когда мы берем здание в одном стиле, и переделываем в другой, но пока оно выглядит похуже чем этот «нейрофотошоп», но тоже очень перспективно интересно самому поковырять.
YouTube
Swapping Autoencoder for Deep Image Manipulation
http://taesungp.github.io/SwappingAutoencoder
arxiv: https://arxiv.org/abs/2007.00653
Swapping Autoencoder for Deep Image Manipulation
Taesung Park, UC Berkeley and Adobe Research
Jun-Yan Zhu, Adobe Research
Oliver Wang, Adobe Research
Jingwan Lu, Adobe…
arxiv: https://arxiv.org/abs/2007.00653
Swapping Autoencoder for Deep Image Manipulation
Taesung Park, UC Berkeley and Adobe Research
Jun-Yan Zhu, Adobe Research
Oliver Wang, Adobe Research
Jingwan Lu, Adobe…
Forwarded from CGIT_Vines (Marvin Heemeyer)
Дисней безостановочно старается найти новые пути создания и удешевления процесса производства цифровой графики. В этот раз они предлагают посмотреть на новый метод разработки цифровых лиц.
В основе лежит анатомическая модель, в базе которой большое количество сканов лиц. Тут не получится слепить стремную бабулю из скайрима, потому что модель ограничена человеческой анатомией - когда вы меняете пропорции модели, меняется и форма черепа, что позволяет делать лица более реалистичными.
Так же присутствует косвенный контроль семантических признаков, таких как возраст, этническая принадлежность, пол. Это не сдвиг парадигмы, а упрощение создания одного из этапов в создании персонажей - отлично зайдет низкобюджетным студиям или как аддон для игровых движков или пакетов 3D моделирования.
https://youtu.be/qeEqQCWbj4Q
В основе лежит анатомическая модель, в базе которой большое количество сканов лиц. Тут не получится слепить стремную бабулю из скайрима, потому что модель ограничена человеческой анатомией - когда вы меняете пропорции модели, меняется и форма черепа, что позволяет делать лица более реалистичными.
Так же присутствует косвенный контроль семантических признаков, таких как возраст, этническая принадлежность, пол. Это не сдвиг парадигмы, а упрощение создания одного из этапов в создании персонажей - отлично зайдет низкобюджетным студиям или как аддон для игровых движков или пакетов 3D моделирования.
https://youtu.be/qeEqQCWbj4Q
YouTube
Interactive Sculpting of Digital Faces Using an Anatomical Modeling Paradigm
Digitally sculpting 3D human faces is a very challenging task. It typically requires either 1) highly-skilled artists using complex software packages for high quality results, or 2) highly-constrained simple interfaces for consumer-level avatar creation,…