work in progress

https://arxiv.org/pdf/2010.05907.pdf
#neural_rendering

https://people.csail.mit.edu/tzumao/diffvg/

Это должно думаю сильно помочь с генерацией новых шрифтов ганами или vae.
* code
#vector #differentiable_rendering

* [Paper]
* [Code (TensorFlow)]
* [Code (PyTorch)]
* [WB article with colab]
В статье предлагается улучшенный способ сделать инверсию фотографии в пространство латентных векторов GAN генератора.
Для этого обучается еще один энкодер специально для данного домена.
Далее выходы энкодера будут использоваться в качестве дополнительной регуляризации пиксель лосса в процессе оптимизации в поиске вектора картинки. Достаточно 100 шагов чтобы найти удовлетворительный вектор входной картинки согласно авторам. Также авторы предоставляют предобученные энкодеры и ганы для FFHQ, LSUN Tower, LSUN Bedroom. Инверсия картинок в пространство генератора позволяет редактировать исходное изображение за счёт изменения соответствующего вектора. Добавление улыбки и очков, смена позы, изменение возраста и смена расы. Это не первая работа на данную тему, но именно эта работа позволяет производить редактирование картинки в латентном пространстве качественнее.
Еще картинки смотрите в треде.
#gan #inversion

Неужели снова придётся скачать фотошоп, а не писать в гугле: "ai super resolution online"

О, а вот и более подробное демо новых нейрофильтров Photoshop. Посмотрите!

(увидел в канале @CGIT_Vines)

Это что я чувствую в потоке этих всех статей и новых улучшений всего

Я писала как-то про интересную лекцию, но тут увидела статью тут.

Image GANs meet Differentiable Rendering for Inverse Graphics and Interpretable 3D Neural Rendering

https://arxiv.org/pdf/2010.09125.pdf
#gan #3d

Про гитхаб и git-lfs

Если вы делаете релизы для людей в zip архивах, но при этом пользуетесь git-lfs, то вот надо зайти в настройки проекта и поставить галочку, иначе ваших больших файлов в архиве не будет.

Только что писал про замену неба в новом Фотошопе и всякие нейрофильтры.
А вот крутая работа, которая делает похоже, но уже с видео!
А теперь внимание: Our method runs in real-time and is free of user interactions.
И никаких требований к девайсам, никаких геотреков или метаданных - чистый анализ видеопотока.
Адобченко, когда этого ждать в After Effects?
https://jiupinjia.github.io/skyar/

https://github.com/yanght321/Detailed3DFace
#face_reconstruction #face #morphable_model

https://github.com/zhuhao-nju/facescape
#dataset #face_reconstruction #morphable_model

https://github.com/tencent-ailab/hifi3dface
#face_reconstruction #face #3d #morphable_model #depth

We present a fully automatic system that can produce high-fidelity, photo-realistic 3D digital human characters with a consumer RGB-D selfie camera. The system only needs the user to take a short selfie RGB-D video while rotating his/her head, and can produce a high quality reconstruction in less than 30 seconds. Our main contribution is a new facial geometry modeling and reflectance synthesis procedure that significantly improves the state-of-the-art. Specifically, given the input video a two-stage frame selection algorithm is first employed to select a few high-quality frames for reconstruction. A novel, differentiable renderer based 3D Morphable Model (3DMM) fitting method is then applied to recover facial geometries from multiview RGB-D data, which takes advantages of extensive data generation and perturbation. Our 3DMM has much larger expressive capacities than conventional 3DMM.
#depth #morphable_model

https://youtu.be/CBYhVcO4WgI?list=PL11qn6zM2Y3bMZdChxEqHKaCaKUjwItGL
Stanford YC course about startups and stuff