Сегодня играли с коллегами в "Among us" 👻, это оказалось очень классной идеей. Игра похожа на мафию. При этом экшн происходит постоянно, не даёт скучать. Хороший пример того как можно по-новому взглянуть на популярные и чуть подзабытые игры.
* Линк на гуглплей
* Линк на стим
* Линк на гуглплей
* Линк на стим
* paper
* супер видос короткий без смс
В результате ночного залипания на artstation была найдена вот эта замечательная работа, использующая style-gan для генерации 3д лиц с albedo, displacement maps и возможностью сделать super-resolution меша в используемой топологии (топология здесь — соответствие вершин и их номеров). Текстуры и альбедо можно генерить в размерности 4k.
Меши проецируются в 2D представление, которое подается в ган.
Независимо от identity меша предсказывается также face expression меш.
Из возможных применений — регистрация скана лица в топологию гана. Как это делается — с помощью лэндмарок исходный скан проецируется в 2D, далее в латентном пространстве генератора ищется энкодинг наиболее близкий к данному. Очень хитро придумано. Демонстрируется, что такое нелинейное представление меша помогает лучше заврапить скан, чем существующие популярные линейные морфологические модели.
Уверена что в будущем авторы дотянут модель и до восстановления меша по одной картинке.
#3d #gan #face
* супер видос короткий без смс
В результате ночного залипания на artstation была найдена вот эта замечательная работа, использующая style-gan для генерации 3д лиц с albedo, displacement maps и возможностью сделать super-resolution меша в используемой топологии (топология здесь — соответствие вершин и их номеров). Текстуры и альбедо можно генерить в размерности 4k.
Меши проецируются в 2D представление, которое подается в ган.
Независимо от identity меша предсказывается также face expression меш.
Из возможных применений — регистрация скана лица в топологию гана. Как это делается — с помощью лэндмарок исходный скан проецируется в 2D, далее в латентном пространстве генератора ищется энкодинг наиболее близкий к данному. Очень хитро придумано. Демонстрируется, что такое нелинейное представление меша помогает лучше заврапить скан, чем существующие популярные линейные морфологические модели.
Уверена что в будущем авторы дотянут модель и до восстановления меша по одной картинке.
#3d #gan #face
echoinside
https://arxiv.org/pdf/2010.05334.pdf #gan
Заменила последние слои генератора FFHQ1024 (StyleGAN2-ada) на последние слои своей модели, которая генерирует биопанк картинки. Вышло что-то похожее на грустный стайл трансфер.
Идея из вон той статьи про toonify yourself.
Заменяла слои с разрешением 512 и 1024.
Идея из вон той статьи про toonify yourself.
Заменяла слои с разрешением 512 и 1024.
Сделала то же самое с моделью MetFaces 1024. Только на этот раз заменила также слои в FFHQ модели разрешением 256 на слои MetFaces.
Кажется что домены должны быть весьма близкими у двух нейронок, чтобы это хорошо работало.
Кажется что домены должны быть весьма близкими у двух нейронок, чтобы это хорошо работало.
Forwarded from Neurohive
Torch-Points3D — это опенсорсный модульный фреймворк для обучения нейросетевых моделей на 3D облаках точек. Torch-Points3D имеет функционал для решения таких задач, как классификация, сегментация, распознавание объектов, регистрация облаков точек, заполнение и другие. Доступные архитектуры нейросетевых моделей включают в себя PointNet, PointNet++, PointCNN, RSConv, VoteNet и PPNet. Среди доступных датасетов — Scannet, S3DIS, Shapenet, SemanticKitty, 3DMatch, ModelNet и Kitty Odometry.
Forwarded from Andrey
YouTube
Building a realistic artificial sun (for dark winter days)
In this video we'll be building an artificial SUN! Also, check out http://KiwiCo.com/DIYPerks50 for 50% off your first month of any subnoscription over at KiwiCo!
Official forum thread for this project (for help, discussion etc): https://forum.diyperks.co…
Official forum thread for this project (for help, discussion etc): https://forum.diyperks.co…
Forwarded from Берлога Зануды
Статья-введение в область "искусственной жизни" (artificial life) для подкованных в ИИ. Область имеет много любопытных последствий для дизайна, автоматизированных систем и.т.п.
https://thegradient.pub/an-introduction-to-artificial-life-for-people-who-like-ai/
https://thegradient.pub/an-introduction-to-artificial-life-for-people-who-like-ai/
The Gradient
Introduction to Artificial Life for People who Like AI
The AI enthusiast's Introduction to Artificial Life: old ties between AI and ALife, and what makes ALife research special.
https://twitter.com/dribnet/status/1319585027710046208/photo/4
artist's page: https://drib.net/
#art
artist's page: https://drib.net/
How it worksMore details in the medium post.
My work focuses on how machines see the world. I have created a drawing system that allows neural networks to produce abstract ink prints that reveal their visual concepts. Surprisingly, these prints are understood not only by the neural networks that created them, but also universally across most AI systems which have been trained to recognise the same objects. Neural networks have been trained on thousands of individual items from everyday life, such as “Rabbit”, “Banana”, or “Dalmatian”. Using the drawing system I have provided, the neural networks directly express in simple ink drawings their own versions of these categories – creating abstract shapes that convey their understanding of the world.
#art