Forwarded from Machine Learning World (StatsBot)
U-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection
📃 https://arxiv.org/abs/2005.09007v2
📦 https://github.com/NathanUA/U-2-Net
#segmentation #unet
📃 https://arxiv.org/abs/2005.09007v2
📦 https://github.com/NathanUA/U-2-Net
#segmentation #unet
Набор либ для скрапинга картиночек с твиттера, гугл-картинок, реддитов, инстаграм.
https://github.com/hardikvasa/google-images-download
https://github.com/twintproject/twint
https://github.com/arc298/instagram-scraper
https://github.com/regosen/gallery_get
#tools
https://github.com/hardikvasa/google-images-download
https://github.com/twintproject/twint
https://github.com/arc298/instagram-scraper
https://github.com/regosen/gallery_get
#tools
GitHub
GitHub - hardikvasa/google-images-download: Python Script to download hundreds of images from 'Google Images'. It is a ready-to…
Python Script to download hundreds of images from 'Google Images'. It is a ready-to-run code! - hardikvasa/google-images-download
https://drive.google.com/file/d/10YWk3CH2p6zDHtosS8ZWWAkroY6MC3di/view
pkl of a network after 128kimg training from 1024x1024 tiles of Bosch's Garden of Earthly Delights in high resolution (390 tiles extracted)
trained by transfer learning StyleGAN2-ada from FFHQ HD -7 (using ADA bg augmentation).
(Найдено в этом слаке , тренила не я)
#art
pkl of a network after 128kimg training from 1024x1024 tiles of Bosch's Garden of Earthly Delights in high resolution (390 tiles extracted)
trained by transfer learning StyleGAN2-ada from FFHQ HD -7 (using ADA bg augmentation).
(Найдено в этом слаке , тренила не я)
#art
Semantic Deep Face Models, [Disney Research]
3D International Conference on 3D Vision (3DV) (2020)
* video
* paper
applications: 3D face synthesis, facial performance transfer, performance editing, and 2D landmark-based performance retargeting.
Очень напоминает вот эту работу, но здесь используется VAE, а не GAN, + детализация текстур, + отдельная генерация текстур под выражение лица, а также прикручивание 2Д лэндмарок к латентному спейсу.
#face_reconstruction #face_tracking #vae #face
3D International Conference on 3D Vision (3DV) (2020)
* video
* paper
applications: 3D face synthesis, facial performance transfer, performance editing, and 2D landmark-based performance retargeting.
Очень напоминает вот эту работу, но здесь используется VAE, а не GAN, + детализация текстур, + отдельная генерация текстур под выражение лица, а также прикручивание 2Д лэндмарок к латентному спейсу.
#face_reconstruction #face_tracking #vae #face
Классная идея про рендеринг реалистичных текстур по входному приблизительному мешу.
Forwarded from PHYGITAL+CREATIVE
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вы наверняка слышали о Gaugan - инструменте от Nvidia, который позволяет по монохромному цвету создавать контекстную маску для работы нейронной сети.
Однако данный инструмент это лишь облегченная версия полноценной Gaugan сети, которая работает лишь с одним кадром.
Нам стало интересно, возможно ли интегрировать это в Unity для просмотра видео в реалтайме? Да! И более того, мы даже смогли реализовать это в VR. Для обработки изображение используется вся мощность видеокарты RTX 2080, что позволяет получать 10 кадров в секунду. Этого достаточно, чтобы различать образы восстановленного изображения.
От наброска к фотореализму осталось совсем немного!
Однако данный инструмент это лишь облегченная версия полноценной Gaugan сети, которая работает лишь с одним кадром.
Нам стало интересно, возможно ли интегрировать это в Unity для просмотра видео в реалтайме? Да! И более того, мы даже смогли реализовать это в VR. Для обработки изображение используется вся мощность видеокарты RTX 2080, что позволяет получать 10 кадров в секунду. Этого достаточно, чтобы различать образы восстановленного изображения.
От наброска к фотореализму осталось совсем немного!
Forwarded from Karim Iskakov - канал (Karim Iskakov)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Turning selfie video into Deformable NeRF for high-fidelity renderings from novel viewpoints.
The work smashes previous methods (Neural Volumes, NeRF) in terms of quality by a wide margin. Just look at these curls at 0:46 (timecode is clickable)!
🌐 nerfies.github.io
📝 arxiv.org/abs/2011.12948
📉 @loss_function_porn
The work smashes previous methods (Neural Volumes, NeRF) in terms of quality by a wide margin. Just look at these curls at 0:46 (timecode is clickable)!
🌐 nerfies.github.io
📝 arxiv.org/abs/2011.12948
📉 @loss_function_porn
https://www.semanticscholar.org/ теперь имеет фичу "TLDR" с очень кратким описанием статьи.
Модель суммаризации была разработана Allen Institute for AI.
Модель суммаризации была разработана Allen Institute for AI.