🔥Google VRDU
Google опубликовали в открытом доступе VRDU – датасет и модель, которая понимает документы.
Модель, которая может автоматически извлекать данные из документов, например, квитанций, страховых полисов и финансовых отчетов, потенциально может значительно повысить эффективность бизнес-процессов, избегая ручной работы, подверженной ошибкам.
Но академические датасеты не в состоянии охватить проблемы, наблюдаемые в реальных примерах использования. Как следствие, академические тесты показывают высокую точность существующих моделей, но плохо работают в реальных приложениях.
Исследователи Google сформулировали список особенностей задачи извлечения содержания из документов. Этот список включает использование различных форматов данных, которые могут являться обязательными или необязательными для заполнения в документе определенного шаблона, а также наличие различных форматов оформления, структур и связей между данными.
Датасет и бенчмарк Google VRDU (Visually-rich Document Understanding) были разработаны с учетом данных особенностей.
Датасет VRDU состоит из документов двух типов: регистрационных форм и форм для покупки рекламы. Датасет содержит более 2 000 документов, таких как счета-фактуры и квитанции. Документы являются текстовыми файлами, полученными путем преобразования в текст с помощью Google Cloud изображений, собранных в открытом доступе в Интернете. Затем документы были размечены вручную для сопоставления значений, встречающихся в данных, с их аннотацией (например, числового значения величины налога с названием поля «Налог»).
▪Github
▪Датасет
@machinelearning_ru
Google опубликовали в открытом доступе VRDU – датасет и модель, которая понимает документы.
Модель, которая может автоматически извлекать данные из документов, например, квитанций, страховых полисов и финансовых отчетов, потенциально может значительно повысить эффективность бизнес-процессов, избегая ручной работы, подверженной ошибкам.
Но академические датасеты не в состоянии охватить проблемы, наблюдаемые в реальных примерах использования. Как следствие, академические тесты показывают высокую точность существующих моделей, но плохо работают в реальных приложениях.
Исследователи Google сформулировали список особенностей задачи извлечения содержания из документов. Этот список включает использование различных форматов данных, которые могут являться обязательными или необязательными для заполнения в документе определенного шаблона, а также наличие различных форматов оформления, структур и связей между данными.
Датасет и бенчмарк Google VRDU (Visually-rich Document Understanding) были разработаны с учетом данных особенностей.
Датасет VRDU состоит из документов двух типов: регистрационных форм и форм для покупки рекламы. Датасет содержит более 2 000 документов, таких как счета-фактуры и квитанции. Документы являются текстовыми файлами, полученными путем преобразования в текст с помощью Google Cloud изображений, собранных в открытом доступе в Интернете. Затем документы были размечены вручную для сопоставления значений, встречающихся в данных, с их аннотацией (например, числового значения величины налога с названием поля «Налог»).
▪Github
▪Датасет
@machinelearning_ru
👍5❤4🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это отличный помощник в мгновенном создании и обновлении диаграмм с использованием интуитивных ИИ-команд
Бесплатный сервис предлагает хранение и управление проектами, а также возможности для динамического редактирования.
#ИИ #UML
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤3🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡Shell-AI: Your Intelligent Command-Line Companion
Shell-AI (shai) - это утилита CLI, которая позволяет использовать возможности понимания естественного языка в командной строке. Просто введите на естественном языке то, что вы хотите сделать, и shai предложит однострочные команды, которые реализуют ваш запрос.
▪Github
@machinelearning_ru
Shell-AI (shai) - это утилита CLI, которая позволяет использовать возможности понимания естественного языка в командной строке. Просто введите на естественном языке то, что вы хотите сделать, и shai предложит однострочные команды, которые реализуют ваш запрос.
pip install shell-ai▪Github
@machinelearning_ru
👍8🔥3❤2
🔥1,000,000,000 Parameter Super Resolution AI!
https://www.youtube.com/watch?v=UyoXmHS-KGc
GigaGAN: Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis: https://mingukkang.github.io/GigaGAN/
@machinelearning_ru
https://www.youtube.com/watch?v=UyoXmHS-KGc
GigaGAN: Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis: https://mingukkang.github.io/GigaGAN/
@machinelearning_ru
YouTube
1,000,000,000 Parameter Super Resolution AI!
❤️ Check out Weights & Biases and say hi in their community forum here: https://wandb.me/paperforum
📝 The paper "GigaGAN: Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis" is available here:
https://mingukkang.github.io/GigaGAN/
My latest paper on simulations…
📝 The paper "GigaGAN: Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis" is available here:
https://mingukkang.github.io/GigaGAN/
My latest paper on simulations…
👍6❤2🔥1
1. Introduction to Generative AI - введение в генеративный ИИ Этот курс погрузит вас в основаы генеративного ИИ,
2. Introduction to Large Language Models - в курсе вы узнаете о больших языковых моделях (LLM), которые представляют собой разновидность искусственного интеллекта, способного генерировать текст, переводить языки, писать различные виды креативного контента и информативно отвечать на ваши вопросы.
3. Introduction to Responsible AI - этот курс расскажет вам об этичном и ответственном использовании искусственного интеллекта. Вы узнаете о различных этических проблемах ИИ, таких как предвзятость, конфиденциальность и безопасность. Вы также узнаете о некоторых лучших практиках разработки ИИ.
4. Introduction to Image Generation - этот курс расскажет вам о генерации изображений, разновидности искусственного интеллекта, способного создавать изображения на основе текстовых описаний. Вы узнаете о различных типах алгоритмов генерации изображений, о том, как они работают, и о некоторых из их наиболее распространенных применений.
5. Encoder-Decoder Architecture -
этот курс расскажет вам об архитектуре модели кодера-декодера, которые представляют собой тип архитектуры нейронной сети, широко используемой для задач обработки естественного языка, таких как машинный перевод и резюмирование текста. Вы узнаете о различных компонентах архитектур энкодер-декодер, о том, как они работают, и о некоторых наиболее распространенных областях их применения.
6. Attention Mechanism - В этом курсе вы узнаете о механизме attention - технике, которая используется для повышения производительности нейронных сетей в задачах обработки естественного языка.
7. Transformer Models and BERT Model - В этом курсе вы изучите архитектуру трансформеров, которые представляют собой тип архитектуры нейронной сети, показавшей свою эффективность при решении задач обработки естественного языка.
8. Create Image Captioning Models - Этот курс научит вас создавать модели автоматического описания изображений, которые представляют собой разновидность искусственного интеллекта, способного генерировать подписи к изображениям.
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10🔥5👍1
🔥Бесплатные сертификационные курсы по анализу данных, которые можно попробовать пройти в 2023 году:
🔸Data Analysis with Python (University of Helsinki)
https://classcentral.com/course/independent-data-analysis-with-python-204189
🔸Google Data Analytics
https://classcentral.com/course/google-data-analytics-36441
🔸Data Analyst Bootcamp
https://classcentral.com/course/youtube-data-analyst-bootcamp-204971
🔸The Analytics Edge (MIT University)
https://classcentral.com/course/mit-opencourseware-the-analytics-edge-spring-2017-40989
🔸Data Analysis with Python: Zero to Pandas
https://classcentral.com/course/jovian-data-analysis-with-python-zero-to-pandas-80422
🔸Data Analyst with Python
https://app.datacamp.com/learn/career-tracks/data-analyst-with-python
🔸Full Excel Data Analysis Basics
https://classcentral.com/course/youtube-full-excel-data-analysis-basics-class-e-dab-data-analysis-bi-made-easy-with-excel-power-tools-10-videos-204970
🔸Julia for Data Analysis
https://manning.com/books/julia-for-data-analysis
🔸Data Analysis with Python
https://classcentral.com/course/freecodecamp-data-analysis-with-python-34066
🔸Data Analysis (Harvard University)
http://pll.harvard.edu/course/data-analysis-life-sciences-4-high-dimensional-data-analysis
🔸PowerBI (Microsoft)
http://learn.microsoft.com/users/collinschedler-0717/collections/m14nt4rdwnwp04
🔸Excel (Microsoft)
http://learn.microsoft.com/training/paths/modern-analytics/
@machinelearning_ru
🔸Data Analysis with Python (University of Helsinki)
https://classcentral.com/course/independent-data-analysis-with-python-204189
🔸Google Data Analytics
https://classcentral.com/course/google-data-analytics-36441
🔸Data Analyst Bootcamp
https://classcentral.com/course/youtube-data-analyst-bootcamp-204971
🔸The Analytics Edge (MIT University)
https://classcentral.com/course/mit-opencourseware-the-analytics-edge-spring-2017-40989
🔸Data Analysis with Python: Zero to Pandas
https://classcentral.com/course/jovian-data-analysis-with-python-zero-to-pandas-80422
🔸Data Analyst with Python
https://app.datacamp.com/learn/career-tracks/data-analyst-with-python
🔸Full Excel Data Analysis Basics
https://classcentral.com/course/youtube-full-excel-data-analysis-basics-class-e-dab-data-analysis-bi-made-easy-with-excel-power-tools-10-videos-204970
🔸Julia for Data Analysis
https://manning.com/books/julia-for-data-analysis
🔸Data Analysis with Python
https://classcentral.com/course/freecodecamp-data-analysis-with-python-34066
🔸Data Analysis (Harvard University)
http://pll.harvard.edu/course/data-analysis-life-sciences-4-high-dimensional-data-analysis
🔸PowerBI (Microsoft)
http://learn.microsoft.com/users/collinschedler-0717/collections/m14nt4rdwnwp04
🔸Excel (Microsoft)
http://learn.microsoft.com/training/paths/modern-analytics/
@machinelearning_ru
👍8❤3🔥3🥰1
🔥 Дайджест полезных материалов из мира : Машинное обучение за неделю
Почитать:
— Пережевывая Матрицу Несоответствий — Confusion Matrix
— Устранение галлюцинаций в LLM
— Раскладываем по полочкам тезисы из видео «Из голоса банка — в фильмы 18+»
— YandexGPT тоже провалил тест на ручник
— Шпаргалка по Seaborn. Делаем матрицы красивыми
— 7 советов, как сделать чат-бота похожим на настоящего человека
— Генерация паспортных данных для обучения моделей
— Классификация грибов методами ML
— Наш опыт внедрения платформы чат-ботов в помощь команде поддержки
— Определение токсичности комментариев с помощью глубокого обучения
— Simple Weather notification project built with python in mobile.
— Why Java Is an Object-Oriented Programming Language?
— Elastic D&D - Week 2 - Streamlit & the Login Page
— Supervised Learning
— Understand the request - response cycle of Django.
— Guide to Data Cleaning and Preparation for Analysis using Pandas library in Python
— Unveiling the Power of the Proxy Design Pattern with a Remote API Example in Python
— "Which job sectors are witnessing a surge in demand for AI and Data Science professionals?"
— Data Science with Python and Java: A Dynamic Duo for Modern Analytics
— Comment ajouter des hyperliens à Excel avec Python
Посмотреть:
🌐 AI in a Minefield: Learning from Poisoned Data - Johnathan Roy Azaria (⏱ 37:07)
🌐 Orchestrating Data Assets instead of Tasks, with Dagster - Sandy Ryza (⏱ 31:06)
Хорошего дня!
@machinelearning_ru
Почитать:
— Пережевывая Матрицу Несоответствий — Confusion Matrix
— Устранение галлюцинаций в LLM
— Раскладываем по полочкам тезисы из видео «Из голоса банка — в фильмы 18+»
— YandexGPT тоже провалил тест на ручник
— Шпаргалка по Seaborn. Делаем матрицы красивыми
— 7 советов, как сделать чат-бота похожим на настоящего человека
— Генерация паспортных данных для обучения моделей
— Классификация грибов методами ML
— Наш опыт внедрения платформы чат-ботов в помощь команде поддержки
— Определение токсичности комментариев с помощью глубокого обучения
— Simple Weather notification project built with python in mobile.
— Why Java Is an Object-Oriented Programming Language?
— Elastic D&D - Week 2 - Streamlit & the Login Page
— Supervised Learning
— Understand the request - response cycle of Django.
— Guide to Data Cleaning and Preparation for Analysis using Pandas library in Python
— Unveiling the Power of the Proxy Design Pattern with a Remote API Example in Python
— "Which job sectors are witnessing a surge in demand for AI and Data Science professionals?"
— Data Science with Python and Java: A Dynamic Duo for Modern Analytics
— Comment ajouter des hyperliens à Excel avec Python
Посмотреть:
🌐 AI in a Minefield: Learning from Poisoned Data - Johnathan Roy Azaria (⏱ 37:07)
🌐 Orchestrating Data Assets instead of Tasks, with Dagster - Sandy Ryza (⏱ 31:06)
Хорошего дня!
@machinelearning_ru
👍5❤2🥰1
🔥 Wow, NVIDIA’s Rendering, But 10X Faster!
https://www.youtube.com/watch?v=TLK3TDDcJFU
@machinelearning_ru
https://www.youtube.com/watch?v=TLK3TDDcJFU
@machinelearning_ru
YouTube
Wow, NVIDIA’s Rendering, But 10X Faster!
❤️ Check out Fully Connected by Weights & Biases: https://wandb.me/papers
📝 The paper "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering" is available here:
https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/
Unofficial implementation:…
📝 The paper "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering" is available here:
https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/
Unofficial implementation:…
👍3❤2🔥2
▪Видео
▪Код из видео
▪Упражнения по Numpy
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍4🔥1
▪Видео
▪Код из видео
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤2👎1🔥1
Примите участие в AI Challenge - международном конкурсе по искусственному интеллекту для молодежи от Сбера
Это отличная возможность для школьников и выпускников до 18 лет получить знания и навыки в области искусственного интеллекта, а также приобрести друзей со всего мира.
Участники будут соревноваться в пяти направлениях: от медицины до креативных индустрий.
Отбор пройдет в 4 этапа: регистрация, командная работа, финальный этап с защитой перед экспертами и награждение. Призовой фонд разделят победители в каждом направлении.
Зарегистрироваться можно прямо сейчас на сайте конкурса.
Это отличная возможность для школьников и выпускников до 18 лет получить знания и навыки в области искусственного интеллекта, а также приобрести друзей со всего мира.
Участники будут соревноваться в пяти направлениях: от медицины до креативных индустрий.
Отбор пройдет в 4 этапа: регистрация, командная работа, финальный этап с защитой перед экспертами и награждение. Призовой фонд разделят победители в каждом направлении.
Зарегистрироваться можно прямо сейчас на сайте конкурса.
🦙TinyLlama-1.1B
Проект TinyLlama для предварительно обученых моделей Llama 1,1 млрд- 3 трлн. токенов.
TinyLlama использует точно такую же архитектуру и токенизатор, как и в Llama 2. Это означает, что TinyLlama может быть подключена и работать во открытых проектах, построенных на базе Llama. Ее компактность позволяет использовать модель во множестве приложений, с ограниченным объемом вычислений и памяти.
▪Github
@machinelearning_ru
Проект TinyLlama для предварительно обученых моделей Llama 1,1 млрд- 3 трлн. токенов.
TinyLlama использует точно такую же архитектуру и токенизатор, как и в Llama 2. Это означает, что TinyLlama может быть подключена и работать во открытых проектах, построенных на базе Llama. Ее компактность позволяет использовать модель во множестве приложений, с ограниченным объемом вычислений и памяти.
▪Github
@machinelearning_ru
🔥10❤2👍1
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Машинного обучения за неделю
Почитать:
— Machine Learning: хорошая подборка книг для начинающего специалиста
— Как понять, что клиента пора реактивировать?
— Книга «Математика в машинном обучении»
— Что нового в Pandas 2.1
— Готовые скрипты Python
— Влад Грозин о PhD в США, философии в Data Science, пузыре рекомендаций и голодающих геймерах
— Руководство по масштабированию MLOps
— Чем мы можем заменить тест Тьюринга
— Как (быстро) сделать русский локальный ChatGPT
— «SAM и тут и сям»: Segment Anything Model в задачах компьютерного зрения (часть 2)
— LLaMa vs GigaChat: может ли опенсорсная модель работать лучше LLM с 13 млрд параметрами?
— YandexGPT 2 — большое обновление языковой модели Яндекса
— Deploying Apps on Render
— Mastering ZIP File Handling in Python: Reading and Creating Zip Archives
— The Minion Game - HackerRank Solution Python
— Iterables and Iterators - HackerRank Solution Python
— Regex Substitution - HackerRank Solution Python
— How to Solve the "No Idea!" Challenge in Python
— 🌐 UN Goals : Education & Gender Equity ⚖️
— Starting my Journey in Open Source
— Created a toggle_state_button with PyQt5
— Accelerating Releases with Pulumi: My Proxy Project Journey
Посмотреть:
🌐 Lightning Interview “Beyond the Code: How AI Is Disrupting the Programmer's Role” (⏱ 58:40)
🌐 Introduction to Generative Art with Stable Diffusion, presented by HP Inc - Hunter Kempf (⏱ 43:48)
🌐 Emerging Approaches to AI Governance: Tech-Led vs Policy-Led - Ilana Golbin (⏱ 44:36)
Хорошего дня!
@machinelearning_ru
Почитать:
— Machine Learning: хорошая подборка книг для начинающего специалиста
— Как понять, что клиента пора реактивировать?
— Книга «Математика в машинном обучении»
— Что нового в Pandas 2.1
— Готовые скрипты Python
— Влад Грозин о PhD в США, философии в Data Science, пузыре рекомендаций и голодающих геймерах
— Руководство по масштабированию MLOps
— Чем мы можем заменить тест Тьюринга
— Как (быстро) сделать русский локальный ChatGPT
— «SAM и тут и сям»: Segment Anything Model в задачах компьютерного зрения (часть 2)
— LLaMa vs GigaChat: может ли опенсорсная модель работать лучше LLM с 13 млрд параметрами?
— YandexGPT 2 — большое обновление языковой модели Яндекса
— Deploying Apps on Render
— Mastering ZIP File Handling in Python: Reading and Creating Zip Archives
— The Minion Game - HackerRank Solution Python
— Iterables and Iterators - HackerRank Solution Python
— Regex Substitution - HackerRank Solution Python
— How to Solve the "No Idea!" Challenge in Python
— 🌐 UN Goals : Education & Gender Equity ⚖️
— Starting my Journey in Open Source
— Created a toggle_state_button with PyQt5
— Accelerating Releases with Pulumi: My Proxy Project Journey
Посмотреть:
🌐 Lightning Interview “Beyond the Code: How AI Is Disrupting the Programmer's Role” (⏱ 58:40)
🌐 Introduction to Generative Art with Stable Diffusion, presented by HP Inc - Hunter Kempf (⏱ 43:48)
🌐 Emerging Approaches to AI Governance: Tech-Led vs Policy-Led - Ilana Golbin (⏱ 44:36)
Хорошего дня!
@machinelearning_ru
👍9❤1
Анализ данных и машинное обучение в облаке
Если вам не хватает мощностей собственного компьютера для разработки модели машинного обучения, у вас краткосрочный проект, для которого нецелесообразно покупать мощные видеокарты, или вы хотели бы собрать небольшую платформу обработки данных, используйте Data Analytics Virtual Machine.
В чем преимущества Data Analytics Virtual Machine в @Selectel:
◽Это виртуальные серверы с предустановленным набором инструментов для анализа данных, BI и машинного обучения. Решение подойдет для небольших команд и стартапов и поможет с хранением, обработкой, анализом и визуализацией данных.
◽Вам не придется тратить время на установку драйверов для видеокарты, Python и библиотек для работы с ML. Все компоненты предустановлены, сервер разворачиватся из образа и сразу готов к работе.
◽ Отсутствие vendor lock-in. Решение построено на базе Open Source инструментов: Jupyter, Prefect, Apache Superset. Вы платите только ресурсы облака по модели pay-as-you-go.
Арендовать готовый сервер и узнать больше о решении можно по ссылке: https://slc.tl/nh4l6
Реклама ООО «Селектел» 2VtzquuEHM2
Если вам не хватает мощностей собственного компьютера для разработки модели машинного обучения, у вас краткосрочный проект, для которого нецелесообразно покупать мощные видеокарты, или вы хотели бы собрать небольшую платформу обработки данных, используйте Data Analytics Virtual Machine.
В чем преимущества Data Analytics Virtual Machine в @Selectel:
◽Это виртуальные серверы с предустановленным набором инструментов для анализа данных, BI и машинного обучения. Решение подойдет для небольших команд и стартапов и поможет с хранением, обработкой, анализом и визуализацией данных.
◽Вам не придется тратить время на установку драйверов для видеокарты, Python и библиотек для работы с ML. Все компоненты предустановлены, сервер разворачиватся из образа и сразу готов к работе.
◽ Отсутствие vendor lock-in. Решение построено на базе Open Source инструментов: Jupyter, Prefect, Apache Superset. Вы платите только ресурсы облака по модели pay-as-you-go.
Арендовать готовый сервер и узнать больше о решении можно по ссылке: https://slc.tl/nh4l6
Реклама ООО «Селектел» 2VtzquuEHM2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Библиотека, которая позволяет создавать графы, настраивать размер нодов, их цвет и прочие характеристики:
Если вам необходимо создать интерактивный граф в нескольких строках кода на языке Python, используйте Pyvis.
▪Github
▪Docs
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤2🔥1
CodeFuse-MFTCoder - это проект CodeFuse с открытым исходным кодом для многозадачной Code-LLMs (
▪Github
@machinelearning_ru
large language model for code tasks), включающий модели, наборы данных, код и руководства по работе.▪Github
@machinelearning_ru
❤3👍3🔥2
FlexiTech.ai — российская команда профессионалов по разработке решений на базе AI и ML, применяющая инновационные технологии. В портфолио вы найдете задачи любой сложности, среди них: внедрение рекомендательных систем, атрибуция товара, распознавание и классификация изображений, изменение фона на изображении с товаром, предсказание спроса, а также обработка текстов на естественном языке.
Команда обладает большим опытом интеграции AI решений непосредственно в ваш pipeline с учетом вашего технологического стека.
🌐 Специалисты FlexiTech.ai обладают широкой экспертизой в разных сферах и всегда в курсе мировых тенденций,
💡Используемые передовые алгоритмы, делают сложные задачи быстрыми и легкими.
🏆 Реализованные интеллектуальные рабочие процессы увеличивают производительность и снижают издержки крупнейших предприятий в eCommerce, Retail, FinTech, EdTech и других отраслях.
Обращайтесь к @Flexitech_ai и сделайте свою команду больше, быстрее и эффективнее!
Команда обладает большим опытом интеграции AI решений непосредственно в ваш pipeline с учетом вашего технологического стека.
🌐 Специалисты FlexiTech.ai обладают широкой экспертизой в разных сферах и всегда в курсе мировых тенденций,
💡Используемые передовые алгоритмы, делают сложные задачи быстрыми и легкими.
🏆 Реализованные интеллектуальные рабочие процессы увеличивают производительность и снижают издержки крупнейших предприятий в eCommerce, Retail, FinTech, EdTech и других отраслях.
Обращайтесь к @Flexitech_ai и сделайте свою команду больше, быстрее и эффективнее!
🔥5❤2👍1
Efficient Controllable Generation for SDXL with T2I-Adapters
T2I-Adapter - это эффективная подключаемая модель, которая обеспечивает дополнительные настройки для предварительно обученных моделей "текст-изображение".
В этом вопросе T2I-адаптеры имеют конкурентное преимущество перед ControlNets. T2I-адаптеры имеют меньший размер, и, в отличие от ControlNets, T2I-адаптеры запускаются всего один раз.
• Руководство
@machinelearning_ru
T2I-Adapter - это эффективная подключаемая модель, которая обеспечивает дополнительные настройки для предварительно обученных моделей "текст-изображение".
В этом вопросе T2I-адаптеры имеют конкурентное преимущество перед ControlNets. T2I-адаптеры имеют меньший размер, и, в отличие от ControlNets, T2I-адаптеры запускаются всего один раз.
• Руководство
@machinelearning_ru
👍5❤4🔥1