Сегодня OpenAI провели стрим, где показали новые апдейты GPT моделей. Пока изучаю что там интересного, но уже заметила ГДЗ для младшеклассников и встроенную "Siri" от OpenAI. Очень радует, что TTS не перебивает и очень плавно общается в плане эмоций.
Посмотреть можно здесь
Посмотреть можно здесь
👍17❤5🔥2🤯1
Прошли во второй этап отбора techstars - прислали вот такую анкету перед интервью. И таких вопросов еще миллион 😁
Даже если не пройдем, радуюсь, что уже будет возможность пообщаться с менторами и получить фидбек на интервью
Даже если не пройдем, радуюсь, что уже будет возможность пообщаться с менторами и получить фидбек на интервью
🔥36❤7👍4
Какие сетки используются в fashion tech и зачем? 🦄
Часть 1: Визуальные генеративные модели
Серия постов про генеративные модели, trend forecasting, AI Assistants в мире fashion tech. Каждый пост разделю на две части: про то, что уже есть на рынке и про то, что сейчас наиболее активно исследуется/цитируется, а также находится в опенсорсе👀
💼 Бизнес. Во-первых, это разнообразные try-on на человеке. И хотя в общем случае задача пока больше уходит в рисерч, на уже рынке есть множество достойных адаптаций: например Zalando, Google предлагают выбрать наиболее похожую по фигуре модель и примерять одежду на нее. А коллеги из Genera по размеру одежды генерируют модель еще и с вашим лицом на которую также можно примерять разные вещи. Есть и "обратная" задача — сгенерировать человека-модель к вещи для демонстрации коллекции, например — Mannequin. Это круто для локализаций под разные рынки.
Во-вторых, всевозможные инструменты-ассистенты модельерам для вдохновения/визуализации идеи: генерация принтов XARIIA, prompt-based редактирование и генерация с нуля предметов коллекции Designovel
🧪 Исследования и опенсорс.Когда мы уже реалистично примерим что-то сложнее футболки на нестандартного человека 😡😡 Полгода назад, когда я активно рисерчила вопрос с примеркой, самыми модными были диффузии с ControlNet/LoRa. С тех пор ничего принципиально нового не появилось, но стало больше опенсорс моделей. Здесь мне больше всего нравится IDM-VTON. Еще один интересный опенсорс — multimodal-garment-designer. Это human-centric генерация вещи на модели по эскизу + текстовому описанию. Правда, без удобной демки 🥲. Также 3 недели назад вышел репозиторий-анонс генерации по промптам CG-friendly выкроек на предстоящую SIGGRAPH 2024. Это значит, что результаты генерации можно будет открыть в графическом редакторе вроде CLO 3D и подправить по своему усмотрению. Думаю, в планах у DressCode должно быть со временем добавить генерацию выкроек по фотографии
Часть 1: Визуальные генеративные модели
Серия постов про генеративные модели, trend forecasting, AI Assistants в мире fashion tech. Каждый пост разделю на две части: про то, что уже есть на рынке и про то, что сейчас наиболее активно исследуется/цитируется, а также находится в опенсорсе
💼 Бизнес. Во-первых, это разнообразные try-on на человеке. И хотя в общем случае задача пока больше уходит в рисерч, на уже рынке есть множество достойных адаптаций: например Zalando, Google предлагают выбрать наиболее похожую по фигуре модель и примерять одежду на нее. А коллеги из Genera по размеру одежды генерируют модель еще и с вашим лицом на которую также можно примерять разные вещи. Есть и "обратная" задача — сгенерировать человека-модель к вещи для демонстрации коллекции, например — Mannequin. Это круто для локализаций под разные рынки.
Во-вторых, всевозможные инструменты-ассистенты модельерам для вдохновения/визуализации идеи: генерация принтов XARIIA, prompt-based редактирование и генерация с нуля предметов коллекции Designovel
🧪 Исследования и опенсорс.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15🔥6👍4👏2
Интересные дела творятся 🦕
Ощущения, как когда в детстве отключилось электричество и тыпишешь сам код отрисовки графика для аналитики делаешь домашку при свечах и кипятишь воду на газовой плите. Особенно интересные, если посмотреть на общую картину происходящего 🌚
Ощущения, как когда в детстве отключилось электричество и ты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣38👍7😱4🌚3🥴2
Начинается трансляция WWDC 2024!
Очень жду, что Apple выкатит свою LLM для Siri!
и еще интересно, будет ли что-то со звуком — например, продолжение истории с клонированием голоса👾
Очень жду, что Apple выкатит свою LLM для Siri!
и еще интересно, будет ли что-то со звуком — например, продолжение истории с клонированием голоса
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
WWDC 2024 — June 10 | Apple
Watch the WWDC24 keynote introducing Apple Intelligence, personal intelligence designed to be helpful and relevant to you. Other exciting updates are coming with iOS 18, iPadOS 18, macOS Sequoia, watchOS 11, and visionOS 2.
To watch the event interpreted…
To watch the event interpreted…
👍6🔥3❤2❤🔥1👏1
Ура, наконец-то в iOS завезли фичи из Telegram и Кинопоиска 🫥🫠
😁27🌚5🤣3
Похоже, Siri и правда поумнела
Очень ожидаемое и разумное применение AI в продуктах Apple. text2image в сообщениях Персональная приоритизация пушей, возможность управления и поиска информации/файлов через запросы по разным приложениям. Звучит интересно, но хочется потестить 👀
Очень ожидаемое и разумное применение AI в продуктах Apple.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11🔥5👏3❤2👎1😁1🤔1
И еще очень много небольших апдейтов с применением AI в духе суммаризации сообщений или генерации emoji. Такое чувство, что в следующую iOS завезут все нейронки которые только можно и дальше уже будут выбирать удачные 🙃🙃
👍8🌚7❤2💯2
Ну теперь понятно, что делает Sama в зрительном зале 👻
ChatGPT будет интегрирована в устройства летом для поиска дополнительной информации, но перед тем как посылать запрос будет спрашивать разрешение пользователя
ChatGPT будет интегрирована в устройства летом для поиска дополнительной информации, но перед тем как посылать запрос будет спрашивать разрешение пользователя
👍7🔥3🏆1
Уффф, вернулась со своего первого мероприятия в Дубае. Было много фаундеров, в том числе тех, кто уже сделал успешный экзит. Также пообщалась с шейхом, который, как он сам подчеркнул , «инвестирует в людей». Запитчила ему aesty, после чего он мне сказал интересный тезис. Делюсь им с вами: «я хочу услышать не то как работает приложение и кто твои таргет пользователи, а историю, кто ты, почему ты делаешь это приложение и почему ты веришь в свой успех. Продумай ответ на этот вопрос и напиши мне». И дал свою визитку с личным номером. Ну, что ж, буду продумывать историю) Так что вечером я осталась довольна ✌🏻
🔥91❤25👍9🤡8😁4
Какие сетки используются в fashion tech и зачем? 🦄
Часть 2: предсказание трендов и персонализация покупок! 🛍📈
Это часто про извлечение признаков из пар "товар-описание" и их процессинг — например по тексту или фото найти нужный товар, классифицировать или ранжировать.
💼 Рынок
Пожалуй, самое прикладное направление сейчас.
Недавно я общалась с владельцем бренда и спросила, как она выбирает дизайны для одежды. Оказалось, что достаточно популярная история — купить готовое исследование у авторитетного агентства в Париже. Причем, эти агентства прогнозируют тренды на несколько лет вперед. Меня это удивило, потому что на мой взгляд обстановка в мире должна влиять на то, как люди одеваются. Но если все у этих агентств покупают исследования, то, возможно, тренды адаптируются... 🤷♀️
Еще я пообщалась с фаундером, который разрабатывает продукт, помогающий дизайнерам не только смотреть на мнение агентств, но и искать паттерны/тренды в интернете автоматически. Это не заменяет полностью дизайнера, но дает много полезных инсайтов, помогающих сделать востребованную коллекцию.
Второе крупное направление — это персональные рекомендации. Если вам понравился какой-то один товар, нужно порекомендовать товары с похожими свойствами. Этим активно используются маркетплейсы, а у lamoda не так давно даже был технический митап на эту тему. Кстати, возможное развитие aesty которое я вижу — шоппинг с учетом того, что уже есть в вашем гардеробе, чтобы составлять полные аутфиты и избегать покупку дублирующих друг друга вещей 🤌
🧪 Исследования и опенсорс
Если посмотреть на рисерч, то по сравнению с Gen AI там негусто.
На Scholar будут либо проекты по сбору аутфитов, либо trend forecasting на основе прошлогодних коллекций. Зато в open source есть прекрасный проект fashion CLIP, который доступен и на CLIP от openai, и на laion CLIP-ViT. У них демки прям суперские, даже если вы не особо понимаете в нейронках. Датасет не выложили. Авторы спарсили farfetch и сейчас пытаются его легализовать👹 Надеюсь, когда-нибудь выложат)
Часть 2: предсказание трендов и персонализация покупок! 🛍📈
Это часто про извлечение признаков из пар "товар-описание" и их процессинг — например по тексту или фото найти нужный товар, классифицировать или ранжировать.
💼 Рынок
Пожалуй, самое прикладное направление сейчас.
Недавно я общалась с владельцем бренда и спросила, как она выбирает дизайны для одежды. Оказалось, что достаточно популярная история — купить готовое исследование у авторитетного агентства в Париже. Причем, эти агентства прогнозируют тренды на несколько лет вперед. Меня это удивило, потому что на мой взгляд обстановка в мире должна влиять на то, как люди одеваются. Но если все у этих агентств покупают исследования, то, возможно, тренды адаптируются... 🤷♀️
Еще я пообщалась с фаундером, который разрабатывает продукт, помогающий дизайнерам не только смотреть на мнение агентств, но и искать паттерны/тренды в интернете автоматически. Это не заменяет полностью дизайнера, но дает много полезных инсайтов, помогающих сделать востребованную коллекцию.
Второе крупное направление — это персональные рекомендации. Если вам понравился какой-то один товар, нужно порекомендовать товары с похожими свойствами. Этим активно используются маркетплейсы, а у lamoda не так давно даже был технический митап на эту тему. Кстати, возможное развитие aesty которое я вижу — шоппинг с учетом того, что уже есть в вашем гардеробе, чтобы составлять полные аутфиты и избегать покупку дублирующих друг друга вещей 🤌
🧪 Исследования и опенсорс
Если посмотреть на рисерч, то по сравнению с Gen AI там негусто.
На Scholar будут либо проекты по сбору аутфитов, либо trend forecasting на основе прошлогодних коллекций. Зато в open source есть прекрасный проект fashion CLIP, который доступен и на CLIP от openai, и на laion CLIP-ViT. У них демки прям суперские, даже если вы не особо понимаете в нейронках. Датасет не выложили. Авторы спарсили farfetch и сейчас пытаются его легализовать👹 Надеюсь, когда-нибудь выложат)
❤18🔥7👏6😁3
Обратная сторона интенсивного нетворкинга — встречаются люди, которые просят о встрече и сами же их переносят или просто не приходят. Первый раз обычно извиняются, мол, заработались, а потом молча сливаются. 2й случай за месяц. Я считаю, что тут очень важно обозначить границы чтобы люди понимали, что так делать не норм 😒
Похоже, теперь если человек не пришел просто буду писать, что следующая встреча будет платной тогда 🧌
Похоже, теперь если человек не пришел просто буду писать, что следующая встреча будет платной тогда 🧌
👏70👍16😁9🔥3😢2🐳1
Fashion Tech & AR: 2024
Вместе с Лешей из Digital Шкаф мы решили сделать кросс-посты про AI и AR в fashion tech! Леша активно следит за тем, что происходит на рынке fashion tech в последние годы и в этой серии постов между нашими каналами расскажет за какими компаниями следит сам и какие тренды важны в использовании AR-технологий.
Самое популярное использование дополненной реальности в сфере моды — это, конечно, виртуальная примерка.
Кого стоит отметить здесь:
Zero10 — компания с лучшим трекингом. Их технология уже сейчас позволяет примерить одежду весьма реалистично, и они продолжают совершенствоваться. У них есть собственный маркетплейс для дизайнеров, где каждый желающий может разместить свои работы. Также Zero10 активно развивают идею AR-зеркал. Мы уже видели анонсы таких проектов в магазинах Coach, Nike, Tommy Hilfiger и на различных международных выставках.
Snapchat — платформа, где каждый может создать собственную AR-маску для примерки одежды. Сегодня многие маркетплейсы и бренды используют их технологию, позволяя примерять образы через камеру. Хотя качество трекинга уступает некоторым специализированным решениям, продукт массовый и доступный. С помощью этой платформы можно создать виртуальное зеркало для примерки в собственном магазине.
DressX — маркетплейс цифровой одежды, который внедрил AR-фильтры для примерки аксессуаров во время видеозвонков. Это привычная для нас маска из соцсетей, но в их вселенной это выглядит очень органично. Ранее DressX делал ставку на AR-примерку одежды, но, судя по последним трендам, они переходят на AI-технологии.
Продолжение в комментариях⬇️
Вместе с Лешей из Digital Шкаф мы решили сделать кросс-посты про AI и AR в fashion tech! Леша активно следит за тем, что происходит на рынке fashion tech в последние годы и в этой серии постов между нашими каналами расскажет за какими компаниями следит сам и какие тренды важны в использовании AR-технологий.
Самое популярное использование дополненной реальности в сфере моды — это, конечно, виртуальная примерка.
Кого стоит отметить здесь:
Zero10 — компания с лучшим трекингом. Их технология уже сейчас позволяет примерить одежду весьма реалистично, и они продолжают совершенствоваться. У них есть собственный маркетплейс для дизайнеров, где каждый желающий может разместить свои работы. Также Zero10 активно развивают идею AR-зеркал. Мы уже видели анонсы таких проектов в магазинах Coach, Nike, Tommy Hilfiger и на различных международных выставках.
Snapchat — платформа, где каждый может создать собственную AR-маску для примерки одежды. Сегодня многие маркетплейсы и бренды используют их технологию, позволяя примерять образы через камеру. Хотя качество трекинга уступает некоторым специализированным решениям, продукт массовый и доступный. С помощью этой платформы можно создать виртуальное зеркало для примерки в собственном магазине.
DressX — маркетплейс цифровой одежды, который внедрил AR-фильтры для примерки аксессуаров во время видеозвонков. Это привычная для нас маска из соцсетей, но в их вселенной это выглядит очень органично. Ранее DressX делал ставку на AR-примерку одежды, но, судя по последним трендам, они переходят на AI-технологии.
Продолжение в комментариях⬇️
❤9🔥4👍3🙏2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Наконец-то нейронки используют по назначению 🦖
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥48😁16👏9👍2🕊2🤣2
Product VS & Technology
Недавно опять заметила кое-что интересное: стартап который всю дорогу строил соц сеть решает инвестировать время/ресурсы в разработку конкурента suno. Без синиор ML в команде🤔
Я думаю, что все ранние стартапы можно разделить на Product-centric и Technology-centric.
Хакатоны с презентациями и каггл соревнования. Ну типа
💻 Product-centric стартапы строятся вокруг продуктовой идеи без рокет саенса. В таких стартапах стоит сосредоточиться на удобстве для пользователя и донесении вэлью продукта. Например, Notion, Deel, Airbnb сфокусированы на юзер экспириенсе. Поиске связок.
💻 Technology-centric стартапы строятся вокруг уникальной технологии. Здесь важно проводить эксперименты и не зацикливаться на дизайне на начальном этапе. Примеры таких компаний – 11labs, Stripe, Suno, которые часто работают по API или на вебе. Выбиваем метрики.
Иногда отклонение от основного курса бывает фатальным💀
🐘 Evernote – Если не знаете название, то точно видели логотип. Product-centric стартап который начал углубляться самостоятельно технологии вместо того чтобы сосредоточиться на основном продукте. Пользователи терялись в интерфейсе, а многие новые фичи работали так себе. В результате компания проиграла гонку бигтехам и потеряла большую часть пользователей
🏄♂️Jawbone – Technology-centric стартап, который в лучшие времена рекламировал Бред Питт. Начал еще с bluetooth гарнитур в нулевых и раньше других начал делать умные фитнес браслеты, но стал много инвестировать вширь, в дизайн и смежные проекты и в итоге обанкротился.
Путь баланса 🧘
Возможен, но не на ранних этапах. Например при выборе разработать свое/взять API стоит учитывать, какая у проекта миссия. Если она технологичная, от проекта ожидают крутую технологию. Если продуктовая – крутую связку. И если технологичному стартапу можно простить неудобный интерфейс, а продуктовому – отстающую технологию, то наоборот уже сильно сложнее.
Что думаете?
Недавно опять заметила кое-что интересное: стартап который всю дорогу строил соц сеть решает инвестировать время/ресурсы в разработку конкурента suno. Без синиор ML в команде
Я думаю, что все ранние стартапы можно разделить на Product-centric и Technology-centric.
Иногда отклонение от основного курса бывает фатальным
🏄♂️Jawbone – Technology-centric стартап, который в лучшие времена рекламировал Бред Питт. Начал еще с bluetooth гарнитур в нулевых и раньше других начал делать умные фитнес браслеты, но стал много инвестировать вширь, в дизайн и смежные проекты и в итоге обанкротился.
Путь баланса 🧘
Возможен, но не на ранних этапах. Например при выборе разработать свое/взять API стоит учитывать, какая у проекта миссия. Если она технологичная, от проекта ожидают крутую технологию. Если продуктовая – крутую связку. И если технологичному стартапу можно простить неудобный интерфейс, а продуктовому – отстающую технологию, то наоборот уже сильно сложнее.
Что думаете?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍52🔥13❤11👏3💯2👎1🕊1🌚1