Forwarded from Нейронавт | Нейросети в творчестве
HyperReel: High-Fidelity 6-DoF Video with Ray-Conditioned Sampling
Мы много видели способов получить реконструкцию изображения с нового ракурса. Но то все было про статичные изображения, в редких случаях NeRF. HyperReel покажет вам изменение ракурса на видео. Я не понял, сколько исходных ракурсов видео надо ему скормить. Выглядит как магия.
Прекрасно, что можно попытаться поиграть с ним, ибо есть
Код
#novelview #video2video #rendering
Мы много видели способов получить реконструкцию изображения с нового ракурса. Но то все было про статичные изображения, в редких случаях NeRF. HyperReel покажет вам изменение ракурса на видео. Я не понял, сколько исходных ракурсов видео надо ему скормить. Выглядит как магия.
Прекрасно, что можно попытаться поиграть с ним, ибо есть
Код
#novelview #video2video #rendering
🔥3⚡1👍1
Forwarded from Технологии | Нейросети | Боты
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😢22❤4
Forwarded from Технологии | Нейросети | Боты
🤯 Разработан голосовой ИИ для искуственных разговоров с мошенниками
Задача многоязычного чат-бота — долго и убедительно беседовать с телефонными скамерами, чтобы отнимать их время и не давать обмануть реальных людей. Бот назвали «Апата» в честь греческой богини обмана.
Создавая «Апату», команда Центра кибербезопасности Университета Маккуори (Австралия) проанализировала телефонные звонки мошенников и с помощью машинного обучения выявила их методы социальной инженерии. Затем ИИ-чат-бот прошел обучение на реальных записях мошеннических звонков, скам-письмах и даже чатах. Благодаря современным технологиям обработки естественного языка и клонирования человеческого голоса чат-бот способен убедительно поддерживать беседу от лица «жертвы» и даже принимать определенный образ.
Сейчас создатели «Апаты» тестируют ее на звонках скамеров в реальном времени. Например, они раскидали номера, по которым отвечает чат-бот, по всему интернету — чтобы мошенники уж точно позвонили.
Задача многоязычного чат-бота — долго и убедительно беседовать с телефонными скамерами, чтобы отнимать их время и не давать обмануть реальных людей. Бот назвали «Апата» в честь греческой богини обмана.
Создавая «Апату», команда Центра кибербезопасности Университета Маккуори (Австралия) проанализировала телефонные звонки мошенников и с помощью машинного обучения выявила их методы социальной инженерии. Затем ИИ-чат-бот прошел обучение на реальных записях мошеннических звонков, скам-письмах и даже чатах. Благодаря современным технологиям обработки естественного языка и клонирования человеческого голоса чат-бот способен убедительно поддерживать беседу от лица «жертвы» и даже принимать определенный образ.
Сейчас создатели «Апаты» тестируют ее на звонках скамеров в реальном времени. Например, они раскидали номера, по которым отвечает чат-бот, по всему интернету — чтобы мошенники уж точно позвонили.
🔥12🤔2🥴1
Forwarded from Replicart | Stable diffusion
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Генерация графики для 2d платформера
Парень сделал простой платформер и прикрутил к нему редактор уровней со stable diffusion, чтобы игроки могли создавать собственные локации.
Пользователь может нарисовать свой уровень в виде карты глубины, которая потом будет обработана с помощью controlnet (штука, которая помогает нейронке лучше понимать, что нужно сгенерить). Для создания окружения он использовал эту модель, а спрайты персонажей делал с помощью этой
Понятно, что пока это может выглядит не очень, и геймплей не увлекает, но как демонстрация технологии штука отличная. Даже сейчас есть возможность обучить собственную модель, например на своих работах/работах своей студии чтобы генерировать локации в нужной стилистике. Так еще через пару лет доработают нейросети, оптимизируют под железо, а там глядишь и процедурная генерация подтянется.
Самому попробовать можно тут
Пост на реддите
Статья, в которой он рассказал как делал
Код платформера
Парень сделал простой платформер и прикрутил к нему редактор уровней со stable diffusion, чтобы игроки могли создавать собственные локации.
Пользователь может нарисовать свой уровень в виде карты глубины, которая потом будет обработана с помощью controlnet (штука, которая помогает нейронке лучше понимать, что нужно сгенерить). Для создания окружения он использовал эту модель, а спрайты персонажей делал с помощью этой
Понятно, что пока это может выглядит не очень, и геймплей не увлекает, но как демонстрация технологии штука отличная. Даже сейчас есть возможность обучить собственную модель, например на своих работах/работах своей студии чтобы генерировать локации в нужной стилистике. Так еще через пару лет доработают нейросети, оптимизируют под железо, а там глядишь и процедурная генерация подтянется.
Самому попробовать можно тут
Пост на реддите
Статья, в которой он рассказал как делал
Код платформера
🔥8💩1
Там ведьмак новый вышел. И появилось расширение для наложения лица на картинку без тренировки. Кидайте в комменты свои селфи. Погенерим ведьмаков.⚔️
👍6😁3👎1