Обучение нейросети ruDALL-E на кластере Christofari стало самой большой вычислительной задачей в России.
Нейросеть рисует будущее Архангельска: какими будут дома, транспорт и люди
За предоставление ложной информации, либо публикации чьих-либо персональных данных администрация сайта ответственности не несет Сайт не собирает абсолютно никакой конфиденциальной информации ни под каким предлогом Сайт не поддерживает никакие меньшинства: радужных дней, флагов и прочей ерунды не будет Сайт не имеет отношения к политике.
Известные полотна Бориса Кустодиева, Карла Брюллова, Валентина Серова, Михаила Врубеля, Казимира Малевича, Пабло Пикассо и ряда других великих мастеров из собрания музея, предстанут в современном прочтении нейросети, разработанной на платформе социальной сети ВКонтакте. Желающим увидеть свой портрет в новой творческой трактовке следует подписаться на сообщество Русского музея ВКонтакте, отправить фото арт-боту, обозначить пол и получить в личном сообщении сгенерированное нейросетью изображение. Для этой цели разработчики проанализировали более ста произведений искусства. Тем самым, используя новые технологии, приложение создаст ваш портрет в выбранном образе и соответствующей художественной манере, а друзья и коллеги смогут проверить свой потенциал и определить первоисточник.
Видео создано с помощью нейросети Нейросеть попробовала показать, как выглядит мультивселенная, и создала видео, где одно и то же событие повторяется бесконечное количество раз. Эта теория объединяет идеи из нескольких областей физики, философии и теории инфляции. За невероятно короткий промежуток времени наша Вселенная, когда она была очень молодой и ее возраст составлял меньше секунды, быстро расширилась до огромных размеров и была на порядок больше, чем сейчас.
При этом каждая интерпретация значительно отличается от обычного фото спального района Липецка. ФКР предлагает липчанам выбрать наиболее понравившийся вариант.
К 9 Мая нейросеть Mail.ru поможет отреставрировать фотографии
«Нейронные сети и машинное обучение приведут к ускорению развития»: ведущий IT-эксперт Аралтан Горяев оценивает будущее индустрии. Опробовать возможности нейросети можно бесплатно на официальной странице сервиса. Но так ли опасны нейросети, как их малюют, и действительно ли они способны заменить настоящих художников? Малевич нейросеть для мастера красоты ОБЗОР (расширенный режим) v2.20. «Нейронные сети и машинное обучение приведут к ускорению развития»: ведущий IT-эксперт Аралтан Горяев оценивает будущее индустрии.
Малевича заменили нейросетью
Последующие слои перемежались с набором двухкубитных вентилей, запутывающих кубиты. Для поиска оптимальных значений они использовали мини-пакетный градиентный спуск mini-batch gradient descent. Ученые применили свою квантовую нейросеть к трем задачам классификации и одной задаче распознавание изображений. В первом случае речь шла о вычислении четности, идентификации меток рака молочной железы и определении марки вина. Задача о вине отличалась тем, что была многоклассовой. Достигнутая на этом этапе точность оказалась равной примерно 94 процентам, причем в задаче об обнаружении рака этот результат получался уже после 10 итераций.
Там точность составила 90 процентов после нескольких десятков итераций. К сожалению, авторы не сравнивали результаты работы квантовой нейросети с решением тех же задач с помощью других подходов машинного обучения, включающих обычные нейросети.
Следить за руками Несмотря на то что гарантированного способа отличить изображение, созданное нейросетями, от работы человека пока не существует, есть несколько факторов, которые могут указать на искусственность картинки. Как можно повлиять на мнение человека с помощью речевых оборотов Это может быть однотипный фон и крупность плана на нескольких снимках, близкая к идеальной, или, наоборот, неестественная симметрия лица, искажения на волосах и мочках ушей, объясняет в беседе с «Известиями» директор платформы по развитию корпоративных инноваций Generation S Екатерина Петрова. Эксперт советует отдельно обращать внимание на качество прорисовки рук и пальцев.
Пальцы — одни из наиболее сложных элементов для изображения: недаром профессиональные художники тратят массу времени, чтобы научиться рисовать человеческую кисть. Сложно сказать, через какое время нейросети усовершенствуют прорисовку рук, однако на данный момент именно пальцы — одно из наиболее уязвимых мест в сгенерированных искусственным интеллектом изображениях. Дмитрий Паршин рекомендует обращать внимание и на другие мелкие детали. У картин, созданных нейросетями, может не хватать некоторых элементов, что часто видно при близком рассмотрении. А еще искусственные изображения могут иметь случайные, неуместные элементы или шум.
Однако, учитывая ту скорость, с которой технологии машинного обучения расширяют свои способности, рассчитывать на то, что человек сможет достоверно отличить искусственное изображение от настоящего, нам не приходится. По данным аналитиков, в ближайшие годы новые технологии упростят работу миллионам человек Еще одним важным ключом для идентификации изображения, созданного ИИ, является водяной знак. Знак находится в правом нижнем углу изображения, он выглядит как пять квадратов желтого, бирюзового, зеленого, красного и синего цветов. По мнению генерального директора компании Smart Engines, кандидата технических наук Владимира Арлазарова, нейросети уже сейчас могут заменять художников и будут делать это в дальнейшем. Но это касается не всех мастеров, а только тех, кто пишет «посредственные работы и копии».
Это особенно будет проявляться в дизайне, где большая часть работ — ширпотреб.
Разработчики проанализировали более ста произведений искусства. Пользователь получит несколько портретов. Фото: пресс-служба Русского музея.
Инициативную разработку студенты ВоГУ собираются предложить департаменту здравоохранения Вологодской области. Надеюсь, наш проект найдет отклик у специалистов, и вместе мы сможем обсудить возможности использования нейросетевого подхода и методов искусственного интеллекта в работе учреждений здравоохранения города и области, — отметил Георгий Рапаков.
Похожие новости.
В Москве пройдет выставка, созданная при помощи мировых нейросетей и российской нейросети ReText.AI
Чтобы не учить только краткосрочные зависимости между пикселями и текстами, а делать это более высокоуровнево, обучение модели проходит в 2 этапа: Предварительно сжатые изображения с разрешением 256х256 поступают на вход автоэнкодера мы обучили свой SBER VQ-GAN, улучшив метрики для генерации по некоторым доменам, и об этом как раз рассказывали тут , причем также поделились кодом , который учится сжимать изображение в матрицу токенов 32х32. Фактор сжатия 8 позволяет восстанавливать изображение с небольшой потерей качества: см. Для токенизации текстов использовался токенизатор YTTM. Публикация описывает её общими словами, но обходит вниманием некоторые важные нюансы реализации. Он включает такие детали, как позиционное кодирование блоков картинки, свёрточные и координатные маски Attention-слоёв, общее представление эмбеддингов текста и картинок, взвешенные лоссы для текстов и изображений, dropout-токенизатор. Из-за огромных вычислительных требований эффективно обучать модель можно только в режиме точности fp16. Это в 5-7 раз быстрее, чем обучение в классическом fp32.
Кроме того, модель с таким подходом занимает меньше места. Но ограничение точности представления чисел повлекло за собой множество сложностей для такой глубокой архитектуры: a иногда встречающиеся очень большие значения внутри сети приводят к вырождению лосса в Nan и прекращению обучения; b при малых значениях learning rate, помогающих избежать проблемы а , сеть перестает улучшаться и расходится из-за большого числа нулей в градиентах. Для решения этих проблем мы имплементировали несколько идей из работы китайского университета Цинхуа CogView , а также провели свои исследования стабильности, с помощью которых нашли ещё несколько архитектурных идей, помогающих стабилизировать обучение. Так как делать это приходилось прямо в процессе обучения модели, путь тренировки вышел долгим и тернистым. Сбор данных и их фильтрация: безусловно, когда мы говорим об архитектуре, нововведениях и других технических тонкостях, нельзя не упомянуть такой важный аспект как данные. Как известно, для обучения трансформеров их должно быть много, причем «чистых».
При этом даже платный сервис не гарантировал быструю обработку — процедура занимала от 5 до 20 минут. Первые 5 снимков в день обрабатываются бесплатно. Все остальные обойдутся вам в 50 рублей штука; Бесплатный режим — здесь Малевич предлагает своим пользователям упрощенный режим обработки.
На выбор имеется всего 6 фильтров. Оба режима мало отличаются по качеству нарисованных картин. Самое главное отличие — это набор фильтров.
По сравнению с полностью бесплатным конкурентом Prisma Малевич сильно проигрывает. Однако в программе Призма гораздо меньший набор возможностей. Вы можете бесплатно скачать приложение для обработки фото MLVCH или пользоваться им онлайн на соответствующем сайте.
Однако веб-версия отличается долгим сроком ожидания.
Последующие слои перемежались с набором двухкубитных вентилей, запутывающих кубиты. Для поиска оптимальных значений они использовали мини-пакетный градиентный спуск mini-batch gradient descent. Ученые применили свою квантовую нейросеть к трем задачам классификации и одной задаче распознавание изображений. В первом случае речь шла о вычислении четности, идентификации меток рака молочной железы и определении марки вина. Задача о вине отличалась тем, что была многоклассовой. Достигнутая на этом этапе точность оказалась равной примерно 94 процентам, причем в задаче об обнаружении рака этот результат получался уже после 10 итераций.
Там точность составила 90 процентов после нескольких десятков итераций. К сожалению, авторы не сравнивали результаты работы квантовой нейросети с решением тех же задач с помощью других подходов машинного обучения, включающих обычные нейросети.
По словам эксперта, актуальность человеческой роли в решении той или иной задачи наоборот возрастет, «будет приписка, например, "сделано человеком, а не искусственным интеллектом"». Претерпеть изменения под влиянием ИИ может направление озвучки и дубляжа. Например, есть такие кейсы, как Цой перепел песню Пьера Нарцисса "Шоколадный заяц". Это было очень смешно и несуразно, но оно было очень правдоподобно, реально казалось, что поет Цой.
Нейросеть Сбера Kandinsky 2.1 пользуется огромной популярностью
Работы Мунка наполнены грустью и печалью, а вот Байкал нейросеть показала вполне весело. Работы Мунка наполнены грустью и печалью, а вот Байкал нейросеть показала вполне весело. В преддверии 9 мая открыла доступ к нейросети, которая позволяет бесплатно отреставрировать старые фотографии.
Примеры запросов и стилей генерации изображений
Пока что представленная нейросеть является лишь исследовательским проектом и не ясно, когда что-то подобное NVIDIA выпустит в открытый доступ. Нейросеть не просто перерисовывала картины, но делала это в непривычных для художников стилях, среди которых экспрессионизм, пуантилизм и импрессионизм. Но так ли опасны нейросети, как их малюют, и действительно ли они способны заменить настоящих художников? The models ruDALL-E Malevich (XL), ruDALL-E Kandinsky (XXL), ruCLIP Small, ruCLIP Large, and Super Resolution (Real ESRGAN) will also soon be available on DataHub. The models ruDALL-E Malevich (XL), ruDALL-E Kandinsky (XXL), ruCLIP Small, ruCLIP Large, and Super Resolution (Real ESRGAN) will also soon be available on DataHub. "Чёрный квадрат" Малевича намного чернее и гораздо более квадратнее этой жалкой мазни!
Выставка воссозданных с помощью нейросети Kandinsky картин открылась в Волгограде
Иногда, для получения результата требуется повторять запрос несколько раз. Использовать сервис можно через приложение «Салют». Запрос: на английском языке Регистрация и авторизация: не требуется. Очень быстрый и интуитивно понятный сервис.
Быстрая генерация изображений время ожидания — 1 минута , однако невысокое качество картинки. Возможно сохранить картинку в разных форматах или сделать скриншот. На выбор пользователю нейросеть предлагает сразу девять вариантов.
Нарисовать картинку с помощью нейросети можно без особых навыков — главное, правильно составить описание. Чем больше деталей и подробностей, тем более качественным будет изображение.
Нейронная сеть, используемая для создания выставки, была обучена на наборе данных тысяч известных картин, что привело к уникальному сочетанию знакомого стиля и новых творческих элементов.
Результатом стало визуальное шоу из невероятных произведений искусства, которые являются совершенно новыми, но сохраняют суть оригинальных шедевров. Посетители выставки смогут увидеть знакомые произведения искусства в совершенно новом свете, поскольку нейронная сеть добавляет к исходным изображениям новые текстуры, цвета и формы. Результат наводит на размышления и визуально ошеломляет.
Выставка также включает в себя раздел, посвященный искусству, полностью созданному нейросетью. Вдохновленная работами известных современных художников, таких как Такаши Мураками, и красочным миром покемонов, нейросеть создала серию абстрактных произведений, исследующих темы киберпанка и футуризма. Выставка «Искусство 2.
Для обучения нейросети были использованы опубликованные в широком доступе фотографии и видео. Материалы помогут воссоздать детали и раскрасить снимки более точно, в соответствии с действительностью. Мы уверены, что это поможет многим людям по-другому взглянуть на дорогие им снимки и сохранить их не только в памяти», — прокомментировал Дмитрий Меркушов, руководитель группы машинного обучения Mail.
Нейросеть создает уникальное изображение по вашему запросу. В дальнейшем вы сможете создавать все графические материалы в пару кликов. При активации режима «изображений» - вы можете выбрать мощность работы нейросети.
«Сбер» представил новую версию нейросети Kandinsky — Kandinsky 2.1: как ей пользоваться
Липецк руки Айвазовского получился мрачный, несмотря на утреннюю зарю. Город больше напоминает глубинку дореволюционной России с бездорожьем, заснеженными деревьями и храмом на фоне небольших строений. Фигуры людей в купеческих одеждах растворяются в морозном тумане.
А самой узнаваемой работой стала картина «Крик». Работы Мунка наполнены грустью и печалью, а вот Байкал нейросеть показала вполне весело. Вот так бы выглядела бухта Песчаная, если бы ее увидел Эдвард Мунк. В следующих горделивых скалах можно вновь узнать скалу Шаманку. А автором творения мог быть Сальвадор Дали. Правда испанский живописец жил совершенно на другом континенте. Кстати, работал маэстро в жанре сюрреализма. Представим, что Сальвадор Дали влюбился в Байкал.
Ну, а следующего автора можно узнать с первых мазков.
Сможете ли вы отличить их друг от друга? Проверьте себя — и поделитесь результатами теста с друзьями. Это Малевич, композиция ясная и четкая Это нейросеть, бессмысленный набор фигур Малевич часто использовал этот оттенок синего, узнаю руку мастера Яркий визуал, но авторской мысли нет — нейросеть Ну это уж точно Малевич, «Супрематическая композиция» Нейросеть, хотя на Малевича действительно в этот раз похоже Картина необычная, но это все-таки Малевич Слишком странно: нейросеть не умеет рисовать людей Это деревце точно рисовал художник, выбираю Малевича Странные сочетания цветов — похоже, их выбрал алгоритм А вот это уже Малевич: в картине чувствуется динамика Что это?
Претерпеть изменения под влиянием ИИ может направление озвучки и дубляжа. Например, есть такие кейсы, как Цой перепел песню Пьера Нарцисса "Шоколадный заяц". Это было очень смешно и несуразно, но оно было очень правдоподобно, реально казалось, что поет Цой. ИИ качественно это делает с точки зрения озвучки, музыкального сопровождения», - добавил эксперт.