Интересно, а как сами либералы и меньшинства реагируют на очень тупую и топорную отработку повестки в куче современных кино и сериалов?
Вот есть в мире вещи, которые я люблю. Есть вещи, которые идеологически мне очень близки. Но когда что-то, что я люблю и считаю правильным, используют неуместно и навязывающе, мне от этого становится неприятно.
Допустим, я урбанист и считаю, что парковку во дворах надо запретить. Теперь представим, что на моей свадьбе вместо речи один из гостей начал толкать эту урбанистическую идеологию (пример вымышленный, у меня на свадьбе все гости были классные!). Вот сидим мы в ресторане, он встаёт, просит минуту внимания, все остальные замолкают и смотрят на него. Он показывает в окно: "Смотрите, как забит двор. Это неприемлемо, так не может продолжаться, с этим надо что-то делать!". Причём, не в рамках какой-то шутки или сложной подводки к тосту, а на полном серьёзе.
Как сейчас модно говорить: "кринж". Нелепо, глупо, до стыда неуместно. Я даже как сторонник той же идеологии и, будучи по сути с ним согласен, испытаю много негатива.
Точно так же для меня выглядит отработка повестки во многих современных фильмах и сериалах. Любой повестки: расовой, сексуальной, феминистической. Посреди сюжета совершенно не связанным с событиями образом вставляют, например, нетрадиционные отношения. Или какого-то из персонажей делают вычурным представителем нужного меньшинства, а нередко даже двух или трёх меньшинств.
Можно делать это аккуратно, а можно тупо и топорно. В Sex Education друг главного героя темнокожий гей, и это не только сам по себе очень уместный и органичный персонаж, но с ним прописана ещё и одна из самых сложных и глубоких сюжетных линий. А в Foundation двух белых (по книге) мужчин сделали темнокожими девушками просто потому что дайвёрсити. Никакие сценарные особенности не требовали этого, а харизма обеих актрис абсолютно не подходила к тем ролям, которые они исполняли. Попробовали бы книжного темнокожего персонажа сделать белым в кино, такой скандал бы поднялся.
Весь фильм Терминатор Тёмные Судьбы один сплошной, простите, кринж, очень навязчиво и неаккуратно транслирующий феминистическую повестку. А вот, например, трансформация Доктора Кто в женщину — интересный и сюжетно обоснованный ход. Другое дело, что сценаристы новых серий со своей работой справились плохо, и смотреть шоу стало скучно, но это, я уверен, не из-за смены пола.
Таких примеров много. Откровенно глупых и слишком прямолинейных случаев трансляции повестки, к сожалению заметная доля. Почему же либеральное сообщество ничего с этим не делает? Где канселинг, где разгромные статьи? Ведь подобные ситуации вредят идеологии сильнее, чем помогают. Почему авторы продолжают выпускать произведения с такими ошибками, и как их пропускает цензура (которая даже в современном мире фактически существует, просто под иной личиной)? Я в замешательстве.
#fiction
Apple выпустила необычную ИИ-модель для разработчиков
Apple тихо выложила на Hugging Face новую модель DiffuCoder-7B-cpGRPO с интересной особенностью.
Вместо классической генерации кода слева направо, она может писать код в любом порядке и улучшать несколько блоков одновременно, что делает генерацию быстрее.
Модель основана на диффузионном подходе (как в Stable Diffusion для картинок) и построена поверх Qwen2.5-7B от Alibaba. Показала прирост 4.4% на популярных бенчмарках моделей для программирования.
Особенность: регулируя температуру, можно менять порядок генерации токенов - от строгого последовательного до гибкого хаотичного.
#Apple#Coding#Diffusion
------
@tsingular
🌟Minimax VTP: гибридный токенизатор для диффузии на стероидах.
В диффузионных архитектурах считается, что масштабировать первую стадию, VAE - занятие неблагодарное.
Eго задача - превратить пиксели в латентный код и обратно, а добавление ему параметров или данных никак не помогает основной модели DiT генерировать изображения лучше.
MiniMax решила поменять правила игры и представила Visual Tokenizer Pre-training (VTP).
Их гипотеза заключается в том, что токенизатор должен не просто механически "зиповать" пиксели, а понимать семантику изображения.
Чтобы реализовать это, они объединили в обучении токенизатора сразу 3 лосса:
🟢Стандартный pixel reconstruction loss;
🟢Self-supervised learning (через Masked Image Modeling и дистилляцию, как в DINOv2);
🟢Image-text contrastive loss (как в CLIP).
Это заставило латентное пространство структурироваться семантически: теперь векторы кодировали смыслы, а не просто цветовые пятна.
🟡Теоретические выкладки подтвердились на практике.
Оказалось, что качество генерации напрямую зависит от "интеллекта" токенизатора. Не меняя архитектуру и гиперпараметры самого DiT и не увеличивая затраты на его обучение, просто за счет использования VTP-токенизатора удалось улучшить метрику FID на 65.8% и ускорить сходимость модели в 3 раза.
🟡Но главное открытие - это то, что заработал закон масштабирования для Stage 1.
Теперь, чем больше вычислительной мощности и данных вливается в претрейн токенизатора, тем качественнее становится итоговая генерация, чего раньше с обычными VAE достичь было невозможно.
🟡В открытом доступе опубликованы 3 чекпоинта VTP с различием по количеству параметров:
🟠VTP-Large - 0.7B;
🟠VTP-Base - 0.3B;
🟠VTP-Small - 0.2B.
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#Diffusion#Tokenizer#Minimax
⚡️Вышла Z-Image Base.
Tongyi выложила фундаментальную версию модели семейства Z-Image.
В отличие от ранее выпущенной Turbo, это полновесный трансформер, ориентированный на максимальное качество и управляемость генерации .
Z-Image отлично подходит для дообучения, тренировки LoRA и интеграции с ControlNet.
Модель поддерживает CFG и работу с негативными промптами, генерируя результат за 28–50 шагов.
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Модель
🟡Демо HF
🟡Демо ModelScope
🟡Archive
🟡ComfyUI WorkFlow
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#Diffusion#ZImage#Tongyi
🧠 Как «вклеить» объект в картинку так, чтобы он выглядел естественно?
Это одна из самых сложных задач в семантической генерации:
🔸 нужно сохранить структуру сцены
🔸 вставить объект по текстовому описанию
🔸 и найти уместное место, а не просто налепить поверх
Большинство моделей с этим не справляются — объект добавляется не к месту или портит фон.
Новый метод Add-it от NVIDIA решает эту задачу без обучения модели.
Он расширяет механизм внимания в диффузионных моделях, чтобы учитывать сразу три источника:
1. Оригинальное изображение
2. Текстовый промпт
3. Промежуточную сгенерированную картинку
📌 Такой подход позволяет:
– сохранить геометрию сцены
– встроить объект туда, где он действительно мог бы быть
– не терять мелкие детали и текстуры
📊 Результаты:
– Add-it без дообучения обходит supervised‑модели
– На новом бенчмарке Additing Affordance показывает SOTA результат по «естественности размещения»
– В слепых тестах люди выбирают его в 80% случаев
– Улучшает метрики качества генерации
🟠Github: https://github.com/NVlabs/addit
🟠Demo: https://huggingface.co/spaces/nvidia/addit
🟠Paper: https://arxiv.org/abs/2411.07232
🟠Project: https://research.nvidia.com/labs/par/addit/
@ai_machinelearning_big_data
#NVIDIA#Diffusion#Addit#StableDiffusion#AIgen#ControllableGeneration
#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization
Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly.
https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku
⚡️BERT is just a Single Text Diffusion Step
Любопытны пост, где автор объяснил на примере очень простую и очевидную, но мощную идею.
Он заметил, что то, что мы называем диффузией текста, на самом деле - это просто обобщённая версия классического обучения BERT.
Как работаетBERT?
В BERT модель берёт текст и маскирует часть слов, а потом учится угадывать, какие слова были скрыты.
В диффузии происходит почти то же самое, только шагов больше: на каждом шаге модель немного «портит» текст (добавляет шум), а затем восстанавливает его, всё меньше и меньше теряя смысл, пока не соберёт финальный чистый текст.
То есть BERT делает один шаг очистки - угадывает замаскированные слова.
А диффузионная модель делает много таких шагов подряд, постепенно превращая случайный набор токенов в осмысленный текст.
Барри дообучил RoBERTa, чтобы показать это на практике - и получил настоящий текстовый диффузионный генератор.
В примере:
- Используется RoBER (улучшенная версия модели BERT,) и датасет WikiText.
- На каждом шаге часть токенов заменяется на <MASK>,
модель восстанавливает их, потом снова маскирует — и так несколько раз.
- После нескольких итераций модель способна генерировать связный текст,
даже без автогенеративного декодера (как у GPT).
📈Результаты
- Модель генерирует осмысленный текст, хотя и не идеально связный.
- Качество улучшалось по мере добавления шагов диффузии.
- По времени генерации RoBERTa Diffusion была немного медленнее, чем GPT-2 (~13 сек против 9 сек), но архитектура осталась полностью encoder-only.
Автор упоминает, что позже наткнулся на работу DiffusionBERT, где идею реализовали глубже и подтвердили результатами.
Главная мысль:
BERT можно считать одноступенчатой версией текстовой диффузии.
Если добавить больше шагов, то vs получаем диффузионный генератор текста.
Если BERT - это один шаг диффузии, то будущее может принадлежать моделям, совмещающим "понимание" и "генерацию" текста в одном процессе.
https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/
@ai_machinelearning_big_data
#AI#Diffusion#RoBERTa#BERT#LanguageModel#MLM#Research
#python#audio_generation#diffusion#image_generation#inference#model_serving#multimodal#pytorch#transformer#video_generation
vLLM-Omni is a free, open-source tool that makes serving AI models for text, images, videos, and audio fast, easy, and cheap. It builds on vLLM for top speed using smart memory tricks, overlapping tasks, and flexible resource sharing across GPUs. You get 2x higher throughput, 35% less delay, and simple setup with Hugging Face models via OpenAI API—perfect for building quick multi-modal apps like chatbots or media generators without high costs.
https://github.com/vllm-project/vllm-omni
#python#deep_learning#diffusion#flax#flux#hacktoberfest#image_generation#image2image#image2video#jax#latent_diffusion_models#pytorch#score_based_generative_modeling#stable_diffusion#stable_diffusion_diffusers#text2image#text2video#video2video
The Hugging Face Diffusers library is a powerful and easy-to-use tool for generating images, audio, and 3D molecular structures using advanced diffusion models. It offers ready-to-use pretrained models and flexible components like pipelines, schedulers, and model building blocks, allowing you to quickly create or customize your own diffusion-based projects. Installation is simple via pip or conda, and you can generate high-quality outputs with just a few lines of code. This library benefits you by making cutting-edge AI generation accessible, customizable, and efficient, whether you want to run models or train your own[1][2][5].
https://github.com/huggingface/diffusers