TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #545 · 6.09

Помню что обещал видео, но очень устал сегодня. Давайте чуть отвлечемся. Вот новость: выпускают настольную игру, изображения для которой создавала нейросеть Midjourney. Я раньше сказал, что применений у этих сетей не так много, точно не "полностью заменить художников". Но если кто-то когда-то играл в Dixit или Имаджинариум, то может помнить, какие там странные картинки, составленные из будто бы не слишком подходящих друг к другу элементов. Так что в целом использование генерации для настолки или видеоигры было очевидным. Я удивлён лишь, что так быстро. Но во всех случаях под такую графику нужна определенная игровая механика. Нельзя проиллюстрировать любую игру нейросеткой: будет плохо. Так что тоже пространство ограничено. Не знаю, как будет играться "Я не человек". Кажется, что механика очень простенькая и похожа на Spyfall (которую я очень не люблю). Было бы прикольно, если бы появилась настолка с необычным и глубоким игровым процессом, работающим чисто за счёт того, что изображения получены генерацией. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #generativea

当前筛选 #generativea清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8675 · 02.10.2025 г., 15:11

🔦Генерация изображений на свете, а не на GPU Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model). Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике. 🔬 Как это работает: 1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор. 2. Этот узор загружается на оптический модулятор света. 3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение. ✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации: - Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога. - Качество сравнимо с современными диффузионными моделями. - Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии). ⚡ Чем интересен такой подход - Подход не требует никакой вычислительной нагрузки. - Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций. - Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры. ⚠️ Ограничения: - Сложно выравнивать оптические системы. - Ограничения по точности фазовых масок. - Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина). Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой. Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5 @ai_machinelearning_big_data #AI#OpticalComputing#Photonics#GenerativeA