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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #623 · 2.11

Тут уже несколько дней народ играется с генерацией музыки по текстовому описанию. Идея такая же, как с картинками: ты пишешь фразу, тебе нейросетка по ней создаёт трек. На деле реализовано чуть более топорно: текстовый препроцессор разбирает фразу и ищет контекстную близость до слов из специального списка тегов. Ну, например, он считает слово "weed" (трава, конопля) близким к жанру "reggie", вот и подставляет. Эти теги передаются в облачный API сервиса Mubert (да, никакого опенсорса на этот раз), и оно выдаёт трек. Я попробовал тоже. По примерам из статей я уже было подумал, что окончательно решена проблема "не подобрать трек для нового видео". Но увы. Результат на деле (а не в рекламе) такой же не впечатляющий, как и с картинками. Эта штука сносно генерирует всякие эмбиенты и другие спокойные треки, но на более сложных жанрах сразу загибается и очень сильно недокручивает и темп, и агрессию и разнообразие музыкальных фраз. Я после часа попыток не смог сделать ничего для быстрого интенсивного полёта дрона, только для плавного и медленного. Ну и очень часто неправильно улавливает контекст, даже даже открыто писать, что примерно ты от неё хочешь (вот как с треком Помпеи — вообще мимо, слишком спокойная и не грустная мелодия). Первые два трека сгенерировал @wooferclaw. Он не хейтер ML, в отличие от меня, поэтому у него больше терпения и, вероятно, он смог дольше перебирать варианты. Но всё равно на мой взгляд какой-то намёк на правильную идею есть, а развития совсем нет. Музыканты, можете выдохнуть. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #maritimetech

当前筛选 #maritimetech清除筛选

🚢Датские исследователи ускорили обнаружение пожаров на контейнеровозах. Серия инцидентов с пожарами на контейнерных судах стимулировала поиск более быстрых методов раннего выявления возгораний. Датские исследователи провели испытания на борту мега-контейнеровоза "Mumbai Maersk" (20 500 TEU, 2018 г.п.), чтобы сравнить эффективность тепловых сенсоров и традиционных дымовых детекторов. В рамках тестов использовались два типа тепловых датчиков, встроенных в поручни. По результатам экспериментов, такие сенсоры способны обнаруживать возгорание на шесть минут быстрее, чем стандартные дымовые системы. Для крупных контейнеровозов это может означать критически важное время для локализации очага и предотвращения масштабного ущерба. Исследование подчёркивает потенциал модернизации противопожарной инфраструктуры флота в условиях роста объёмов перевозок и усложнения грузовых профилей. 📌 Судно "Mumbai Maersk" эксплуатируется группой A.P. Moller – Maersk, основанной в 1904 году. Контрольный пакет принадлежит датскому холдингу A.P. Moller Holding, находящемуся под управлением семьи Мёллер. #containership#firesafety#maritimetech#Maersk#shipping