TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← IT news | Tg Bots

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

유사한 콘텐츠 찾기

소스 채널 @phpdevelopersuz · Post #3001 · 1월 6일

3x4 rasmni Photoshop'siz tayyorlaymiz! (+kostyum kiydiramiz) #videodars / #media / #ofis ℹ️ Hujjatlar tayyorlashda kerak bo'ladigan 3x4 yoki 3.5x4.5 va boshqa formatdagi rasmlarni hech qanday studiyaga bormasdan, Photoshop dasturini ishlatmagan holatda tayyorlaymiz. Qo'shimchasiga kerakli kiyimni ham kiydiramiz :) ✅ Buning uchun eng avvalo telefonimizda 3x4 rasm uchun chiroyli selfi rasmga tushamiz. Rasmni videoda ko'rsatilgandek dastur yordamida tahrirlaymiz va tayyor! 🔻Videoda ishlatilgan dastur: PhotoDoc PRO 9.35 ▶️YouTube'da ko'rish (HD) ⏳: 05:26 💾: 21.3 MB (1080p) 💻 Kompyuterni birga o'rganamiz ⤵️ TelegramIYouTubeIXarita

결과

1개의 유사한 게시물이 발견되었습니다

검색: #image23

当前筛选 #image23清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #381 · 2023. 09. 04. PM 09:57

​​IMAGE'23 и генерация моделей по подсказке Всем привет! Пропал-пропал, был на конференции IMAGE'23. Это такая огромная, на тысяч 6-7 человек, геотехническая конференция в Хьюстоне для специалистов в области геонаук, полезных ископаемых и (уже) декарбонизации. Самые большие секции были посвящены машинному обучению в геонауках. На одной из них я показал наши эксперименты в области Генеративного ИИ (Generative AI), а именно первые наброски того как можно генерировать реалистичные геологические\сейсмические модели с помощью семантически понятного текста. Типа говоришь "йоу, модель, сделай мне низкочастотный сейсмический разрез с двумя сбросовыми разломами в восточной части и добавь немного шума". И на выходе получаешь реалистичный сейсмический разрез удовлетворяющий твоему описанию, или получаешь сразу несколько разных разрезов, ведь генерация стохастическая. Использовали мы немного модифицированную версию знаменитой нейронки Dalle-E2 от Open AI, которую обучили с нуля. Точнее три ее компонента: ✅CLIP - для семантической связи между текстом и изображением(моделью) и преобразования последнего в векторное представление; ✅ Diffusion Prior - для стохастической генерации текстовых векторных представлений в текстовые представления изображения(модели) и ✅ Decoder - для стохастической генерации самих изображений(моделей) из их векторного представления. Последняя нейроночка использует диффузионную модель. Получилось неплохо! На второй картинке пример моделей, которые сгенерировались по соответствующей подсказке. Конечно отправлять в продакшн еще рановато, но идея, кажется, работает не только на кошечках и собачках. #Image23#conference#ML#AI#subsurface