PHYGITAL+CREATIVE

https://buckhouse.medium.com/augmented-imagination-a3f4519f9784

#tools#программы Удобная для сортировки программа

24 часа 1840 творцов Собрал все в коллект, чтобы можно было посмотреть все параметры генерации и попробовать самим https://drive.google.com/file/d/14WbRpUM8fqRdkcupc_VLFSUKrvryJxxX/view?usp=share_link

плагин для блендера Dream Textures мощно так обновился! он теперь поддерживает контролнет со всеми плюшками, а настройка генерации перекочевала в комфортный нодовый редактор. что это если не хорошая альтернатива автоматику? p.s. это тот самый плагин который еще и генерацию текстур прямо на 3д объект умеет делать - супер буст для текстурирования не выходя из блендера скачать плагин @тоже_моушн

вот что значит для меня настоящий эксперт - лекция в которой еще 10 лет назад все что сейчас происходит в Generative AI. Эксперт, человек способный мыслить и видеть все изменения, что они для него становятся очевидными) https://youtu.be/ajzmr6g76s8

Инфоцыгане - налетай! Проект CourseAI генерирует курсы на любую тему! Пишете предмет. О чем будете затирать почтенной публике. Получаете как бы выжимку из разных обучающих материалов, типа программу. Можно еще тесты пристегнуть и в идеале попросить chatGPT написать о том, какой это уникальный курс и как он изменит жизнь покупателей курса. https://courseai.co/ P/S/ Инфоцыгане повалили сервера. Сервис хрипит от нагрузки.

Про будущее текстового контента. Я скептически отношусь к “революции для стартапов”, которую якобы совершают языковые модели (LLMs) вроде GPT. Но кардинальные изменения происходят на другой стороне - читателей контента, который является результатом труда того же chatgpt. 1️⃣ Очевидно, что время длинных пространных текстов а-ля “красивая вода” прошло. Навык художественного оборачивания в складный контент был ценен, но сегодня любой текст, написанный человеком, будет нами неосознанно анализироваться “а не бот ли это написал?” Малейшее подозрение - дизлайк! 2️⃣ Твит-формат будет еще более востребован. Тут в пору задуматься о визионерстве Маска, купившем Твиттер и вышедшем на ранней стадии из OpenAI. Возможно большое изменение можно будет отслеживать в этой публичной области: gpt - временный хайп, а большой сдвиг именно в формате подачи (и потребления) текста. 3️⃣ Треды в твиттере кажутся идеальным контентом ближайшего будущего. В океане сгенерированных текстов, вдумчивые короткие тезисы по какой-то теме будут еще более интересны. Это и раньше было суперценно, особенно в экспертных областях: читатель знает базу и контекст, которые просто обогащается новыми инсайтами. Тут можно подумать и над идеей стартапа, который имеет шанс оседлать эту волну. 4️⃣ Клиповое мышление (тиктокенизация) будет еще активнее развиваться, придя в тексты - единственный оставшийся контентный оплот вдумчивых людей. Художественную литературу это конечно не коснется - ее популярность обусловлена физиологией нашего мозга. Но литература может получить новый виток популярности как иммунный ответ на противоположный тренд. 5️⃣ Где можно будет заметить изменения, кроме этих наших интернетов? Те, кто любят искусство и ходят по музеям-выставкам, знают, что у художников (точнее у artists в широком смысле) всегда есть exhibition statement. Который вроде бы должен вызывать эмпатию к автору и работам, погружая в контекст. На деле - это нередко идеальный пример текстовой воды, почти неотличимый от креативов chatgpt. Уверен, что стейтменты будут видоизменяться - ожидаю этот большой сдвиг в искусстве. Нечто похожее мы проходили, когда появился digital art (в фотошопе-иллюстраторе): объекты искусства, интересные только визуально, стали менее интересными. На первый план вышли намного более сложные части: рефлексия, переосмысление, отсылки, двойственность, эпатаж и др. Обыватели стали лучше воспринимать неочевидные полутона. Еще проще пример с кино: индустрия бурно развивалась, в том числе технически. И теперь почти любой фильм 50-летней+ давности кажется студенческой поделкой. 6️⃣ Сами по себе стейтменты могут быть предметом искусства: я бы точно сходил на “метавыставку”, где переосмысляется идея погружения зрителя в контекст художника. Даже сразу пришли в голову пара идей инсталляций для такой выставки. 7️⃣ Если раньше перейдя в чей-то блог с hacker news и прочитав классную статью, мы чаще всего просто уходили (отметив для себя “да, интересненько!”), то сегодня будет больше желания подписаться на годного автора. Прежде всего потому, что мы будем считать годными гораздо меньшее количество авторов: производить даже несколько хороших тезисов на статью могут немногие. 8️⃣ Поэтому и связь читателя с автором будет усиливаться: если читатель знает контекст (как в экспертных областях - п.3), то у автора есть возможность подавать гораздо более сложные вещи, которые будут приниматься. Как в искусстве! 9️⃣ Для авторов в итоге кругозор, насмотренность, опыт, умение анализировать выйдут на первый план, а лингвистические навыки перестанут впечатлять, как минимум в интернете. Как например умение рисовать идеальную окружность когда-то перестало быть востребованным - Microsoft Paint начал с этим справляться лучше человека! Как вам такая аналогия с ChatGPT? 🙂 @kyrillic

Вот держите очень полезную таблицу, в которой сделана попытка систематизировать все это безумное животноботство. На первой вкладке базовые модели (там уже есть вчерашняя StableLM), с указанием типа лицензии. На второй вкладке файн-тюнингованый зоопарк, что-то типа хаоса с Civitai. На третьей немного датасетов Также есть оценки производительности и даже сравнения разных версий chatGPT. https://docs.google.com/spreadsheets/d/1kT4or6b0Fedd-W_jMwYpb63e1ZR3aePczz3zlbJW-Y4/edit P.S. Сергей Марков прислал ссылку, где есть гораздо более полный список базовых моделей. https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FCRq3ir78FrSmZUOAwjV-C07YOEzWE6Cg34GtvpXZXs/edit#gid=0

👾 Мы DeepFloyd (Research AI Lab at StabilityAI) зарелизили лучшую Text-to-Image модель DeepFloyd IF DeepFloyd IF это новая каскадная диффузионная модель основанная на идеи Imagen от Google: — Текст кодируется T5 XXL v1.1 — Далее интерпретируется в пиксели через IF-I-XL (4.3B UNet), генерирующий изображения в 64х64 — IF-II-L (1.2B кастомный Optimal UNet) апскелит изображения 64х64 в 256х256, используя T5 — Для финальной картинки в 1024х1024, благодаря модульному подходу, можно использовать IF-III-L (пока не опенсорснут) или Stable x4 Благодаря тому, что: — Модель параметризирована сильнее чем GLIDE, DALL-E 2, Imagen, eDiff-I: 2B против 4.3B у DeepFloyd IF — Апскейлеры больше и имеют более оптимальную архитектуру в сравнение с Image и DALL-E 2 🏆 DeepFloyd IF выбивает Zero-Shot COCO@30K SOTA, тем самым являсь лучшей Text-to-Image моделью не только в опен-сорсе, но и вообще! 💻Сайт лабы DeepFloyd 🤖Страница нейроки DeepFloyd IF 👽DeepFloyd Дискорд 🖥GitHub 🤗HuggingFace 👾 Генерить тут: Demo 👈