PHYGITAL+CREATIVE

Doodle.com— неожиданно простой сервис для назначения встреч Когда снова нужно будет собрать на одной зум-встрече пятерых занятых людей, вспомните об этой штуке. Одному неудобно в 11:30, но можно в 14:00, у второго 14:00 уже занято, а третий вообще не определился. Такая задача решается грамотным использованием общих календарей, но когда «нет времени объяснять», проще создать мини-опрос в doodle, сбросить ссылку на него всем приглашенным и посмотреть, как они проголосуют. 📁 Попробовать // #ИИ#Сервис

🖌Edit Everything: A Text-Guided Generative System for Images Editing A text-guided generative system without any finetuning (zero-shot). Edit Everything позволяет пользователям редактировать изображения с помощью простых текстовых инструкций. 🖥Github: https://github.com/defengxie/edit_everything ⏩Paper: https://arxiv.org/abs/2304.14006v1 🚀Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/wukong ai_machinelearning_big_data

1. Chat / Prompt -based Самый говорящий пример Midjourney или Wombo, где у вас ничего особо нет кроме диалогового окна для написания промпта и создания картинки, вижу как промежуточный этап 2. Page-based Тут тоже особо нечего говорить Google Colab, Hugginface, Replicate, Automatic1111 и любой сервис на основе SD для создания картинок. Понятный и логичный интерфейс для решения конкретной задачи. 3. LLM-based Интересное наблюдение - наш основной вектор развития в области 3DML строился на типах данных и их представлении в пространстве, когда как скорее нужно было идти от представления через текст и латентного пространства, а не геометрического. И сейчас мы видим весь этот бум вокруг GPT-based подходов, который описывает целые миры просто текстом Однако еще в 2018 году мы экспериментировали с текстом, но на тот момент не хватало трансформеров, мультимодальности, объемов данных да и мощностей для подобного рода прорыва. Поэтому переакцентировали внимание на CV / MV (да и вообще это ближе к графике, чем мы и занимались). И вот пример тестов на тот момент наиболее близкого совмещения пространственных и текстовых данных SSG(видео). Однако, в будущем LLM-based подход будет интегрирован во все интерфейсы (как пример Notion AI и Mymind). Будущее самих LLM-based подходов я вижу в таких системах как HuggingGPT, которые смогут совместить все лучшие практики из предыдущих концепций и следующих 4. Chain-based Параллельно идет развитие chain-based подходов к созданию удобных UI интерфейсов для работы с нейронными сетями. Наиболее интересные на данный момент подходы предложили Langchain и Lamini, по сути это такие Zapier для AI. Тут основными концепциями выступают компоненты, цепи и агенты. Но это скорее удобные интерфейсы для технически подкованных специалистов и соответственно ограниченного количества целевой аудитории. 5. Node-based Из примера выше для Langchain есть расширение Langflow, которое позволяет работать в нодовом интерфейсе, что позволит эти подходы вывести на больший круг аудитории. Также недавно Google представил свое видение нодового интерфейса для работы с большим количеством нейронных сетей. И в рамках исследования показали, что решение задачи с помощью нодового интерфейса превосходит все предыдущие по времени решения. Именно поэтому мы когда-то и сделали выбор в сторону данного подхода, однако это не значит что мы не будем меняться для предоставления лучшего опыта работы с ИИ, ведь наша задача сделать доступным AI для каждого, а нодовый интерфейс все таки еще обладает ограниченностью во входе не специалистов. Однако для решения профессиональных задач, где требуется внедрение в бизнес-процесс и решение комплексной задачи по созданию контента на данный момент это наиболее удобный интерфейс. Тут основными концепциями мы выделяем: нода, инпут/аутпут, пайплайн, шаблон, тип данных, связка преобразования (трансфигурация) 5. Canvas-based Но рано или поздно мы продвинемся в сторону Canvas-based подходов. Наиболее интересным я выделю сейчас Fermat.ws и Miro AI 6. 3d / XR -based Об этом пока совсем рано говорить, но JARVIS из Железного человека вот что будет по-настоящему нашим Усиленным Интеллектом. Наши концепты на этот счет 1 и 2

Интерфейс взаимодействия с ИИ Я писал в предикшенах на 2023 год, что нас ждет много новых исследований и продуктов в области в том числе “улучшения интерфейса работы с ИИ”, чтобы говорить об изменении интерфейса хочу напомнить про типы данных, преобразования и некоторые первичные концепции Сегодня хочу выделить несколько наиболее интересных принципов по построению UI интерфейсов (все они являются частью нашего исследования NUE) - Chat / Prompt -based - Page-based - LLM-based - Chain-based - Node-based - Canvas-based - 3D / XR -based

А ссылку на эфир, конечно, сюда я забыл скинуть) https://www.youtube.com/live/iIsY8C-8SxI?feature=share

Очень красивая шпаргалка по всем языковым моделям (от word2vec до ChatGPT) Статья, GitHub

Очень красивая шпаргалка по всем языковым моделям (от word2vec до ChatGPT) Статья, GitHub

ControlNet без промта — UnpromtedControl Этим инструментом можно восстанавливать и удалять объекты просто выделяя их мышкой. При восстановлении картинки: если изначально не все трещины/проблемные места определятся, можно вручную набросать и уточнить маску для достижения лучших результатов. При удалении объектов из кадра: чтобы достичь хороших результатов выделите в маске не только элемент, который хотите удалить, но и его тень. Если не охота заморачиваться установкой локально, есть демо на колабе. Заходим в верхнем меню в Runtime — Run all, и когда все установки завершатся у вас будет две ссылки: одна для локального запуска, другая для публичного на Gradio. Обе активны в течение 72 часов, потом если что можно перезапустить. Попробовал вариант с Gradio и работает довольно хорошо. Гитхаб — Демо

Пока вы тут ржали над папой римским и сгенерированным арестом Трампа, взрослые мальчики из политики расчехлили Generative AI и долбанули вот таким роликом по мозгам американских избирателей. Джо Байден объявил о своей кампании по переизбранию, и Республиканский национальный комитет (RNC) ответил вот таким вот ИИ-фейком. Видео (как вы уже убедились) содержит серию очень хорошо сделанных изображений, показывающих переизбрание Байдена в 2024 году. Оно демонстрирует, что это приведет к серии кризисов, среди которых, взрывы на Тайване после китайского вторжения и развертывание военных на улицах, предположительно, американских. Небольшой отказ от ответственности в верхнем левом углу кадра гласит: «Построен полностью с использованием изображений ИИ», а подпись под видео на YouTube гласит: «Созданный ИИ взгляд на возможное будущее страны, если Джо Байден будет переизбран в 2024 году». Вот это вот "Созданный ИИ взгляд на" - это прям виртуозный уход от ответственности. Я пока не нашел making of или детали, как это делали. Но думаю, что следующие выборы в штатах будут очень развеселые с точки зрения фейков, дипфейков и прочих созданных ИИ взглядов на происходящее. https://www.forbes.com/sites/ariannajohnson/2023/04/25/republicans-share-an-apocalyptic-ai-powered-attack-ad-against-biden-heres-how-to-spot-a-deepfake/

Это Фредди Меркьюри поёт песню Imagine Dragons. Вот нейронка. А вот подробная инструкция на YouTube, как сделать так же.

Нейрорендеринг в Блендоре. dream-textures для Блендора обновился и теперь это прям полноценный рендер, а не только текстуры. Поддержка ControlNet и OpenPose Colorize a Grease Pencil sketch Render a scene from a basic mesh A dedicated "Dream Textures" render engine is now available. It provides the node system and acts as an alternative to engines like Cycles or Eevee. https://github.com/carson-katri/dream-textures/releases/tag/0.2.0

https://github.com/Mooler0410/LLMsPracticalGuide