TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Machinelearning

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @ai_machinelearning_big_data · Post #8511 · 11 сент.

🔥RenderFormer: как нейросети меняют 3D-рендеринг - Новое Исследование Microsoft Research RenderFormer — это нейросеть, которая способна полностью заменить традиционный рендеринг (ray tracing, rasterization), используя только машинное обучение. - Она работает с любыми 3D-сценами, поддерживает глобальное освещение и отображение материалов. 📌 Как это устроено - Сцена представляется через * tokens* — треугольники с информацией о позиции, нормалях и свойствах материалов. - Источники света также моделируются треугольниками. - Используются два трансформера: 1. View-independent — для теней, рассеянного освещения и эффектов, не зависящих от угла обзора. 2. View-dependent — для отражений, бликов и других эффектов, связанных с перспективой. - Результат работы модели — токены, которые преобразуются в финальное изображение. 📌 Обучение и результаты - Датасет: Objaverse (сотни тысяч 3D-объектов). - Обучение проходило в два этапа: сначала низкое разрешение и меньше треугольников, затем — более высокое качество и больше деталей. - RenderFormer воспроизводит реалистичные тени, отражения и освещённость. 📌 Ограничения и перспективы - Масштабирование на очень сложные сцены пока вызывает трудности. - Для работы требуются большие вычислительные мощности. - Но подход открывает путь к новому поколению технологий: от визуального синтеза и генерации видео до робототехники. https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/renderformer-how-neural-networks-are-reshaping-3d-rendering/ @ai_machinelearning_big_data #RenderFormer#NeuralRendering#3DGraphics#MicrosoftResearch#Transformers#ComputerVision#GlobalIllumination

Результаты

Найдено 1 похожих постов

AI Happens

@aihappens · Post #14 · 07.02.2019, 16:42

#computervision#cases Tumblr учит ИИ банить порно –– пока получается плохо. В конце прошлого года Tumblr запретил взрослый контент в микроблогах. 17 декабря, после того, как новые правила вступили в силу, стало очевидно, что искоренить порно –– задача непростая, и сделать это с помощью одних модераторов не получится. Специально обученный ИИ ошибочно удалил миллионы невинных картинок (досталось рыбкам, цветам, котятам), а, к примеру, хентай, не пострадал. Почему важно: Удивительно, что Tumblr наступил на грабли новичка в области машинного обучения. В подобных задачах классификации самый важный шаг –– сбор не порноконтента, а данных, которые не являются NSFW (Not Safe For Work, другими словами –– nudity). Попытка обучить нейросеть на материале с Pornhub, очевидно провалилась. Без дополнительной фильтрации это бесполезно. Возьмем куриное яйцо –– ИИ будет упорно отправлять его в запрещенный контент, потому что для него все цвета человеческой кожи –– nudity. Tumblr, скорее всего, уже осознал ошибку –– пока не сбалансируется обучающая выборка, котята будут улетать в бан. Как это сделать? #Active_learning хорошо справляется с подобными задачами: надо обучить нейросеть по обширной базе случайных картинок, допустим, с Flickr, где нет nudity, и отправить результаты разметчикам –– они отметят, где модель допустила ошибку. Таким образом обучающая выборка расширится максимально полезными данными, и хентай будет побежден. Учитесь на чужих ошибках, и не переживайте –– их допускает даже Tumblr.