Крошка-сын пришел к отцу...
Я просто добавлю три скриншота:
Ну простые же вопросы?
Какие правильные слова!
Ну и забанили меня там нахуй)
Отличный бот 10/10. Всем рекомендую!
Нейросеть быстро уберет фон на фотографии
Если вам по роду деятельности или просто внезапно нужно быстро убрать фон, а фотошопа под рукой нет, то сегодня я нашел такой полезный сервис основанный на нейронной сети. Фон убирает в большинстве случаев почти идеально, но только с людьми. Животных распознает, но не всегда и иногда не точно. Пробуйте сами адрес сайта: https://www.remove.bg
Цифровой инцест
Балуясь с нейросетями, я тут обнаружил занятный эффект. Проще будет объяснить его суть, пошагово рассказав о том, что было сделано.
Для начала я попросил у сетки Kandinsky 2.2 нарисовать красивую девушку, смотрящую в окно в неоновых огнях.
Потом сделал вариацию этой картинки (там есть такая опция).
Потом смешал эти две картинки.
Затем получившийся результат скрестил с первой вариацией и получил ещё один вариант.
И далее каждый следующий я смешивал с предыдущим.
Результат прикольный. Деградация информации вплоть до полного исчезновения.
Я пробовал несколько раз с разными запросами, результат всегда один - вот такая или похожая сетка.
Этого человека не существует
Разработчик Uber Филипп Ванг запустил сайт thispersondoesnotexist, на котором раз в несколько секунд генерируется человеческое лицо с помощью алгоритма генеративных нейронных сетей StyleGAN, разработанного Nvidia.
Каждый раз, когда вы обновляете сайт, он генерирует случайное лицо человека, неотличимое от реальной фотографии.
Разработчику удалось преодолеть эффект "зловещей долины" благодаря генеративной нейронной сети — это комбинация из двух нейросетей. Первая генерирует изображение, а вторая пытается определить, насколько оно реалистично. Обучение GAN продолжится до тех пор, пока нейросеть-генератор не обманет нейросеть-судью.
Теперь, когда на пикабу вас попросят скинуть фотку, просто кидайте ссылку на сайт, а там как повезёт. :)
Фотошоп, подвинься
Я залип. Манипуляции с фото вышли на новый уровень. Исследователи из Института информатики имени Макса Планка, Сарбрюккенского исследовательского центра, Массачусетского технологического института, Университета Пенсильвании и Google разработали метод редактирования изображений с использованием GAN (генеративно-состязательные сети), который позволяет контролировать практически всё на картинке. Ставишь две точки и двигаешь объекты на фото в трехмерном пространстве.
"В данной работе мы изучаем мощный, но малоизученный способ управления GAN, а именно, "перетаскивание" любых точек изображения, чтобы точно достичь целевых точек в интерактивном режиме с пользователем, как показано на рисунке 1. Для достижения этой цели мы предлагаем DragGAN, который состоит из двух основных компонентов: 1) наблюдение за движением на основе особенностей, которое приводит точку управления к целевому положению, и 2) новый подход к отслеживанию точек, который использует дискриминативные особенности GAN для локализации положения точек управления. С помощью DragGAN любой может изменять изображение с точным контролем над перемещением пикселей, тем самым изменяя позу, форму, выражение и композицию различных категорий, таких как животные, автомобили, люди, пейзажи и т.д."
Видео отсюда: Telegram: @aiweekly
Страница проекта: Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold (mpg.de)