Интересный пример на 5:40 как с помощью сегментации в ControlNet можно переодевать людей

https://m.youtube.com/watch?v=8wpn7UO3FSk&t=340

Ребята из популярного игрового медиа не хотят публиковать статью в текущем виде, потому что переживают из-за осуждения со стороны художников.

Как думаете, можно ли сохранить мясо — пример генерации иконки приемлемого качества через ControlNet, но при этом изменить посыл статьи, чтобы не триггерить чувства творческих людей?

Upd: также важный предмет дискуссии — этичность использования AI.

Вот пара идей для заголовков:

- Почему Stable Diffusion так плох и что с этим делать?
- Вам не стоит использовать Stable Diffusion. Но если вы все же решились…

Го в комменты, если тоже считаете, что AI — говно.

Смотрю сейчас интервью про структуру Вкусвилла — гениально.

У них есть команды, которые создают непосредственную ценность клиентам. Из них формируется совет, управляющий компанией. В него не входят финансовый или HR директор, только те, кто создает ценность для клиентов.

У руководителей команд одинаковый фикс + 20% разделяется на них поровну. Чем меньше лидеров, чем меньше команды, тем выше бонусы.

У сотрудников есть опционы, чтобы они руководствовались не только текущим доходом и прибылью в моменте, но думали и о долгосрочной капитализации.

Команды могут параллельно делать одни и те же вещи, но поскольку бонус у всех один и привязан к прибыли, им невыгодно конкурировать, им выгодно делиться знаниями и объединяться.

Восторг!

https://youtu.be/mqpw5Mcx3yw

Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold

Работа AR/VR отдела Google, позволяющая с помощью генеративной нейронки гибко манипулировать объектами на изображении, перемещая произвольные ключевые точки. Вещи можно поворачивать, увеличивать, убирать, задвигать и еще с десяток глаголов. Лучше один раз посмотреть демку, чем сто раз прочитать!

В некоторых случаях работает прям отменно, но в большинстве сильно меняет части вне фокуса, либо не очень качественно дорисовывает изменения. А для внесения корректировок в видео не подойдет из-за "сдвига" текстуры (посмотрите гифку, чтобы лучше понять, что это такое).

Страница проекта с другими примерами

Нанял себе репетитора по математике и 1.5 часа решал задачки. Ощущения как в старые добрые, словно с потной пары вышел — кайф

Зацените раритет)

Настроение, когда в субботу утром сходил в зал

В Snap научились генерировать изображения на iPhone менее чем за 2 секунды

Исследователи из материнской компании Snapchat и Северо-Восточного университета продемонстрировали технологию SnapFusion, которая может прямо на iPhone генерировать изображение размером 512 на 512 пикселей по текстовому промпту, приближаясь по качеству к Stable Diffusion v1.5.

В феврале производитель чипов Qualcomm показал, что может генерировать изображения на смартфоне менее чем за 15 секунд, но SnapFusion работает намного быстрее, по крайней мере, на iPhone 14 Pro.

https://the-decoder.com/new-method-generates-ai-images-on-iphone-in-less-than-2-seconds/
—
@aioftheday — новости вокруг искусственного интеллекта

Планы OpenAI на ближайшее будущее

Сэм Альтман на днях дал интервью разработчикам, вот что там интересного:

- Основной ботлнек у OpenAI сейчас — острая нехватка GPU. Из-за этого многие краткосрочные планы откладываются. Как всегда, от золотой лихорадки больше всего выигрывают продавцы «лопат»)

- Роадмап сервисов на этот год:
(i) более дешёвая и быстрая GPT-4;
(ii) увеличенное контекстное окно, возможно даже до 1М токенов;
(iii) API для файнтюнинга моделей;
(iv) Stateful API — «память» для истории диалога, чтобы GPT не приходилось каждый раз проходиться по всему чату и тратить токены.

- Главная фишка GPT-4 - мультимодальность - откладывается на следующий год, опять же из-за дефицита GPU.

- Плагины ChatGPT пока не имеют product-market fit. Поэтому в ближайшее время их не планируют включать в API.

- Обещают не копировать успешные продукты на базе их API. Фокусируются на ChatGPT, как на умном помощнике для работы — а остальные GPT-юзкейсы оставят сторонним разрабам.

Че по Artifactory?

В последнее время активно развиваю нетворк с ML-мужиками. Сегодня познакомился с Reasercher’ом из Snapchat, который на ежедневной основе крутит Stable Diffusion. Договорились переодически созваниваться, обсуждать статьи, идеи и новые подходы. Есть шанс, что на дистанции это вдохнет в Artifactory новую жизнь.

Пока же история слегка заглохла. Денег на приемлемых условиях мы не смогли поднять из-за отсутствия внятных конкурентных преимуществ. За счет трекшена тоже не удалось выехать, наш MVP изжил себя, бизнес стал постепенно превращаться из SaaS в аутсорс, где мы помогаем тренировать модели и писать промпты. При текущем раскладе можно заработать денег на карманные расходы, но конкурировать с Midjourney и Adobe точно не выйдет.

Такие дела, если интересно, пишите вопросы, расскажу подробнее

Очки у яблочных выглядят збс

Вангую план на 10 лет такой:
- Мотивируем разработчиков пилить игры под новое устройство
- Доводим Generative AI до ума, чтобы можно было в хорошем качестве на устройстве в реальном времени
- Вжух, вы в матрице.

Идешь такой из дома в магаз за продуктами в своих модных очках, а мир вокруг в стилистике Hogwarts Legacy. А ты в этом мире выполняешь квест и собираешь ингредиенты для волшебного зелья. И внезапно серая жизнь наполняется красками. А завтра все то же самое, только в стилистике Cyberpunk.

https://youtu.be/TX9qSaGXFyg

Персональные консультации

Эмпирическим путем выяснилось, что люди готовы платить деньги, чтобы мой бархатный голос ласкал их уши😏

Если вы хотите:
- Вкатиться и разобраться с AI
- Обсудить идею AI-продукта
- Спроектировать MVP
- Рисовать с помощью Stable Diffusion и Midjourney
- Решать задачи с помощью ChatGPT
- Построить фин. модель
- Настроить аналитику и MLOps
- Внедрить ML для решения своих бизнес-задач
- Или просто поболтать за жизнь

Напишите мне в личку. Без страха, без уважения, чиста с кайфом.

Вперед: @KPACAB4NK_PELLIAET_BOTTPOCbl

Как я делал стартап Artifactory.ai

Планирую написать цикл постов о том, как я делал Artifactory — стартап вокруг генерации арта для игр с помощью нейросетей. Я занимался компанией 9 месяцев. За это время мы успели:
- Сделать минимальный AI Research
- Продать без продукта
- Поднять небольшой чек инвестиций на $10k под идею
- Собрать MVP
- Подготовить питч-дек
- С головой окунуться в B2B продажи и фандрейзинг
- Вырасти
- Упереться в проблемы дальнейшего роста

Зачатки идеи появились в 2021 году, когда я экспериментировал с ruDALL-E — это авторегрессионная text-to-image модель, которую мы пытались заставить рисовать персонажей из Dota 2. Если пролистать в начало канала, вы найдете там примеры результатов. Затем в начале 2022 "что-то" случилось и было не до игр.

В апреле 2022 от OpenAI вышла DALL-E 2 — диффузионная модель, которая сделала большой шаг в качестве. В этот момент было все еще не до игр, но стало понятно, что можно добиваться неплохих результатов в генерации изображений.

В августе 2022 вышел Stable Diffusion — open source модель, которую можно было запустить на любом утюге. Тут стало очевидно, что она взлетит. Я хотел разобраться с архитектурой и заметил, что на русском языке не было нормальных статей. В итоге решил написать сам, так в сентябре появилась моя самая популярная статья на Хабре.