Современные генеративные нейросети, такие как Stable Diffusion или FLUX, создают изображения по текстовым описаниям, используя механизм внимания — attention. Этот механизм помогает моделям как выделять важные части информации, так и связывать промпт с изображением, чтобы в итоге мы получили то, что хотели.
Метод выборки (sampling method) в генеративных моделях, таких как Stable Diffusion или FLUX, определяет способ преобразования случайного шума в изображение в процессе диффузии. Этот метод напрямую влияет на качество, стиль и скорость генерации изображения.
"Не верь снам, сны - обман."
Из письма Мари Мишон, адресованного Арамису.
Этот текст появился, по первоначальной задумке, как недлинный коммент к материалу Сны разума: что общего у сновидений с работой нейросетей? за авторством @popski_ruvds. А потом автору самодовольно пришло в голову, что поток рефлексий можно ведь попробовать сделать достойным и отдельной статьи-размышления... сказано - сделано. Сходу предвижу контраргумент "дурное дело нехитрое", ну да ладно.
Новая предметная область
ИИ - тема хайповая. Часто мы рассуждаем о том, сможет ли ИИ заменить мясных программистов и если сможет, то когда именно. Есть два базовых полярных мнения и множество комбинаций между ними: на одном полюсе считают, что скоро нам всем кирдык и интеллектуальный труд доживает последние дни. На другом полюсе - скептически ухмыляются, и говорят, что никакой особенной угрозы нет: у ИИ нет и никогда не будет того, что есть у человеческих мозгов.
Это предпоследняя часть серии статей по разработке симуляции эволюции с помощью нейронной сети и генетического алгоритма.
В сегодняшнем выпуске:
Сексуальные многоугольники
Сертифицированные ISO диаграммы ASCII
------------
| ...%....|
| ......|
| @>....|
| ...|
| .|
------------Клевые числа
Всех приветствую, меня зовут Антон Рябых, работаю в Doubletapp. Вместе с коллегой Данилом Гальпериным мы написали статью про важный этап в процессе обучения нейронных сетей и получения необходимых нам результатов — оптимизацию модели. Зачем нужно оптимизировать модель, если и так все работает? Но как только вы начнете разворачивать модель на устройстве, которое будет ее обрабатывать, перед вами встанет множество проблем.
Привет! InvokeAI 2.2 теперь доступен для всех. В этом обновлении добавлены UI Outpainting, Embedding Management и другие функции. Ознакомьтесь с выделенными обновлениями ниже, а также с полным описанием всех функций, включенных в релиз.
InvokeAI это интерфейс и оптимизированная реализация нейросети Stable Diffusion. InvokeAI был одним из самых ранних форков основного репозитория CompVis, а теперь превратился в полноценный инструментарий Stable Diffusion с открытым исходным кодом под названием InvokeAI.
Модель подходит для создания бесшовных узоров, абстрактных рисунков и стилизованных под акварель образов. Как использовать модель и как обучить нейросеть на своих картинках?
Скачать модель здесь: https://huggingface.co/netsvetaev/netsvetaev-free
На платформе ODS.ai прошло соревнование по машинному обучению Data Fusion Contest 2022 от банка ВТБ.
Мы, команда Лаборатории ИИ Сбера и Института искусственного интеллекта AIRI, приняли решение поучаствовать в контесте, когда увидели, что тема соревнования сильно пересекалась с нашими исследованиями. Мы заняли первое место на private leaderboard в основной задаче Matching. Здесь я хотел бы описать решение, которое у нас получилось.
Данная статья описывает работу пакета nnhelper, предназначенного для создания и использования нейронных сетей в программах на языке Go.