Взбодрим понедельник веселыми картинками.
Это не концепт арт, не биохакинг и не компьютерная графика.
Это реальный человек.
У Френка Лентини было три ноги и четыре ступни (четвертая ступня торчала из колена третьей ноги), 16 пальцев и два функциональных члена. Его рост был 169 см.
Тут хочется отметить, что он не умер в раннем возрасте, не подвергался операциям, не провел жизнь в госпитале.
Он был успешным цирковым артистом и, так сказать, стендап комиком. Он прожил 77 лет(!) и умер в 1966 году, во время гастролей.
Его карьера была потрясающе успешной, он также был дважды женат и имел четверых детей.
Кому лень читать ссылки в коментах, вот немного деталей. И, да, отвечая на самый главный вопрос, дети у него были от одного члена, второй был рудиментарный, но полноразмерный. Фото по ссылке.
Франческо Лентини, родился в Розолини (Сицилия) 18 мая 1889 года в семье фермеров Натале и Джованны Фалько.
Это не концепт арт, не биохакинг и не компьютерная графика.
Это реальный человек.
У Френка Лентини было три ноги и четыре ступни (четвертая ступня торчала из колена третьей ноги), 16 пальцев и два функциональных члена. Его рост был 169 см.
Тут хочется отметить, что он не умер в раннем возрасте, не подвергался операциям, не провел жизнь в госпитале.
Он был успешным цирковым артистом и, так сказать, стендап комиком. Он прожил 77 лет(!) и умер в 1966 году, во время гастролей.
Его карьера была потрясающе успешной, он также был дважды женат и имел четверых детей.
Кому лень читать ссылки в коментах, вот немного деталей. И, да, отвечая на самый главный вопрос, дети у него были от одного члена, второй был рудиментарный, но полноразмерный. Фото по ссылке.
Франческо Лентини, родился в Розолини (Сицилия) 18 мая 1889 года в семье фермеров Натале и Джованны Фалько.
http://www.franklentini.it/english-version.html
В 4 месяца родители привели Фрэнка к специалисту в Неаполь, и, когда он подрос, он начал играть на улице с другими детьми. В пять лет Фрэнк почти мог выпрямить свою третью ногу, но ему было грустно, что он не мог использовать ее для ходьбы.
Живя на улице Ло Белло, 26, Фрэнк научился приспосабливаться к своему телу: его мать сшила брюки на заказ и специально заказала три его туфли у сапожника; он научился сидеть и спать, положив третью ногу на соседний сундук; и когда дополнительная нога больше не доставала до земли, он решил привязать ее к соседней ноге.
Оказавшись в США, Фрэнк начал выступать в цирке братьев Ринглинг, пиная футбольные мячи в толпу. В 1906 году он дебютировал с цирком Барнума в нью-йоркском Мэдисон-сквер-Гарден. Он несколько раз гастролировал по США и Европе.
В 1907 году он женился на Терезе Мюррей, с которой у него было четверо детей.
Когда его спросили, почему он родился таким, какой он есть, он ответил: «...моя мать не родила двоих детей. Больше, чем один, но не два».
В 4 месяца родители привели Фрэнка к специалисту в Неаполь, и, когда он подрос, он начал играть на улице с другими детьми. В пять лет Фрэнк почти мог выпрямить свою третью ногу, но ему было грустно, что он не мог использовать ее для ходьбы.
Живя на улице Ло Белло, 26, Фрэнк научился приспосабливаться к своему телу: его мать сшила брюки на заказ и специально заказала три его туфли у сапожника; он научился сидеть и спать, положив третью ногу на соседний сундук; и когда дополнительная нога больше не доставала до земли, он решил привязать ее к соседней ноге.
Оказавшись в США, Фрэнк начал выступать в цирке братьев Ринглинг, пиная футбольные мячи в толпу. В 1906 году он дебютировал с цирком Барнума в нью-йоркском Мэдисон-сквер-Гарден. Он несколько раз гастролировал по США и Европе.
В 1907 году он женился на Терезе Мюррей, с которой у него было четверо детей.
Когда его спросили, почему он родился таким, какой он есть, он ответил: «...моя мать не родила двоих детей. Больше, чем один, но не два».
www.franklentini.it
Frank Lentini | English version
Frank Lentini, Wonder of Wonders, was born in Rosolini-Sicily- Italy in 1889, with three feet, four games, sixteen fingers and two genitals. He was the fifth of 12 children after Rosario, Rosaria, Filippa and Francesca; siblings Michael and Josephine were…
Всем скачать фулрез (5400х7200, https://bit.ly/2Yz3p1j), распечатать и сделать обои в комнате. Шикарный визуальный гайд по освещению в CG от Виктора Переца. http://www.victorperez.co.uk/
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Цифровой двойник земли теперь в AR - Project Anywhere XR
Я уже писал в прошлом году о сотрудничестве Epic и Cesium и примкнувшим к ним Nvidia и Микрософт.
Речь шла о том, чтобы присовывать огромное количество геоданных в движок UE и там это дело крутить-вертеть.
Там и Open Street Maps, и 3D tiles и все, что есть в закромах у Cesium.
Микрософт там изначально зашел со своим облаком Azure, а Nvidia сами понимаете с чем.
И вот на днях все написали про Project Anywhere XR (гугл ит) - теперь все это хозяйство крутится в AR, а точнее в HoloLens 2. Жестовое управление, оверлеи и всякая красота, которую обычно показывают в фильмах с Томом Круизом. Теперь в обычной жизни.
Пара мыслей:
Насколько Микрософт будет сдерживать прикручивание других AR/XR платформ, пользуясь монопольным участием с помощью Azure?
Насколько удобно жестовое управление. Я немного погуглил - на демках все это очень куртуазно, а вот "изнутри" немного крипово.
В любом случае вызывает восхищение связка "все данные мира - реалтайм графика".
Я уже писал в прошлом году о сотрудничестве Epic и Cesium и примкнувшим к ним Nvidia и Микрософт.
Речь шла о том, чтобы присовывать огромное количество геоданных в движок UE и там это дело крутить-вертеть.
Там и Open Street Maps, и 3D tiles и все, что есть в закромах у Cesium.
Микрософт там изначально зашел со своим облаком Azure, а Nvidia сами понимаете с чем.
И вот на днях все написали про Project Anywhere XR (гугл ит) - теперь все это хозяйство крутится в AR, а точнее в HoloLens 2. Жестовое управление, оверлеи и всякая красота, которую обычно показывают в фильмах с Томом Круизом. Теперь в обычной жизни.
Пара мыслей:
Насколько Микрософт будет сдерживать прикручивание других AR/XR платформ, пользуясь монопольным участием с помощью Azure?
Насколько удобно жестовое управление. Я немного погуглил - на демках все это очень куртуазно, а вот "изнутри" немного крипово.
В любом случае вызывает восхищение связка "все данные мира - реалтайм графика".
❤1
Вот я тормоз.
Знаете почему Фейсбучек синий?
Оказывается потому что Цукерберг дальтоник и не различает красный и зеленый. Для него самый "различимый" цвет - синий.
Я не знал.
Тот случай, когда дизайн делается под человека, а не под усредненную аудиторию.
According to The New Yorker, Zuckerberg is red-green colorblind, which means the color he can see best is blue. That also happens to be the color that dominates the Facebook website and mobile app.
"Blue is the richest color for me," he told the magazine. "I can see all of blue."
Вопрос: а почему Телеграмм тоже синий? И ВКонтакте..
Знаете почему Фейсбучек синий?
Оказывается потому что Цукерберг дальтоник и не различает красный и зеленый. Для него самый "различимый" цвет - синий.
Я не знал.
Тот случай, когда дизайн делается под человека, а не под усредненную аудиторию.
According to The New Yorker, Zuckerberg is red-green colorblind, which means the color he can see best is blue. That also happens to be the color that dominates the Facebook website and mobile app.
"Blue is the richest color for me," he told the magazine. "I can see all of blue."
Вопрос: а почему Телеграмм тоже синий? И ВКонтакте..
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
https://80.lv/articles/a-stunning-3d-recreation-of-walter-white-from-breaking-bad/
Узнаете?
Так вот, это - рендер.
Гляньте, как Marco Di Lucca напоминает нам про наш любимый сериал. Явшоке.
Узнаете?
Так вот, это - рендер.
Гляньте, как Marco Di Lucca напоминает нам про наш любимый сериал. Явшоке.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это НЕ рендер.
Это Босния.
Жена говорит мужу: "надоел вид из окна, одно и тоже".
Мужик взял и построил вращающийся дом.
Вот он киберпанк и метаверс!
Ну, за архитектурную визуализацию!
Это Босния.
Жена говорит мужу: "надоел вид из окна, одно и тоже".
Мужик взял и построил вращающийся дом.
Вот он киберпанк и метаверс!
Ну, за архитектурную визуализацию!
Китайцам не до этики. Поэтому в области ИИ они потихоньку дерут всем задницу.
Николас Чейллен первый директор Пентагона по программному обеспечению, ушел в отставку в знак протеста против медленных темпов технологических преобразований в армии США.
"Китай выиграл битву за искусственный интеллект и движется к мировому господству благодаря своим технологическим достижениям", - заявил он.
Согласно оценкам западной разведки, в течение ближайших десяти лет Китай, скорее всего, будет доминировать над многими ключевыми развивающимися технологиями, особенно искусственным интеллектом, синтетической биологией и генетикой.
«У нас нет конкурентных шансов на борьбу с Китаем через 15–20 лет. Сейчас это уже решенная сделка: на мой взгляд, она завершена», — считает он.
Он обвинил в сложившейся ситуации вялость инноваций, нежелание американских компаний, таких как Google, сотрудничать с государством, а также обширные этические дебаты по поводу технологии.
https://forklog.com/mnenie-kitaj-uzhe-vyigral-ii-gonku-u-ssha/
Николас Чейллен первый директор Пентагона по программному обеспечению, ушел в отставку в знак протеста против медленных темпов технологических преобразований в армии США.
"Китай выиграл битву за искусственный интеллект и движется к мировому господству благодаря своим технологическим достижениям", - заявил он.
Согласно оценкам западной разведки, в течение ближайших десяти лет Китай, скорее всего, будет доминировать над многими ключевыми развивающимися технологиями, особенно искусственным интеллектом, синтетической биологией и генетикой.
«У нас нет конкурентных шансов на борьбу с Китаем через 15–20 лет. Сейчас это уже решенная сделка: на мой взгляд, она завершена», — считает он.
Он обвинил в сложившейся ситуации вялость инноваций, нежелание американских компаний, таких как Google, сотрудничать с государством, а также обширные этические дебаты по поводу технологии.
https://forklog.com/mnenie-kitaj-uzhe-vyigral-ii-gonku-u-ssha/
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Киберпанк в огне!
Бот-пожарный тушит огонь на 100500-ом этаже мощной струей.
Лестница туда явно недостает.
P/S/ К ночи подумалось про разгон демонстрантов. Много писал про Китай видать.
Бот-пожарный тушит огонь на 100500-ом этаже мощной струей.
Лестница туда явно недостает.
P/S/ К ночи подумалось про разгон демонстрантов. Много писал про Китай видать.
Маск красавчик!
Открыл завод по производству Тесла в Германии и под это дело выпускает Пиво Тесла!
И для этого очень пригодился дизайн невыпущенного Tesla Cybertrack...
Ну и на сцене от отлично отжигает! Запись выступления в Германии тут: https://www.youtube.com/watch?v=gqlNcW5SySA
Открыл завод по производству Тесла в Германии и под это дело выпускает Пиво Тесла!
И для этого очень пригодился дизайн невыпущенного Tesla Cybertrack...
Ну и на сцене от отлично отжигает! Запись выступления в Германии тут: https://www.youtube.com/watch?v=gqlNcW5SySA
Пол-триллиона параметров!
Иногда мне кажется, что франшизу Трансформеры задумала Nvidia много лет назад, заблаговременно, с целью продвижения своих технологий в далеком будущем.
Ну посудите сами.
Они только что бахнули мега новость про most powerful monolithic transformer language model trained to date, with 530 billion parameters
Пол-триллиона параметров!
GPT-3 нервно пересчитывает в углу истории свои жалкие параметришки (175B).
А теперь поглядите на нейминги:
DeepSpeed and Megatron to Train Megatron-Turing NLG 530B
Там в статье еще парочка Транформер-стайл оборотов.
Подробности для гиков по ссылке, там очень внятно написано, как они докатились до таких результатов.
Из интересного.
Похоже уперлись в объемы существующей памяти и в конское время тренинга:
It is no longer possible to fit the parameters of these models in the memory of even the largest GPU.
The large number of compute operations required can result in unrealistically long training times, if special attention is not paid to optimizing the algorithms, software, and hardware stack all together.
И дальше нужные новые шаманские танцы с оптимизацией. Принципиально новые.
Data parallelism achieves good compute efficiency, but it replicates model states and cannot leverage aggregate distributed memory.
Tensor-slicing requires significant communication between GPUs that limits compute efficiency beyond a single node where high-bandwidth NVLink is not available.
Pipeline parallelism can scale efficiently across nodes. However, to be compute –efficient, it requires large batch sizes, coarse grain parallelism, and perfect load balancing, which is not possible at scale.
Также мы видим зачем Нвидия покупала Мелланокс и лицезреем суперкомпьютер Nvidia SELENE - NVIDIA DGX A100, AMD EPYC 7742 64C 2.25GHZ, NVIDIA A100, MELLANOX HDR INFINIBAND
Cores: 555,520
Memory: 1,120,000 GB
Там еще много чего про датасеты, на которых учился этот оракул-мегатрон, но в конце любопытные этические экивоки, над которыми грех не поразмышлять.
"В то время как гигантские языковые модели развивают современное состояние языковой генерации, они также страдают от таких проблем, как предвзятость и токсичность. Понимание и устранение этих проблем в языковых моделях активно исследуется сообществом ИИ, в том числе в Microsoft и NVIDIA."
"Наши наблюдения с MT-NLG заключаются в том, что модель наследует стереотипы и предубеждения из данных, на которых она обучается. Microsoft и NVIDIA намерены работать над решением этой проблемы."
1. Я не очень понимаю, как они собираются решать эту "проблему" и является ли это проблемой вообще. Для этого надо переучить (перепрошить) все кожаное человечество, собрать данные заново, и перетренить мегатрона.
2. Ну ок, можно натренировать ИИ-цензоров, которые будут выкусывать расизьм, токсизьм, шовинизьм и прочий блм. Но что мы получим на итоге? Не мы выплеснем ли мы из колыбели младенца вместе с ̶р̶а̶с̶и̶з̶м̶о̶м̶ водой!
Я большой поклонник идеи, что занимаясь языком мы можем продвинуться в понимании мышления (а не через нейрончики) и вообще устройства кожаного котелка в целом. Поэтому выкусывая что-то из полученного результата, мы будем заниматься вивисекцией и ГМО.
3. Ну и в чем проблема? Мы еще ближе подошли к пониманию себя, родимых. Спесивых, предубежденных, с массой когнитивных искажений. Но Канеман же не предлагал всех оперировать, чтобы устранять эти искажения. Просто открыл и зафиксировал феномен, даже нобелевку получил и книжку хорошую написал. Теперь ИИ это еще раз подтверждает. В чем проблема?
Ну а в целом, это очередная веха в непрерывно расширяющейся вселенной ИИ. Новые границы, новые мега-характеристики, новые пределы, за которыми идут новые методы.
Мегатроны Nvidia вперед! To Infiniband and beyond!
https://developer.nvidia.com/blog/using-deepspeed-and-megatron-to-train-megatron-turing-nlg-530b-the-worlds-largest-and-most-powerful-generative-language-model/
Иногда мне кажется, что франшизу Трансформеры задумала Nvidia много лет назад, заблаговременно, с целью продвижения своих технологий в далеком будущем.
Ну посудите сами.
Они только что бахнули мега новость про most powerful monolithic transformer language model trained to date, with 530 billion parameters
Пол-триллиона параметров!
GPT-3 нервно пересчитывает в углу истории свои жалкие параметришки (175B).
А теперь поглядите на нейминги:
DeepSpeed and Megatron to Train Megatron-Turing NLG 530B
Там в статье еще парочка Транформер-стайл оборотов.
Подробности для гиков по ссылке, там очень внятно написано, как они докатились до таких результатов.
Из интересного.
Похоже уперлись в объемы существующей памяти и в конское время тренинга:
It is no longer possible to fit the parameters of these models in the memory of even the largest GPU.
The large number of compute operations required can result in unrealistically long training times, if special attention is not paid to optimizing the algorithms, software, and hardware stack all together.
И дальше нужные новые шаманские танцы с оптимизацией. Принципиально новые.
Data parallelism achieves good compute efficiency, but it replicates model states and cannot leverage aggregate distributed memory.
Tensor-slicing requires significant communication between GPUs that limits compute efficiency beyond a single node where high-bandwidth NVLink is not available.
Pipeline parallelism can scale efficiently across nodes. However, to be compute –efficient, it requires large batch sizes, coarse grain parallelism, and perfect load balancing, which is not possible at scale.
Также мы видим зачем Нвидия покупала Мелланокс и лицезреем суперкомпьютер Nvidia SELENE - NVIDIA DGX A100, AMD EPYC 7742 64C 2.25GHZ, NVIDIA A100, MELLANOX HDR INFINIBAND
Cores: 555,520
Memory: 1,120,000 GB
Там еще много чего про датасеты, на которых учился этот оракул-мегатрон, но в конце любопытные этические экивоки, над которыми грех не поразмышлять.
"В то время как гигантские языковые модели развивают современное состояние языковой генерации, они также страдают от таких проблем, как предвзятость и токсичность. Понимание и устранение этих проблем в языковых моделях активно исследуется сообществом ИИ, в том числе в Microsoft и NVIDIA."
"Наши наблюдения с MT-NLG заключаются в том, что модель наследует стереотипы и предубеждения из данных, на которых она обучается. Microsoft и NVIDIA намерены работать над решением этой проблемы."
1. Я не очень понимаю, как они собираются решать эту "проблему" и является ли это проблемой вообще. Для этого надо переучить (перепрошить) все кожаное человечество, собрать данные заново, и перетренить мегатрона.
2. Ну ок, можно натренировать ИИ-цензоров, которые будут выкусывать расизьм, токсизьм, шовинизьм и прочий блм. Но что мы получим на итоге? Не мы выплеснем ли мы из колыбели младенца вместе с ̶р̶а̶с̶и̶з̶м̶о̶м̶ водой!
Я большой поклонник идеи, что занимаясь языком мы можем продвинуться в понимании мышления (а не через нейрончики) и вообще устройства кожаного котелка в целом. Поэтому выкусывая что-то из полученного результата, мы будем заниматься вивисекцией и ГМО.
3. Ну и в чем проблема? Мы еще ближе подошли к пониманию себя, родимых. Спесивых, предубежденных, с массой когнитивных искажений. Но Канеман же не предлагал всех оперировать, чтобы устранять эти искажения. Просто открыл и зафиксировал феномен, даже нобелевку получил и книжку хорошую написал. Теперь ИИ это еще раз подтверждает. В чем проблема?
Ну а в целом, это очередная веха в непрерывно расширяющейся вселенной ИИ. Новые границы, новые мега-характеристики, новые пределы, за которыми идут новые методы.
Мегатроны Nvidia вперед! To Infiniband and beyond!
https://developer.nvidia.com/blog/using-deepspeed-and-megatron-to-train-megatron-turing-nlg-530b-the-worlds-largest-and-most-powerful-generative-language-model/
NVIDIA Technical Blog
Using DeepSpeed and Megatron to Train Megatron-Turing NLG 530B, the World’s Largest and Most Powerful Generative Language Model
MT-NLG has 3x the number of parameters compared to the existing largest model of this type and demonstrates unmatched accuracy in a broad set of natural language tasks.
Nvidia по осени традиционно плодовита.
Релизнули StyleGAN3, известный ранее в миру как Alias-Free GAN.
Пофиксили баги, когда мелкие детали плавают относительно поверхности изображения.
Много объясняющих видео плюс исходный код.
Ждем ещё больше не существующих сущностей и стоков с ними.
Alias-Free Generative Adversarial Networks (StyleGAN3)
https://nvlabs.github.io/stylegan3/
Релизнули StyleGAN3, известный ранее в миру как Alias-Free GAN.
Пофиксили баги, когда мелкие детали плавают относительно поверхности изображения.
Много объясняющих видео плюс исходный код.
Ждем ещё больше не существующих сущностей и стоков с ними.
Alias-Free Generative Adversarial Networks (StyleGAN3)
https://nvlabs.github.io/stylegan3/
nvlabs.github.io
Alias-Free Generative Adversarial Networks (StyleGAN3)
We eliminate “texture sticking” in GANs through a comprehensive overhaul of all signal processing aspects of the generator, paving the way for better synthesis of video and animation.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ну милота же! Не существующая притом
Оппаньки! Вы уже заказали себе очки от ФБ?
Сдавайте обратно. Если не хотите проблем. С ФСБ.
Первые «умные» очки Facebook Ray-Ban Stories могут быть отнесены к «шпионским» устройствам, из-за чего их покупателям может грозить ответственность. Это следует из ответа ФСБ на запрос издания TJ.
Использование «шпионских» устройств («специальных технических средств, предназначенных для негласного получения информации») в России ограничено ст. 138.1 УК
«Указанные очки могут иметь конструктивные особенности, позволяющие отнести их к категории специальных технических средств, предназначенных для негласного получения информации», — заявили в ФСБ.
Хотите пободаться и поспорить?
П.С. Как мне подсказывают из зала: а чем Окулус хуже? Ну и лучше. Ну вы поняли..
https://www.rbc.ru/technology_and_media/11/10/2021/616498df9a794763b63ea4a5
Сдавайте обратно. Если не хотите проблем. С ФСБ.
Первые «умные» очки Facebook Ray-Ban Stories могут быть отнесены к «шпионским» устройствам, из-за чего их покупателям может грозить ответственность. Это следует из ответа ФСБ на запрос издания TJ.
Использование «шпионских» устройств («специальных технических средств, предназначенных для негласного получения информации») в России ограничено ст. 138.1 УК
«Указанные очки могут иметь конструктивные особенности, позволяющие отнести их к категории специальных технических средств, предназначенных для негласного получения информации», — заявили в ФСБ.
Хотите пободаться и поспорить?
П.С. Как мне подсказывают из зала: а чем Окулус хуже? Ну и лучше. Ну вы поняли..
https://www.rbc.ru/technology_and_media/11/10/2021/616498df9a794763b63ea4a5
Forwarded from TJ
Британские исследователи с помощью нейросетей восстановили изображение женщины, спрятанное под картиной Пикассо.
Очертания образа обнажённой натуры нашли с помощью рентгена, а ИИ подобрал цвета и фактуру, основываясь на стиле известных работ художника.
https://tjournal.ru/tech/454040
Очертания образа обнажённой натуры нашли с помощью рентгена, а ИИ подобрал цвета и фактуру, основываясь на стиле известных работ художника.
https://tjournal.ru/tech/454040
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В твитторе началоcь безумство со StyleGAN3 (как и ожидалось).
Вот колаб (StyleGAN3+CLIP), который может генерить картинки по текстовому запросу с помощью эмбеддинга картинок и текста в общее пространство сетью CLIP.
На видео, например, таким макаром человек преобразуется в дерево. Инициализация - это фото, а затем зупускаем оптимизацию в сторону эмбеддинга "дерево". В колабе можно преобразовать себя в дерево или ракушку 🌚 (правда для этого нужно будет немного допилить ноутбук, чтобы спроецировать своё фото в пространство стайлгана).
Вот колаб (StyleGAN3+CLIP), который может генерить картинки по текстовому запросу с помощью эмбеддинга картинок и текста в общее пространство сетью CLIP.
На видео, например, таким макаром человек преобразуется в дерево. Инициализация - это фото, а затем зупускаем оптимизацию в сторону эмбеддинга "дерево". В колабе можно преобразовать себя в дерево или ракушку 🌚 (правда для этого нужно будет немного допилить ноутбук, чтобы спроецировать своё фото в пространство стайлгана).
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Гляньте, что вытворяют ребята из Facebook AI!
Их автобот Detectron узнает вас на любом видео. Узнает, сегментирует, позе эстимирует и лейбирует.
И при случае еще и аватара к вам пришпандорит (дальше выход дипфейков, но щас не об этом).
Нет, дальше выход CG. По меткам из базы(стоков) вытаскиваются нужные объекты и подставляются на место распознанных (также как Хуавей распознает луну на фотках).
А вместо студентов вгика - томы крузы в доспехах бога.
И режиссер такой: "А давайте это все в стиле киберпанк!". И хрясь по кнопке "Сделать Киберпанк".
В общем скины для съемок на все случаи жизни.
А если без шуток, Минорити Репорт уже здесь?
Если не верите, следующим постом подкину как это реализуется уже сейчас.
https://ai.facebook.com/tools/detectron2/
Их автобот Detectron узнает вас на любом видео. Узнает, сегментирует, позе эстимирует и лейбирует.
И при случае еще и аватара к вам пришпандорит (дальше выход дипфейков, но щас не об этом).
Нет, дальше выход CG. По меткам из базы(стоков) вытаскиваются нужные объекты и подставляются на место распознанных (также как Хуавей распознает луну на фотках).
А вместо студентов вгика - томы крузы в доспехах бога.
И режиссер такой: "А давайте это все в стиле киберпанк!". И хрясь по кнопке "Сделать Киберпанк".
В общем скины для съемок на все случаи жизни.
А если без шуток, Минорити Репорт уже здесь?
Если не верите, следующим постом подкину как это реализуется уже сейчас.
https://ai.facebook.com/tools/detectron2/
Дайте ИИ больше фото!
Продолжение к предыдущему ИИ-посту или Минорити Репорт на дворе.
"Правительство Москвы планирует доработать портал mos.ru так, чтобы все загруженные фотографии пользователей для получения госуслуг передавались в систему распознавания лиц, которую используют полицейские. Подрядчиком по проекту стоимостью 236 млн руб. стала пермская «Брайт софт». Она также должна обеспечить сбор данных о смартфонах москвичей. Эксперты считают, что фотографии граждан нужны для обучения системы, которая используется как для поиска преступников, так и для выписки штрафов нарушителям режима самоизоляции."
https://www.kommersant.ru/doc/5029702 - там же про Парсив, Ецхд, Емиас и прочие датасобиралки.
"Из техзадания следует, что ООО предстоит разработать и внедрить на mos.ru процедуру сохранения «эталонной фотографии из профиля пользователя в дополнительную галерею подсистемы автоматической регистрации сценариев индексирования видеоинформации (ПАРСИВ) Единого центра хранения данных (ЕЦХД) ГУ МВД по Москве».
Продолжение к предыдущему ИИ-посту или Минорити Репорт на дворе.
"Правительство Москвы планирует доработать портал mos.ru так, чтобы все загруженные фотографии пользователей для получения госуслуг передавались в систему распознавания лиц, которую используют полицейские. Подрядчиком по проекту стоимостью 236 млн руб. стала пермская «Брайт софт». Она также должна обеспечить сбор данных о смартфонах москвичей. Эксперты считают, что фотографии граждан нужны для обучения системы, которая используется как для поиска преступников, так и для выписки штрафов нарушителям режима самоизоляции."
https://www.kommersant.ru/doc/5029702 - там же про Парсив, Ецхд, Емиас и прочие датасобиралки.
"Из техзадания следует, что ООО предстоит разработать и внедрить на mos.ru процедуру сохранения «эталонной фотографии из профиля пользователя в дополнительную галерею подсистемы автоматической регистрации сценариев индексирования видеоинформации (ПАРСИВ) Единого центра хранения данных (ЕЦХД) ГУ МВД по Москве».