Forwarded from эйай ньюз
Сравнение новой супер-пупер модели DALLE-2 и Latent Diffusion в генерации изображений по тексту.
DALLE-2 конечно на голову выше. Но и LD неплохо понимает что значит, например, стиль Клода Моне или Энди Уорхола. Но кода от OpenAI нет и не будет, поэтому играемся с Latent Diffusion.
С каждым месяцем нейронки генерят все более и более качественные изображения. Скоро дизайнеры действительно без работы останутся.
Спасибо @mlart за картинки и обновленный колаб.
DALLE-2 конечно на голову выше. Но и LD неплохо понимает что значит, например, стиль Клода Моне или Энди Уорхола. Но кода от OpenAI нет и не будет, поэтому играемся с Latent Diffusion.
С каждым месяцем нейронки генерят все более и более качественные изображения. Скоро дизайнеры действительно без работы останутся.
Спасибо @mlart за картинки и обновленный колаб.
🔥6
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Вот еще пример работы одного из режимов нового DALL·E 2 – оригинальное фото сидящего песика (без одежды) загрузили в нейронку, и попросили дорисовать ему жилетки – «Собака в жилетке» и «Собака в жилетке рабочего». Результат на картинках выше не дорабатывался в редакторах после генерации.
Это, получается, фотошоп будущего, я так и думал что он с песиков начнётся 🐕
Это, получается, фотошоп будущего, я так и думал что он с песиков начнётся 🐕
Китайский ответ Nvidia (и по дороге всем метаверсерам по щам).
Я подумал, что это первоапрелький пост, но новость прошла 31 марта, а в Китае 30 марта. Если кто-то знает больше, пишите тут.
Китайцы сделали свою видеокарту.
На собственной архитектуре с дивным названием MUSA.
Которая, на минуточку, поддерживает OpenCL, OpenGL, Vulkan и даже Nvidia CUDA!
Они уже показали процесс игры в League of Legends в Full HD, но о производительности нет никаких деталей и тестов.
Пока только набор спеков.
Объявлены две видеокарты: MTT S60 для рабочих станций и MTT S2000 для серверов.
S60 это 6 TFLOPSб 2048 ядер и 8ГБ памяти, для S2000 — 12 TFLOPS, 4096 ядер, и 32 ГБ.
Техпроцесс 12 нм.
Дальше интереснее.
Moore Threads была основана в октябре 2020 г. Основатель и генеральный директор Чжан Цзяньчжун, бывший глобальный вице-президент NVIDIA и генеральный менеджер в Китае.
Графические карты MTT поддерживают различные платформы ЦП, включая Intel, AMD, Feiteng, Loongson, Zhaoxin, Haiguang, а также поддерживают Windows 10, Kirin, Tongxin и различные операционные системы Linux. Ини также умеют в аппаратное кодирование H.264, H.265, AV1 и декодирование H.264, H.265, AV1, VP8, VP9.
Много заявлений про ускорение ИИ с упоминанием всего самого модного.
Чип первого поколения называется Suti. Go Google it!
3 DisplayPort 1.4 с поддержкой 8К.
Ну и конечно хайпожорский проброс в сторону метаверса:
Moore Threads впервые представили концепцию "мета-вычислений". Метакомпьютинг - это универсальная вычислительная платформа для поддержки следующего поколения интернет-приложений, включая метавселенную, с графическими вычислениями и вычислениями ИИ в качестве краеугольного камня.
Эра метакомпьютинга началась, и многофункциональные графические процессоры являются арифметической инфраструктурой метакомпьютинга и источником наших инноваций", - сказал Цзяньчжун Чжан, основатель и генеральный директор Moore Threads. Компания Moore Threads стремится создать новое поколение графических процессоров для метакомпьютерных приложений, создать вычислительную платформу общего назначения, объединяющую визуальные вычисления, 3D-графику, научные вычисления и вычисления искусственного интеллекта, а также создать экосистему на базе облачных GPU-вычислений для содействия развитию цифровой экономики.".
В общем, звучит как явная эскапада в сторону Нвидия (и по дороге в сторону всего ФААНГА).
Ну и вишенка на торте: физический движок GPU AlphaCore и цифровые решения DIGITALME для цифровых людей.
Если кто-то знает больше - делитесь
Я пока раскопал на китайских форумах, что производительность на уровне 1060 (типа как интел), но это не точно. И что поставки будут непонятно когда, но в первую очередь в госы. Но это тоже неточно.
https://www.mthreads.com/news/32
https://www.tomshardware.com/news/first-wholly-domestic-chinese-GPU-graphics-card
Я подумал, что это первоапрелький пост, но новость прошла 31 марта, а в Китае 30 марта. Если кто-то знает больше, пишите тут.
Китайцы сделали свою видеокарту.
На собственной архитектуре с дивным названием MUSA.
Которая, на минуточку, поддерживает OpenCL, OpenGL, Vulkan и даже Nvidia CUDA!
Они уже показали процесс игры в League of Legends в Full HD, но о производительности нет никаких деталей и тестов.
Пока только набор спеков.
Объявлены две видеокарты: MTT S60 для рабочих станций и MTT S2000 для серверов.
S60 это 6 TFLOPSб 2048 ядер и 8ГБ памяти, для S2000 — 12 TFLOPS, 4096 ядер, и 32 ГБ.
Техпроцесс 12 нм.
Дальше интереснее.
Moore Threads была основана в октябре 2020 г. Основатель и генеральный директор Чжан Цзяньчжун, бывший глобальный вице-президент NVIDIA и генеральный менеджер в Китае.
Графические карты MTT поддерживают различные платформы ЦП, включая Intel, AMD, Feiteng, Loongson, Zhaoxin, Haiguang, а также поддерживают Windows 10, Kirin, Tongxin и различные операционные системы Linux. Ини также умеют в аппаратное кодирование H.264, H.265, AV1 и декодирование H.264, H.265, AV1, VP8, VP9.
Много заявлений про ускорение ИИ с упоминанием всего самого модного.
Чип первого поколения называется Suti. Go Google it!
3 DisplayPort 1.4 с поддержкой 8К.
Ну и конечно хайпожорский проброс в сторону метаверса:
Moore Threads впервые представили концепцию "мета-вычислений". Метакомпьютинг - это универсальная вычислительная платформа для поддержки следующего поколения интернет-приложений, включая метавселенную, с графическими вычислениями и вычислениями ИИ в качестве краеугольного камня.
Эра метакомпьютинга началась, и многофункциональные графические процессоры являются арифметической инфраструктурой метакомпьютинга и источником наших инноваций", - сказал Цзяньчжун Чжан, основатель и генеральный директор Moore Threads. Компания Moore Threads стремится создать новое поколение графических процессоров для метакомпьютерных приложений, создать вычислительную платформу общего назначения, объединяющую визуальные вычисления, 3D-графику, научные вычисления и вычисления искусственного интеллекта, а также создать экосистему на базе облачных GPU-вычислений для содействия развитию цифровой экономики.".
В общем, звучит как явная эскапада в сторону Нвидия (и по дороге в сторону всего ФААНГА).
Ну и вишенка на торте: физический движок GPU AlphaCore и цифровые решения DIGITALME для цифровых людей.
Если кто-то знает больше - делитесь
Я пока раскопал на китайских форумах, что производительность на уровне 1060 (типа как интел), но это не точно. И что поставки будут непонятно когда, но в первую очередь в госы. Но это тоже неточно.
https://www.mthreads.com/news/32
https://www.tomshardware.com/news/first-wholly-domestic-chinese-GPU-graphics-card
Mthreads
摩尔线程发布基于MUSA统一系统架构的第一代桌面级显卡MTT S60 | 摩尔线程
摩尔线程智能科技（北京）有限责任公司成立于2020年10月，是一家以全功能GPU芯片设计为主的集成电路高科技公司，属国家高新技术企业，能够为广泛的科技生态合作伙伴提供强大的计算加速能力，致力于打造为下一代互联网提供多元算力的元计算平台。
👍10
Очень любопытная статья и повод продолжить дискуссию о том, что скоро никто не будет понимать, где реальность, а где сгенерированный с помощью ИИ контент.
По словам адвоката Google Джона Мюллера, контент, автоматически созданный с помощью инструментов искусственного интеллекта, считается спамом, согласно руководству для модераторов поисковой системы.
Эта тема была затронута во время недавнего офисного часового совещания Google Search Central SEO в ответ на вопрос об инструментах написания ИИ GPT-3.
Мюллер говорит, что контент, написанный искусственным интеллектом, подпадает под категорию автогенерируемого контента, что может привести к ручной блокировке..
И тут уместно перейти от текста к графике и задуматься, а чем будет считаться контент, сгенеренный DALLI-2? Спамом? Фейком? Подделкой?
В общем, кожаным мешкам предстоит переосмыслить реальность и перестать задаваться вопросом о том, а не симуляция ли вокруг нас.
Конечно симуляция. И чем дальше, тем меньше отличимая от реальности. И никакие кожаные модераторы скоро не помогут.
https://www.searchenginejournal.com/google-says-ai-generated-content-is-against-guidelines/444916/
По словам адвоката Google Джона Мюллера, контент, автоматически созданный с помощью инструментов искусственного интеллекта, считается спамом, согласно руководству для модераторов поисковой системы.
Эта тема была затронута во время недавнего офисного часового совещания Google Search Central SEO в ответ на вопрос об инструментах написания ИИ GPT-3.
Мюллер говорит, что контент, написанный искусственным интеллектом, подпадает под категорию автогенерируемого контента, что может привести к ручной блокировке..
И тут уместно перейти от текста к графике и задуматься, а чем будет считаться контент, сгенеренный DALLI-2? Спамом? Фейком? Подделкой?
В общем, кожаным мешкам предстоит переосмыслить реальность и перестать задаваться вопросом о том, а не симуляция ли вокруг нас.
Конечно симуляция. И чем дальше, тем меньше отличимая от реальности. И никакие кожаные модераторы скоро не помогут.
https://www.searchenginejournal.com/google-says-ai-generated-content-is-against-guidelines/444916/
Search Engine Journal
Google Says AI Generated Content Is Against Guidelines
Content generated automatically using AI writing tools is against Google’s Webmaster Guidelines, says Search Advocate John Mueller.
👍4🔥2
Forwarded from CGIT_Vines (Marvin Heemeyer)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вы наверняка помните Daniel Beauchamp, который делает просто сумасшедшие эксперименты в VR.
Недавно он выложил не очень подробный туториал в 6 частях, на котором видно, что происходит с геометрией во время взаимодействия с ней. Я склеил все 6 частей в один кусок, чтобы вам удобнее было смотреть.
Недавно он выложил не очень подробный туториал в 6 частях, на котором видно, что происходит с геометрией во время взаимодействия с ней. Я склеил все 6 частей в один кусок, чтобы вам удобнее было смотреть.
🔥20👍4
В то время, как DALLI-2 доступен только специально отобранным вундеркиндам, можно поиграть в Latent Diffusion on LAION-400M. И без всяких коллабов-шмолабов, просто в веб-интерфейсе. Время генерации картинки зависит от времени суток, ну или как повезет.
У меня генерилось за 70-90 секунд.
Ссылка ниже.
На фоне чудес, демонстрируемых ДАЛЛИ-2, это, конечно, детский лепет в самом прямом его понимании.
Я забил на вход Red polygonal model of pepper yellow background.
И получил полное представление о том, на чем обучалась Latent Diffusion.
Такое...
https://huggingface.co/spaces/multimodalart/latentdiffusion
У меня генерилось за 70-90 секунд.
Ссылка ниже.
На фоне чудес, демонстрируемых ДАЛЛИ-2, это, конечно, детский лепет в самом прямом его понимании.
Я забил на вход Red polygonal model of pepper yellow background.
И получил полное представление о том, на чем обучалась Latent Diffusion.
Такое...
https://huggingface.co/spaces/multimodalart/latentdiffusion
👍2
Очень интересная бумага(и видео) от Нвидии.
В то время, как ИИ уже довольно генерит новые углы обзора по одной фото и замахивается на 3Д-реконструкцию сцены (NERF-ы и прочая нечисть), становится понятно, что с артефактами "плывущей" текстуры надо что-то делать.
Есть даже работы, где ИИ по фото человека спереди, предсказывает его вид сзади, но это больше вангование, чем реконструкция.
Всем трехмерщикам знакомо такое понятие, как UV-координаты, с помощью которых изображение(текстура) "прибивается" к 3Д-модели.
В этой работе явно небританские ученые пытаются достать из картинки информацию о "структуре", то есть как бы (внимание, сравнение очень условное) о текстурных координатых, с помощью которых картинка распределяется (закрепляется) на поверхности.
Выглядит круто, как этакий реверс инжиниринг, добывающий все больше информации из 2Д-картинки, и превращающий эту информацию в представления внутри ИИ-башки, которым мы потом ищем аналоги в уже известных терминах.
Так ИИ последовательно взламывает картинку (взад) на предмет альфы, глубины, камеры и трекинга, и вот уже добирается до текстурных координат.
Так глядишь научится по рендеру восстанавливать модель(сцену) с полигональной сеткой, текстурами, шейдерами, светом и вот этим вот всем. (Научился же делать текстовое описание картинки, научится и 3Д-описанию).
И тут мы ему хрясь! И фоточки окружающей действительности на вход.
А он такой, вжух! Вот вам 3Д-копия вашего смешного мира.
И мы такие: так вот он какой, метаверс, вауи.
На видео есть интересные примеры "перетекстурирования" лиц. Причем 3Д-шниками оно будет явно считываться как замена текстуры на сетке. А гиками как Stucture swapping. И там явно проглядывают "как бы полигональные модели" лица.
Ну и не могу не вспомнить интереснейшую работу от Автодеск (которая ушла в стол, похоже), когда взяли миллион (не шутка) 3Д-моделей с UV-координатами со стока и долго учили ИИ: "вот модель, вот UV-развертка". После чего подсовывали ему сетку без UV-координат, а он генерил развертку, причем лучше, чем все auto-wrapper-ы. Ссылка в ниже.
А сетка от Нвидии так и называется: CoordGAN.
В общем ИИ учится доставать из картинки все больше, все глубже, все трехмернее. При этом, у него в голове этих измерений - десятки, но мы вынуждены искать им аналоги в нашем убогом трехмерном мире, чтобы разговаривать с ним на одном (примитивном?) языке.
P.S. Ну за текстурщиков...
https://jitengmu.github.io/CoordGAN/
https://area.autodesk.com/inspire/articles/ai-at-autodesk-for-3d-and-vfx-content-creation
В то время, как ИИ уже довольно генерит новые углы обзора по одной фото и замахивается на 3Д-реконструкцию сцены (NERF-ы и прочая нечисть), становится понятно, что с артефактами "плывущей" текстуры надо что-то делать.
Есть даже работы, где ИИ по фото человека спереди, предсказывает его вид сзади, но это больше вангование, чем реконструкция.
Всем трехмерщикам знакомо такое понятие, как UV-координаты, с помощью которых изображение(текстура) "прибивается" к 3Д-модели.
В этой работе явно небританские ученые пытаются достать из картинки информацию о "структуре", то есть как бы (внимание, сравнение очень условное) о текстурных координатых, с помощью которых картинка распределяется (закрепляется) на поверхности.
Выглядит круто, как этакий реверс инжиниринг, добывающий все больше информации из 2Д-картинки, и превращающий эту информацию в представления внутри ИИ-башки, которым мы потом ищем аналоги в уже известных терминах.
Так ИИ последовательно взламывает картинку (взад) на предмет альфы, глубины, камеры и трекинга, и вот уже добирается до текстурных координат.
Так глядишь научится по рендеру восстанавливать модель(сцену) с полигональной сеткой, текстурами, шейдерами, светом и вот этим вот всем. (Научился же делать текстовое описание картинки, научится и 3Д-описанию).
И тут мы ему хрясь! И фоточки окружающей действительности на вход.
А он такой, вжух! Вот вам 3Д-копия вашего смешного мира.
И мы такие: так вот он какой, метаверс, вауи.
На видео есть интересные примеры "перетекстурирования" лиц. Причем 3Д-шниками оно будет явно считываться как замена текстуры на сетке. А гиками как Stucture swapping. И там явно проглядывают "как бы полигональные модели" лица.
Ну и не могу не вспомнить интереснейшую работу от Автодеск (которая ушла в стол, похоже), когда взяли миллион (не шутка) 3Д-моделей с UV-координатами со стока и долго учили ИИ: "вот модель, вот UV-развертка". После чего подсовывали ему сетку без UV-координат, а он генерил развертку, причем лучше, чем все auto-wrapper-ы. Ссылка в ниже.
А сетка от Нвидии так и называется: CoordGAN.
В общем ИИ учится доставать из картинки все больше, все глубже, все трехмернее. При этом, у него в голове этих измерений - десятки, но мы вынуждены искать им аналоги в нашем убогом трехмерном мире, чтобы разговаривать с ним на одном (примитивном?) языке.
P.S. Ну за текстурщиков...
https://jitengmu.github.io/CoordGAN/
https://area.autodesk.com/inspire/articles/ai-at-autodesk-for-3d-and-vfx-content-creation
👍4