80002
Личный блог Дениса Ширяева (🤍🇺🇦), про технологии, интересное или актуальное. В основном я по нейронкам. Связь и реклама: @thenbot
Это кстати не первая такая работа, аж в 2014 году вышел похожий алгоритм но для стилизации портретных фотографий – как по мне, он тоже очень крутой:
https://youtu.be/ixCxK75jl9M
По ссылке небольшое видео о алгоритме 🔭
Если это правда – то телефон-компьютер это то о чем я мечтал всегда
Читать полностью…
Небольшая гифка, о том как нейронная сеть pix2pix обученная на google street view пытается дорисовывать улицу по вводу слева 🎈
Читать полностью…
Окей, усложним задачу 🎈Ролик выше, это графика или видео?
💅🏻 Комбинированный ролик (и видео и графика) – 217
👍👍👍👍👍👍👍 48%
🤖 Графика – 124
👍👍👍👍 27%
🥑 Я авокадо, я больше не томат – 70
👍👍 15%
📹 Видео – 44
👍 10%
👥 455 people voted so far.
Поиграл вчера вечером с Super Resolution алгоритмом, причем, чтобы не занимать основной рабочий комп, запустил всё это на iPhone 6+, поистине в странное время живем 🎈
Super Resolution – это алгоритм (на самом деле один из, это целое направление) предназначенный чтобы вы могли взять маленькую картинку и сделать ее большой.
В примере ниже, который весит 3 мегабайта, мне удалось увеличить картинку с 500х600 пикселей, до 2000х2045 пикселей 🐻
Вроде вышло на троечку, попробую потом еще что-нибудь увеличить.
Все же уже видели как с помощью нейронок определить крутость фотографии?
Ну в общем так себе оно работает.
Doom ему не круто, совсем офигели эти роботы ☹️
https://everypixel.com/aesthetics
Персональный голосовой ассистент курильщика:
https://youtu.be/3Nss_2_rwdE
General Electric выяснило насколько дополненная реальность может помочь в работе: техник обслуживающий ветрогенератор справился со своей работой на 34% быстрее чем обычный с бумагами, получая инструкции для работы сразу в процессе работы, работник товарного склада – на 46%, так как не отвлекался на работу с терминалом.
О очках AR SkyLight пока мало красивых видео, но тут можно понять примерно как они работают – как карточки Google Glass но для работы ¯\_(ツ)_/¯
https://youtu.be/Lz_FXEWK3-Y
Я лично считаю, что давно пора бизнесу резать косты с помощью AR, так мы быстрее попадем в AR будущее 🎈
Я как-то писал о генерации объектов (/channel/denissexy/103), примерно так это выглядит в процессе
Читать полностью…
Если так получилось, что вы хотели бы построить свой собственный Google Translate, систему распознавание смысла фраз, автоматическое подписывание картинок и создание автоматического "итого" для текста, и все это с помощью нейронных сетей и программирования – то seq2seq от Google это то, что вам нужно.
По этой ссылке описание фреймворка для Tensorflow, а я в сотый раз уже жалею, что я не разработчик и вечно нет времени, иначе бы поигрался с разбором рукописи Войнича с помощью нейронных сетей.
P.S. Туториалы в seq2seq пока доступны только про Machine Translation Background, но это же фигня на пути к великой цели 💖
Тем временем огнеметы на роботах становятся мейнстримом – ниже видео о DIY проекте, где есть все что нужно: огнемет, робот, пластиковые солдатики убегающие в ужасе
Смотреть с 8:00
https://youtu.be/3NIg0vOetHo
Опрос, опрос 🎉 Скажите как вам этот канал, правда клевый?
👌Клевый – 435
👍👍👍👍👍👍👍 100%
👥 435 people voted so far.
Если ты Alexa (ассистент от Amazon) и никому не хочешь врать о своих связях с ЦРУ:
http://shir-man.com/static/tg/alexa.mp4 😰👮
Audi с помощью аналога кинекта, песочницы, Unity и VR шлема запустила прекрасный проект – вы строите себе куличики, замок, трассу в песочнице, а потом одеваете VR шлем и катаетесь по своей же трассе 🎈
Видео создания:
https://youtu.be/8Ik4Pn2fF7c
360 видео в процессе поездки:
https://youtu.be/KoMsDIb8uLk
Хорошо быть ребенком в 2017 году, я такое придумывал ползая щекой по песку в детстве. Песок был не вкусный!
Машинное обучение и мода – это те индустрии которые ещё столкнуться в будущем, так как в данный момент, как мне кажется, мода живет себе без прогресса, если это не касается новых видов синтетики, очков снепчата или модельера с 3d принтером 💁🏻
Так вот, на arxivorg любопытный документ о том как группа ученых пытается с помощью нейронной сети распознавать одежду – ремни, брюки, шорты, пуловеры, свитшоты – в общем одежду. В документе отдельно описано насколько это сложная и комплексная задача, но результаты распознавания уже сейчас неплохие, ниже будет пару примеров.
Сам документ находится по ссылке:
https://arxiv.org/abs/1703.01386
А я уже давно жду приложение, которое бы само собрало мне модный лук – я довольно ленивый чтобы мерить 20 вещей в магазине, но готов нажать пару кнопок на телефоне чтобы мне сделали клевый стиль и сказали где что купить, а лучше доставили.
И если уж мы о моде, а вы разработчик, и дочитали до этого места, то вот ссылка на датасет где почти 800000+ вещей по группам 🎉:
http://bit.ly/2mUHA7N
Трансфер стиля исходной картинки аля призма, вещь не новая, но для фотостилизации, вполне новая – вы задаете эффект, делаете фото, а после, довольные собой выкладываете результат в Инстаграм. Причем, качество фото просто отличное.
Исходники для матлаба доступны тут – https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer/blob/master/README.md
А ниже, пару примеров 🎀
Я не знаю видели ли вы этот пост или нет – но это чудесный пост про квантовые шахматы который я просто обязан сюда запостить ♔♘
Цитата:
Так всё-таки, чем же эти шахматы квантовые? Основное их отличие от обычных шахмат состоит в том, что игра ведётся на суперпозиции шахматных досок. Выражаясь простым языком – на нескольких досках одновременно. Читателя, который ждёт разъяснений по поводу того, что же на самом деле означает суперпозиция, я вынужден разочаровать: разъяснений по просту не существует.
https://geektimes.ru/post/287024/
Итак, спасибо за то, что дали помучить себя опросами 🤖 – правильный ответ: и там и там 100% графика.
Первое видео, это кадры из GTS Sport на PS4.
Вот ссылка на этот момент.
Тут не удалось вас провести.
А вот во втором видео удалось (частично) – спасибо jesterro за присланное видео, в этом видео всё 100% графика.
Вот ссылка на оригинальный ролик.
Роботы - Люди 1:1
¯\_(ツ)_/¯
Загадка 🎈 – на короткой гифке выше, графика или видео?
🤖 Графика – 380
👍👍👍👍👍👍👍 66%
📹 Видео – 97
👍👍 17%
🍅 Я томат, я давно в опросах – 97
👍👍 17%
👥 574 people voted so far.
А вот по этой ссылке можно проверить с помощью microsoft, что переводит лучше – нейронная сеть или классический алгоритм перевода:
https://translator.microsoft.com/neural/
Выходит примерно так:
I asked Siri why I'm single
She opened the front camera
Старый алгоритм:
Я спросил Сири, почему я одна
она открыла передней камеры
Нейронные сети:
Я спросил Сири, почему я одинок
она открыла переднюю камеру
Воу, вот это то, что мне нужно прямо сейчас и я не знаю зачем – чехол на android для iphone за 100$ 🎉
http://go.nowth.is/2nBxRjd
(Он возможно никогда не выйдет, но какой концепт)
takemymoney.jpg
💖Примерно год назад, когда я наткнулся на нейронку которая на основе датасета генерировала Шекспира (ну, пыталась), я закрыл крышку ноутбука, отложил его в сторону, включил холодный душ, свернулся в клубок и ждал скайнета.
После небольшой паузы, скайнет не пришел, а я принялся генерировать Шекспира, Пушкина, Михаила Круга, речи политиков, псевдокод, в общем – все, что угодно, в промышленных масштабах. И тогда же я попытался провернуть подобное с midi файлами – кто не знает, midi файл можно конвертировать в табличку, вида:
2, 960, Note_off_c, 1, 79, 0
2, 960, Note_on_c, 1, 81, 81
2, 1920, Note_off_c, 1, 81, 0
2, 1920, Note_on_c, 1, 77, 81
2, 2880, Note_off_c, 1, 77, 0
2, 2880, Note_on_c, 1, 65, 81
Что в теории позволит влив достаточно данных в нейронку, на выходе получить последовательность нот похожую на оригинальную музыку автора.
У меня тогда ничего не получилось, скажу сразу, так как оказывается, нужен был еще один этап – конвертирование всего этого в последовательность символов, вроде:
Vh V]h V]h V]h V]h Uak Uak ak
Zak Yaeh Yaeh Yaeh Yaeh
Где каждый символ отвечал за нажатие определенной ноты, в определенное время.
Но, хорошие новости 🎉 – есть человек который прошел весь путь до конца и записал прекрасное видео, где рассказал каким же образом он смог получить нейронного Баха.
После дня просчетов (1440 минут) получилось примерно это:
https://youtu.be/SacogDL_4JU?t=689
(смотреть с 11:29)
🤖 i'll be bach
AR пилоты используют уже давно, но каждый раз когда вижу – впечатляюсь. Видео с полицеского вертолета в США – поверх домов номера, названия улиц на дорогах, внизу мелкий с лазерной указкой 🎈
Читать полностью…
Спасибо вам за честные ответы, работаем дальше 🎉☺️
Читать полностью…
Андрей @brodetsky скинул интересную нейронку (кстати, кто на него не подписался, подпишитесь, если бы не он я вообще бы канал не сделал 🎈) – на входе нейронной сети дают изображение объекта с определенного угла, далее нейронная сеть "галлюцинирует" дорисовывая 3D модель сама по себе. Само собой в алгоритме используется большой датасет 3D объектов, поэтому нейронка и выдает такое высокое качество синтеза.
Работает это все возмутительно хорошо, но к сожалению по ссылке на код, там выпадает 404 – я написал авторам, но они пока молчат, так что пока не получится это поковырять всем желающим ☹️
Ссылка на проект:
http://www.cs.unc.edu/~eunbyung/tvsn/
Ниже гифка с примером. Те объекты которые вращаются как раз "оживили" с помощью этого алгоритма.
А если вам вдруг интересно, на чем крутится бот медузы (@MeduzaEyesBot) – ну тот, который глаза закатывает, то вот описание Deep Warp алгоритма:
http://bit.ly/2niFkDj
А вот тут веб версия, где даже больше разных движений для глаз:
http://163.172.78.19/
Если обучить алгоритм машинного обучения на 80 миллионах комментариев с Reddit то получится такой прекрасный собеседник: http://comment.ai/
Ниже пара цитат, работает только с английским ¯\_(ツ)_/¯
А я тем временем нашел клиентом какого банка я стану
https://youtu.be/D0rStdHowAg?t=465
DOOMBANK!