ИИ бурно растёт, но главное — не мощность, а умение применять его к реальным задачам.

Главная проблема сейчас — превращать свои идеи в работающий контент и продукты.

На примете есть канал Сергея Булаева о том, как перестать терять ценные мысли и создавать из них настоящие AI-сервисы.

Он никогда не был программистом, но за пару месяцев создал прототип Флэшбэки и уже превратил его в AI-стартап, оцениваемый в миллионы долларов (не кликбейт).

Сергей — основатель Купи Батон, стоял у истоков Lifehacker, жил на острове Самуи, а сейчас переехал во Флориду, чтобы развивать свой AI-стартап и открыто делиться рабочими подходами.

На канале много практического опыта, где Сергей показывает, как за пару часов сделать сервис или бота, который действительно работает.

• Вот, например сделал приложение, чтобы помочь сыну с уроками (два дня), сервис Огненные истории (три часа) или Yakker — транскрайбер текстов песен и речи (меньше часа).

• Размышления о том, как скоро наступит новая эпоха ИИ и что делать, когда люди окажутся не нужны.

• Ещё много интересных видео с переводами, гайдов, экспериментов с LLM моделями, зеро кодингом и постоянными AI-агентами.

Всё это на практике без скучных теорий, подписывайтесь!

Очень симпатичное демо Flux Kontext, как переодеватора текстур на Freepik-e.

И хотя это можно сделать не только во Фрипике, но и просто в любом доступе к Flux Kontext и, думаю, даже в chatGPT Image-1, меня зацепил тот факт, как быстро и далеко мы ушли от бога традиционного 3Д вот в таких несложных задачах.
И все мои дурацкие шутки, про композеров, сидящих в темных комнатах в наушниках с шумодавом и орущих в монитор: "фон замени, текстуру поменяй, свет прибери", становятся не шутками, а демками на основе текстовых промптов.

Куда катится мир?

@cgevent

Берете свой дизайн из Фигмы и идете вот сюда:

https://replit.com/import/figma

Replit сделает полнофункциональный апп, взяв за основу дизайн из Фигмы.
Пишут, что у них там по дороге еще Built-in security scanning & secrets management, чтобы вайбкодерам было не так страшно..

Куда катится мир?

@cgevent

Ну, за Gaussian Splatting!

История ходит по кругу. Наигрались с этими полупрозрачными эллипсами, пора и честь знать и вернуться к старым добрым треугольникам.

Встречайте: Triangle Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

И это не китайския студенты, это DeepMind, Оксфорд и прочие взрослыя мальчики. И 2 400 кадров в секунду

Triangle Splatting позволяет добиться высококачественного синтеза новых ракурсов и быстрого рендеринга (также как и Gaussian Splatting), но представляя сцены с помощью треугольников. В отличие от этого, присущая гауссовым примитивам мягкость часто приводит к размытию и потере мелких деталей, (см пример под скамейкой или у двери в комнату), в то время как Triangle Splatting сохраняет резкие края и точно передает мелкие детали.

Для гиков (для нормальных ниже): В области компьютерной графики произошла революция благодаря таким моделям, как Neural Radiance Fields и 3D Gaussian Splatting, которые вытеснили треугольники с позиции доминирующего представления в фотограмметрии. В этой статье мы выступаем за возвращение треугольников. Мы разработали дифференцируемый рендер, который напрямую оптимизирует треугольники с помощью сквозных градиентов. Мы достигаем этого путем рендеринга каждого треугольника в виде дифференцируемых сплатов, сочетая эффективность треугольников с адаптивной плотностью представлений, основанных на независимых примитивах. По сравнению с популярными 2D- и 3D-методами гауссовых сплатов, наш подход обеспечивает более высокую визуальную точность, быструю сходимость и повышенную пропускную способность рендеринга.
Треугольники просты, совместимы со стандартными графическими стеками и аппаратным обеспечением GPU и очень эффективны: для сцены "Сад" мы достигли более 2 400 кадров в секунду при разрешении 1280×720, используя готовый mesh-рендерер. Эти результаты подчеркивают эффективность и действенность представлений на основе треугольников для высококачественного синтеза новых видов. Треугольники приближают нас к оптимизации на основе сетки, объединяя классическую компьютерную графику с современными дифференцируемыми фреймворками рендеринга.

Мне кажется ребята дали вторую жизнь пиксаровским микрополигонам: Для рендеринга изображения мы накапливаем вклад всех проецируемых треугольников, используя альфа-смешивание в порядке глубины от переднего к заднему краю. Поскольку все шаги дифференцируемы, мы можем оптимизировать параметры треугольников с помощью градиентного обучения.

Также любопытно посмотреть, как это будет совместимо с UE и Nanite.

Ведь они напрямую пишут:

Triangle Splatting объединяет дифференцируемую оптимизацию сцены с традиционными графическими конвейерами. Треугольный набор совместим с любым mesh-based рендерером, что обеспечивает бесшовную интеграцию в традиционные графические конвейеры. В игровом движке мы рендерим с частотой 2400+ FPS при разрешении 1280×720 на RTX4090.

Фотограмметрия сделала круг и вернулась к истокам.

Код?
Апажалста: https://github.com/trianglesplatting/triangle-splatting

@cgevent

Нуар-нейропрожарка

Подписчик Тимур прислал свой любопытный эксперимент. Клипов мы уже насмотрелись, пора пойти в арт-хаус трейлер будущего видео комикса

Итак:
Идея создать что-то в нуар стиле родилась как-то сама собой, когда я пару месяцев назад начал пробовать работать с генерацией видео.
Как-то еще ранее в течение года я игрался с миджорни, увлекся генерацией реалистичной черно-белой фотографией. Поэтому создавая стартовые кадры для видео по инерции сделал их черно-белыми, а потом сформировался окончательный формат: черно-белый нуарный видео комикс, так я это называю. Я начал создавать картинки в миджорни именно в комиксовой рисовке, выдерживая атмосферу - все, что связанно с нуаром: дождь, глубокие тени и другие элементы.
Пробуя разные сервисы по генерации (оригинальные или агрегаторы) насоздавал несколько роликов и решил сделать из них трейлер будущего видео комикса. Главное для меня было передать атмосферу и создать интригу. Меньше внимания уделял качеству видео картинки.

Так как я пробовал разные сервисы, мне хватало их бесплатных генераций: стартовых пакетов либо ежедневных бесплатных генераций. В итоге я попробовал много сервисов: Kling, Hailuo, Wan, Krea, Videomaker. Иногда я использовал их для генерации картинок, но в основном для этого использовал миджорни. Это не было самоцелью, но получилось, что за видеогенерации я не платил, оплатил лишь миджорни (30 USD).

Музыку я не генерил, использовал трек любимой группы Apocalyprica (первая часть), во второй части видео звучит звуковая дорожка из трейлера к фильму Прибытие (Arrival, 2016).

Для монтажа использовал бесплатную версию VN. Формат выбрал вертикальный 9:16, чтобы удобно смотреть на телефоне, ибо выкладываю свои видео на канале в инстаграм.

Интересно узнать отзывы, получилось ли передать атмосферу. Захотелось ли посмотреть сам фильм. Первая часть уже почти закончена.

@cgevent

Midjourney приоткрывает веки и делает вид, что запускает видеомодель.

Я что-то пока совсем не впечатлен птерокотиком.

Если у вас есть акк на Midjourney, вы можете поучаствовать в их локальной видео-арене и помочь им дотренировать Midjourney Video, ссылка тут:
https://www.midjourney.com/rank-video

Сама новость тут:
https://www.midjourney.com/updates/video-rating-party-1

@cgevent