Собрали колабы, где можно поиграться с нейросетками для создания картинок и создать свой собственный нейроарт)
#tech #learning
Ссылки собраны из каналов эйай ньюз, Мишин Лернинг и Denis Sexy IT
🔘 CLIP-guided diffusion — генерация изображений по текстовому описанию с помощью диффузионной модели. Про диффузионные модели мы писали тут — довольно многообещающий подход. Первая картинка к посту сгенерирована этим колабом из текста "Magnificent mountains by Nicholas Roerich".
🔘 Zero-shot PixelArt Style Transfer — перенос стиля изображений и также генерация картинок по текстовому описанию. Вторая картинка к посту — перенос стиля изображений с помощью этого колаба с запросом "Skyrim -> Professional Skyrim Pixel Art"
🔘Генерация изображений с помощью VQGAN + CLIP. Опять генерация, но опять другим методом и опять шикарная =) Третья картинка к посту сгенерирована этим колабом по запросу "matte painting of the shire at dusk;trending on artstation; hyper realistic, ray tracing, fine detail, ultra settings". (картинка домиков хоббитов, если по описанию непонятно =)) Про CLIP, кстати, мы писали пост: что это за зверь и с чем едят. Вот он.
🔘 Стайл-трансфер селфи: из вашего фото сделают каррикатуру, как на четвертом фото к посту. Как художник на Арбате, только без регистрации и смс)
🔘 Еще один стайл трансфер: оформите селфи в стиле эпохи ренессанса. Пятая картинка выше — этот колаб.
🔘 Помните старых добрых кислотных собак (шестое фото к посту)? Несколько лет назад были популярны картинки, на которых в куче мест вырисовывались "лица" песеля. Это делалось с помощью нейросетей. А вот колаб, где самому можно сделать такое, но теперь еще и видео. Пример видео с кислотными собаками можно найти тут.
🔘Колаб для генерации аниме-персонажей по заданным тегам. Пример описания: "blonde_hair red_eyes long_hair blush". На седьмой фотке к посту — еще пример сгенерированного аниме-персонажа по описанию.
🔘Колаб для генерации пейзажей в высоком разрешении. Да, только пейзажей. Но вы только посмотрите на качество картинки! О_о (восьмая фотка к посту)
🔘BabyGAN: генерация фото ребенка по фото родителей. Это забавно) Девятая фотка к посту — пример "ребенка" Анджелины Джоли и Бреда Питта. Кто знает, насколько похож на настоящего?)
🔘Генерация рисунков (drawings) по текстовому описанию. Получается очень забавно, будто правда рисовал ребенок карандашом. Десятое фото к посту — пример рисунка на запрос "Horse eating a cupcake".
Такая подборка сегодня. Больше 10 картинок одновременно в телеграм поместить нельзя, поэтому следующая часть колабов будет в следующий раз😉
И делитесь своим артом в комментариях!
#tech #learning
Ссылки собраны из каналов эйай ньюз, Мишин Лернинг и Denis Sexy IT
🔘 CLIP-guided diffusion — генерация изображений по текстовому описанию с помощью диффузионной модели. Про диффузионные модели мы писали тут — довольно многообещающий подход. Первая картинка к посту сгенерирована этим колабом из текста "Magnificent mountains by Nicholas Roerich".
🔘 Zero-shot PixelArt Style Transfer — перенос стиля изображений и также генерация картинок по текстовому описанию. Вторая картинка к посту — перенос стиля изображений с помощью этого колаба с запросом "Skyrim -> Professional Skyrim Pixel Art"
🔘Генерация изображений с помощью VQGAN + CLIP. Опять генерация, но опять другим методом и опять шикарная =) Третья картинка к посту сгенерирована этим колабом по запросу "matte painting of the shire at dusk;trending on artstation; hyper realistic, ray tracing, fine detail, ultra settings". (картинка домиков хоббитов, если по описанию непонятно =)) Про CLIP, кстати, мы писали пост: что это за зверь и с чем едят. Вот он.
🔘 Стайл-трансфер селфи: из вашего фото сделают каррикатуру, как на четвертом фото к посту. Как художник на Арбате, только без регистрации и смс)
🔘 Еще один стайл трансфер: оформите селфи в стиле эпохи ренессанса. Пятая картинка выше — этот колаб.
🔘 Помните старых добрых кислотных собак (шестое фото к посту)? Несколько лет назад были популярны картинки, на которых в куче мест вырисовывались "лица" песеля. Это делалось с помощью нейросетей. А вот колаб, где самому можно сделать такое, но теперь еще и видео. Пример видео с кислотными собаками можно найти тут.
🔘Колаб для генерации аниме-персонажей по заданным тегам. Пример описания: "blonde_hair red_eyes long_hair blush". На седьмой фотке к посту — еще пример сгенерированного аниме-персонажа по описанию.
🔘Колаб для генерации пейзажей в высоком разрешении. Да, только пейзажей. Но вы только посмотрите на качество картинки! О_о (восьмая фотка к посту)
🔘BabyGAN: генерация фото ребенка по фото родителей. Это забавно) Девятая фотка к посту — пример "ребенка" Анджелины Джоли и Бреда Питта. Кто знает, насколько похож на настоящего?)
🔘Генерация рисунков (drawings) по текстовому описанию. Получается очень забавно, будто правда рисовал ребенок карандашом. Десятое фото к посту — пример рисунка на запрос "Horse eating a cupcake".
Такая подборка сегодня. Больше 10 картинок одновременно в телеграм поместить нельзя, поэтому следующая часть колабов будет в следующий раз😉
И делитесь своим артом в комментариях!
DLStories
Анонс: в понедельник 27.09 в 18:00 МСК в этом телеграм-канале состоится второй выпуск живого подкаста DLStories. Гость этого выпуска — Ирина Федулова, глава исследовательской лаборатории Philips Innovations Labs в России, мой (Тани) текущий тимлид =) Компания…
Напоминаем, что в 18:00 состоится живой подкаст с Ириной!
Во время подкаста, как обычно, можно будет задать вопросы =)
Приходите, всех ждем! (Запись будет)
Во время подкаста, как обычно, можно будет задать вопросы =)
Приходите, всех ждем! (Запись будет)
В связи с техническими трудностями телеграм подкаст будет на YouTube DLSchool. Ссылка появится в течение минуты)
Всем спасибо, кто был на подкасте!
Запись появится через пару дней на всех платформах, ссылки будут в этом канале 🙃
Запись появится через пару дней на всех платформах, ссылки будут в этом канале 🙃
FDA одобрило использование нейросети для помощи в диагностике рака простаты
#tech
Одобрение получила нейросеть, созданная компанией Paige.ai: теперь компания может рекламировать свой продукт для использования в клинических лабораториях.
Чтобы оценить вклад ИИ в диагностику рака простаты, FDA провели эксперимент: 16 сотрудников лаборатории размечали 527 снимков клеток простаты. Среди 527 снимков 171 содержали признаки рака. Каждый сотрудник разметил каждый снимок дважды: сначала без помощи нейросети, затем — с ИИ. Эксперимент показал, что использование Paige Prostate нейросети улучшило детекцию раковых клеток на ~7.3%.
Использование нейросети для детекции рака будет проводиться под контролем врача: после разметки клеток простаты нейросетью врач будет обязан эти результаты проверить и утвердить. Это позволит избежать ложноположительных и ложноотрицательных результатов исследований, и использовать человеческие знания о нюансах болезни, истории болезни пациента и т.д. В некоторым смысле ИИ — это "второе мнение" для врача)
Такой "симбиоз" врачей и ИИ — самый логичный и ожидаемый формат внедрения ИИ в медицину в ближайшем будущем. ИИ не планирует забирать работу врачей — скорее, помогать им и забирать на себя рутинную работу вроде создания автоматической документации, первичной разметки и т.д. Это позволит врачам тратить меньше времени на рутину и обслуживать пациентов быстрее и качественнее.
Рак простаты — второй по распространенности cреди мужского населения США после меланомы (рака кожи). Надеемся, ИИ поможет качественнее диагностировать эту болезнь.
#tech
Одобрение получила нейросеть, созданная компанией Paige.ai: теперь компания может рекламировать свой продукт для использования в клинических лабораториях.
Чтобы оценить вклад ИИ в диагностику рака простаты, FDA провели эксперимент: 16 сотрудников лаборатории размечали 527 снимков клеток простаты. Среди 527 снимков 171 содержали признаки рака. Каждый сотрудник разметил каждый снимок дважды: сначала без помощи нейросети, затем — с ИИ. Эксперимент показал, что использование Paige Prostate нейросети улучшило детекцию раковых клеток на ~7.3%.
Использование нейросети для детекции рака будет проводиться под контролем врача: после разметки клеток простаты нейросетью врач будет обязан эти результаты проверить и утвердить. Это позволит избежать ложноположительных и ложноотрицательных результатов исследований, и использовать человеческие знания о нюансах болезни, истории болезни пациента и т.д. В некоторым смысле ИИ — это "второе мнение" для врача)
Такой "симбиоз" врачей и ИИ — самый логичный и ожидаемый формат внедрения ИИ в медицину в ближайшем будущем. ИИ не планирует забирать работу врачей — скорее, помогать им и забирать на себя рутинную работу вроде создания автоматической документации, первичной разметки и т.д. Это позволит врачам тратить меньше времени на рутину и обслуживать пациентов быстрее и качественнее.
Рак простаты — второй по распространенности cреди мужского населения США после меланомы (рака кожи). Надеемся, ИИ поможет качественнее диагностировать эту болезнь.
Кстати о медицине🙃
Запись подкаста с Ириной Федуловой про AI в медицине и карьеру в DL research уже доступна на всех платформах!
#podcast #ai_med
Ссылки:
Yandex Music
Apple Podcasts
Google Podcasts
Anchor.fm
YouTube (!! тут версия без монтажа)
Если вы смотрели подкаст вживую и вам понравился, буду рада вашим лайкам на Яндексе, Гугле и Apple)
Запись подкаста с Ириной Федуловой про AI в медицине и карьеру в DL research уже доступна на всех платформах!
#podcast #ai_med
Ссылки:
Yandex Music
Apple Podcasts
Google Podcasts
Anchor.fm
YouTube (!! тут версия без монтажа)
Если вы смотрели подкаст вживую и вам понравился, буду рада вашим лайкам на Яндексе, Гугле и Apple)
podcast.xmind
1.5 MB
Материалы к подкасту: майндмап и ссылки, которые упоминались в разговоре:
#learning
Google Scholar Philips AI Research Russia
Сайт лаборатории
Выступление сотрудника Philips Research на ML training по FastMRI Challenge
MindMap по карьере в AI Research (прикреплен в виде файла): Ирина составила очень подробный документ по всем аспектам карьеры, собеседований и особенностях research и кучей полезных ссылок. Файл можно открыть бесплатной версией программы XMind
#learning
Google Scholar Philips AI Research Russia
Сайт лаборатории
Выступление сотрудника Philips Research на ML training по FastMRI Challenge
MindMap по карьере в AI Research (прикреплен в виде файла): Ирина составила очень подробный документ по всем аспектам карьеры, собеседований и особенностях research и кучей полезных ссылок. Файл можно открыть бесплатной версией программы XMind
#промо
Законодатели все активнее вторгаются в сферу цифровой среды и вводят новое регулирование.
💡Например, знали ли вы, что Европейская комиссия уже предложила законопроект о регулировании искусственного интеллекта? А что Правительство РФ продлило и расширило эксперимент по использованию беспилотного транспорта, занимается регулированием беспилотных морских судов, а также порядка использования роботов-курьеров?
➡️ Если вы интересуетесь одной из самых актуальных и бурно развивающихся сфер права, то рекомендуем вам подписаться на канал «Цифровое право», который помогает быть в курсе всех новостей в сфере регулирования искусственного интеллекта, криптоактивов, социальных сетей, персональных данных и многого другого.
Законодатели все активнее вторгаются в сферу цифровой среды и вводят новое регулирование.
💡Например, знали ли вы, что Европейская комиссия уже предложила законопроект о регулировании искусственного интеллекта? А что Правительство РФ продлило и расширило эксперимент по использованию беспилотного транспорта, занимается регулированием беспилотных морских судов, а также порядка использования роботов-курьеров?
➡️ Если вы интересуетесь одной из самых актуальных и бурно развивающихся сфер права, то рекомендуем вам подписаться на канал «Цифровое право», который помогает быть в курсе всех новостей в сфере регулирования искусственного интеллекта, криптоактивов, социальных сетей, персональных данных и многого другого.
Telegram
Цифровое право
#ИИ
И breaking news – Европейская комиссия опубликовала первый в своем роде законопроект о регулировании искусственного интеллекта.
И breaking news – Европейская комиссия опубликовала первый в своем роде законопроект о регулировании искусственного интеллекта.
И опять про AlphaFold
#tech #paper #ai_med
AlphaFold — нейронная сеть от DeepMind, которая умеет находить форму белка по последовательности аминокислот с точностью до размера атома. Нахождение формы белка по аминокислотам — очень важная задача для биологии, с которой учёные боролись более пятидесяти лет; и AlphaFold сделала в ней реальный прорыв. Почему это важная задача и как ее решение поможет человечеству, читайте тут
А здесь мы хотим рассказать о новой нейросети на основе AlphaFold — AlphaFold-Multimer. Оригинальная AlphaFold умеет работать только с одиночными белками, в то время как в организме образуются много многоцепочных белковых комплексов. Они лежат в основе многих биологических процессов, поэтому задача предсказания структуры белковых комплексов не менее важна, чем предсказание одиночных белков.
Модель AlphaFold-Multimer решает как раз эту задачу — умеет предсказывать многоцепочные структуры протеинов.
Это "расширение" оригинальной AlphaFold призвано ещё больше помочь учёным в понимании ролей белков в организме и создании лекарств. Надеемся, что так и выйдет)
Ссылка на статью
#tech #paper #ai_med
AlphaFold — нейронная сеть от DeepMind, которая умеет находить форму белка по последовательности аминокислот с точностью до размера атома. Нахождение формы белка по аминокислотам — очень важная задача для биологии, с которой учёные боролись более пятидесяти лет; и AlphaFold сделала в ней реальный прорыв. Почему это важная задача и как ее решение поможет человечеству, читайте тут
А здесь мы хотим рассказать о новой нейросети на основе AlphaFold — AlphaFold-Multimer. Оригинальная AlphaFold умеет работать только с одиночными белками, в то время как в организме образуются много многоцепочных белковых комплексов. Они лежат в основе многих биологических процессов, поэтому задача предсказания структуры белковых комплексов не менее важна, чем предсказание одиночных белков.
Модель AlphaFold-Multimer решает как раз эту задачу — умеет предсказывать многоцепочные структуры протеинов.
Это "расширение" оригинальной AlphaFold призвано ещё больше помочь учёным в понимании ролей белков в организме и создании лекарств. Надеемся, что так и выйдет)
Ссылка на статью
Сегодня предлагаем вам послушать выпуск подкаста @progulka, посвященный ИИ в медицине
#podcast
В выпуске ребята обсудили:
- Кого и как лечит искусственный интеллект?
- Зачем нужна персонализированная медицина?
- Как алгоритмы могут помочь нам "укрепить" здоровье?
Гости подкаста:
- Иван Дрокин — со-основатель и директор по науке braingarden.ai, со-основатель и директор по исследованиям botkin.ai
- Булат Загидуллин — аспирант университета Хельсинки, интерн в компании Байер.
- Дмитрий Бычков — aспирант университета Хельсинки, специалист по анализу данных в стартапе Kaliber Labs.
Думаю, подкаст сможет еще лучше раскрыть тему ИИ в медицине и показать, насколько это обширная область.
Ссылки:
ApplePodcasts
GooglePodcasts
Spotify
Я.музыка
#podcast
В выпуске ребята обсудили:
- Кого и как лечит искусственный интеллект?
- Зачем нужна персонализированная медицина?
- Как алгоритмы могут помочь нам "укрепить" здоровье?
Гости подкаста:
- Иван Дрокин — со-основатель и директор по науке braingarden.ai, со-основатель и директор по исследованиям botkin.ai
- Булат Загидуллин — аспирант университета Хельсинки, интерн в компании Байер.
- Дмитрий Бычков — aспирант университета Хельсинки, специалист по анализу данных в стартапе Kaliber Labs.
Думаю, подкаст сможет еще лучше раскрыть тему ИИ в медицине и показать, насколько это обширная область.
Ссылки:
ApplePodcasts
GooglePodcasts
Spotify
Я.музыка
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥StyleGAN3 от NVIDIA! Ура!
Помните Alias-Free GAN с офигенно гладкими результатами, о котором я писал ранее? Так вот, исследователи наконец выложили код, и теперь можно пилить свои поделки на этой основе. Не знаю, как у вас, но у меня уже чешутся руки попробовать.
Автор канала @nn_for_science любезно подготовил Colab со StyleGAN3.
Код | Сайт проекта | Колаб
Помните Alias-Free GAN с офигенно гладкими результатами, о котором я писал ранее? Так вот, исследователи наконец выложили код, и теперь можно пилить свои поделки на этой основе. Не знаю, как у вас, но у меня уже чешутся руки попробовать.
Автор канала @nn_for_science любезно подготовил Colab со StyleGAN3.
Код | Сайт проекта | Колаб
#промо
LegalTech - Технологии в праве.
LegalTech - новые тренды и возможности в юридической сфере.
- Является ли переписка в Telegram надлежащим доказательством в суде?
- Какие сведения должна содержать электронная машиночитаемая доверенность?
- Кому принадлежит авторское право на программу, созданную Искусственным интеллектом?
Подписывайся, чтобы узнать, что будет актуальным завтра.
Будущее уже здесь - @LglTech
LegalTech - Технологии в праве.
LegalTech - новые тренды и возможности в юридической сфере.
- Является ли переписка в Telegram надлежащим доказательством в суде?
- Какие сведения должна содержать электронная машиночитаемая доверенность?
- Кому принадлежит авторское право на программу, созданную Искусственным интеллектом?
Подписывайся, чтобы узнать, что будет актуальным завтра.
Будущее уже здесь - @LglTech
С сегодняшнего дня (15 октября) на всех станциях метро Москвы заработала оплата проезда лицом.
#tech
О планах внедрить оплату с помощью распознавания лиц было известно еще с начала года — тестирование системы началось в начале 2021 года. И вот теперь тестирование завершено, и она заработала на полную на всех станциях Мосметро.
Для оплаты при помощи Face Pay нужно зарегистрироваться в мобильном приложении «Метро Москвы», загрузить фотографию лица в анфас при хорошем освещении, привязать транспортную карту «Тройка» и банковскую карту. Пассажиру, подключившему систему, для оплаты нужно подойти к турникету и посмотреть в камеру. После прохода деньги автоматически спишутся с карты.
По словам "Дептранса", у турникета можно не снимать маску и прозрачные очки — достаточно, чтобы всего 40% лица было открыто, и тогда система успешно распознает человека. Также не получится показать камере фото лица: в системе установлена технология Liveness, которая отличает живое лицо от изображённого на фото.
Распознавание лиц — скользкая тема в российских реалиях. Многие переживают, что собранные в метро данные будут передаваться силовикам и использоваться не в благих целях. Конечно, в "Дептрансе" заверяют, что все безопасно: система не оперирует данными, а только "биометрическими ключами" (эмбеддингами), по которым нельзя восстановить личность, плюс собранные данные никуда не передаются. Однако не все разделяют этот оптимизм.
Тинькофф-журнал спросил правозащитников, что они думают насчет безопасности Face Pay. Их мнения и более подробную информацию о сервисе читайте в статье Т-Ж: тык
Дополнительные источники:
Пост "Дептранса" о начале работы Face Pay
Отзыв о работе Face Pay от лица пользователя
Чат-бот Мосметро Александра, у которой можно спросить вопросы про систему Face Pay
#tech
О планах внедрить оплату с помощью распознавания лиц было известно еще с начала года — тестирование системы началось в начале 2021 года. И вот теперь тестирование завершено, и она заработала на полную на всех станциях Мосметро.
Для оплаты при помощи Face Pay нужно зарегистрироваться в мобильном приложении «Метро Москвы», загрузить фотографию лица в анфас при хорошем освещении, привязать транспортную карту «Тройка» и банковскую карту. Пассажиру, подключившему систему, для оплаты нужно подойти к турникету и посмотреть в камеру. После прохода деньги автоматически спишутся с карты.
По словам "Дептранса", у турникета можно не снимать маску и прозрачные очки — достаточно, чтобы всего 40% лица было открыто, и тогда система успешно распознает человека. Также не получится показать камере фото лица: в системе установлена технология Liveness, которая отличает живое лицо от изображённого на фото.
Распознавание лиц — скользкая тема в российских реалиях. Многие переживают, что собранные в метро данные будут передаваться силовикам и использоваться не в благих целях. Конечно, в "Дептрансе" заверяют, что все безопасно: система не оперирует данными, а только "биометрическими ключами" (эмбеддингами), по которым нельзя восстановить личность, плюс собранные данные никуда не передаются. Однако не все разделяют этот оптимизм.
Тинькофф-журнал спросил правозащитников, что они думают насчет безопасности Face Pay. Их мнения и более подробную информацию о сервисе читайте в статье Т-Ж: тык
Дополнительные источники:
Пост "Дептранса" о начале работы Face Pay
Отзыв о работе Face Pay от лица пользователя
Чат-бот Мосметро Александра, у которой можно спросить вопросы про систему Face Pay
ИИ все больше проникает в искусство: Нейросеть восстановила облик картины Пикассо, которая была погребена под другим его произведением.
#tech
Картина "Завтрак слепого" ("The Blind Man's Meal", слева сверху на фото) — одна из важнейших картин Пабло Пикассо периода 1901-1904 годов, также называемого "голубым" периодом художника. Эта картина находится в Метрополитен-музее в Нью-Йорке (the Metropolitan Museum of Art in New York). Недавно ученые обнаружили, что под этой картиной скрывается еще одно произведение Пикассо — изображение обнаженной сидящей девушки. Ученые дали этой картине имя — "Одинокая сидящая обнаженная" ("The Lonesome Crouching Nude")
Картину девушки, поверх которой Пикассо написал "Завтрак слепого", нашли с помощью рентгенофлуоресцентного анализа (X-ray fluorescence) — обычной процедуры, которая давно используется для изучения картин. Однако полученные с помощью этой процедуры изображения картин неидеальны: удается восстановить не все детали, и отсутствует цвет. Как выглядит найденная этим методом картина "Одинокая сидящая обнаженная", показано в левом нижнем углу на фото к посту.
Oxia Palus — стартап из Лондона, который специализируется на восстановлении утраченных произведений искусства. С помощью нейронной сети они "дополнили" восстановленную картину Пикассо штрихами и добавили ей цвета. Что получилось, видно в правой части фото к посту. Получилось очень похоже на стиль Пикассо! Тай Мерфи, специалист по творчеству Пикассо из Лондона, подтверждает, что картина выглядит убедительно, и по цветам похожа на творчество Пикассо "голубого" периода. Конечно, сказал Мерфи, профессионал поймет, что перед ним — ненастоящий Пикассо. Но также добавил, что верит, что ИИ в скором времени достигнет такого совершенства, что отличить его работу от оригинала будет намного сложнее =)
Кроме этой картины Пикассо Oxia Palus помогли восстановить еще несколько произведений:
- The Old Guitarist (также Пикассо)
- Madonna (Леонардо Да Винчи)
На сайте NVIDIA’s GTC Inaugural AI Art Gallery можно почитать, как именно рабоатет алгоритм Oxia Palus: как авторы добиваются реалистичности вида картины и схожести стиля с нужным художником.
Больше работ Oxia Palus можно найти на их сайте.
#tech
Картина "Завтрак слепого" ("The Blind Man's Meal", слева сверху на фото) — одна из важнейших картин Пабло Пикассо периода 1901-1904 годов, также называемого "голубым" периодом художника. Эта картина находится в Метрополитен-музее в Нью-Йорке (the Metropolitan Museum of Art in New York). Недавно ученые обнаружили, что под этой картиной скрывается еще одно произведение Пикассо — изображение обнаженной сидящей девушки. Ученые дали этой картине имя — "Одинокая сидящая обнаженная" ("The Lonesome Crouching Nude")
Картину девушки, поверх которой Пикассо написал "Завтрак слепого", нашли с помощью рентгенофлуоресцентного анализа (X-ray fluorescence) — обычной процедуры, которая давно используется для изучения картин. Однако полученные с помощью этой процедуры изображения картин неидеальны: удается восстановить не все детали, и отсутствует цвет. Как выглядит найденная этим методом картина "Одинокая сидящая обнаженная", показано в левом нижнем углу на фото к посту.
Oxia Palus — стартап из Лондона, который специализируется на восстановлении утраченных произведений искусства. С помощью нейронной сети они "дополнили" восстановленную картину Пикассо штрихами и добавили ей цвета. Что получилось, видно в правой части фото к посту. Получилось очень похоже на стиль Пикассо! Тай Мерфи, специалист по творчеству Пикассо из Лондона, подтверждает, что картина выглядит убедительно, и по цветам похожа на творчество Пикассо "голубого" периода. Конечно, сказал Мерфи, профессионал поймет, что перед ним — ненастоящий Пикассо. Но также добавил, что верит, что ИИ в скором времени достигнет такого совершенства, что отличить его работу от оригинала будет намного сложнее =)
Кроме этой картины Пикассо Oxia Palus помогли восстановить еще несколько произведений:
- The Old Guitarist (также Пикассо)
- Madonna (Леонардо Да Винчи)
На сайте NVIDIA’s GTC Inaugural AI Art Gallery можно почитать, как именно рабоатет алгоритм Oxia Palus: как авторы добиваются реалистичности вида картины и схожести стиля с нужным художником.
Больше работ Oxia Palus можно найти на их сайте.
Ну раз уж мы про искусство: вот еще одна компания, которая специализируется на ИИ для картин: Art Recognition
Art Recognition разрабатывает ИИ для определения подлинности картин. Недавно их нейросеть определила, что знаменитая картина Самсон и Далила (Samson and Delilah, на фото к посту) на самом деле не написана Рубенсом, как это долго считалось (хотя критики и высказывали мнения, что картина написана не Рубенсом). По словам создателей нейросети, "алгоритм выдал 91% уверенность в том, что это произведение искусства — не авторства Рубенса".
Art Recognition предлагает свои услуги тем, кто собирается купить произведение искусства и не уверен в подлинности картины. Цена за проведение ИИ-экспертизы зависит от сложности сбора данных для обучения нейросети под конкретного художника. Обучается нейросеть на фото мазков различных художников и учится отличать стиль мазков одного художника от других. Мазок художника — это что-то вроде его "отпечатка пальца": не бывает двух одинаковых стилей. По словам авторов, на одной картине могут быть тысячи мазков, поэтому обучающих данных чаще всего достаточно, чтобы добиться приемлемой точности алгоритма (что бы ни значило слово "приемлемый"🙃)
А вот как определяют подлинность картин без помощи ИИ.
На самом деле, очень интересно узнать, из чего состоит алгоритм. Может быть, это просто сверточная нейросеть? 🙃
Как считаете, можно ли доверять ИИ в таком деле, как определение подлинности картин?
Art Recognition разрабатывает ИИ для определения подлинности картин. Недавно их нейросеть определила, что знаменитая картина Самсон и Далила (Samson and Delilah, на фото к посту) на самом деле не написана Рубенсом, как это долго считалось (хотя критики и высказывали мнения, что картина написана не Рубенсом). По словам создателей нейросети, "алгоритм выдал 91% уверенность в том, что это произведение искусства — не авторства Рубенса".
Art Recognition предлагает свои услуги тем, кто собирается купить произведение искусства и не уверен в подлинности картины. Цена за проведение ИИ-экспертизы зависит от сложности сбора данных для обучения нейросети под конкретного художника. Обучается нейросеть на фото мазков различных художников и учится отличать стиль мазков одного художника от других. Мазок художника — это что-то вроде его "отпечатка пальца": не бывает двух одинаковых стилей. По словам авторов, на одной картине могут быть тысячи мазков, поэтому обучающих данных чаще всего достаточно, чтобы добиться приемлемой точности алгоритма (что бы ни значило слово "приемлемый"🙃)
А вот как определяют подлинность картин без помощи ИИ.
На самом деле, очень интересно узнать, из чего состоит алгоритм. Может быть, это просто сверточная нейросеть? 🙃
Как считаете, можно ли доверять ИИ в таком деле, как определение подлинности картин?