Forwarded from 🗞 Виз Ньюз (Nikita Rokotyan)
Больше обновление Космографа 🪐
Если вы вдруг не знаете, что такое Космограф — это самый быстрый веб-инструмент для визуализации больших графов, а теперь еще двумерных эмбеддингов (расчитанных, например, UMAP или другим алгоритмом уменьшения размерности).
Итак, в новой версии Космографа теперь можно открывать CSV-файлы с двумерными эмбеддингами ваших данных и делиться вашими визуализациями с другими, отправив им ссылку. Вот, например, 7 тысяч статей The New York Times опубликованных между январем и апрелем 2022.
Помимо этого Космограф теперь показывает подписи ко всем точкам динамически по мере приближения и отдаления. А еще мы добавили отдельную вкладку с гистограммами для каждой числовой колонки из файла данных, и улучшили поиск, что бы можно было искать точки по разным полям из данных и выделять их.
Если вы разрабочик, то модули из Космографа теперь можно интегрировать в ваше веб-приложение (у нас есть пакеты для React и обычного JavaScript).
Но и это еще не все! Мы обновили сайт и добавили туда подробную документацию с примерами, чтобы вам было еще проще использовать Космограф и интегрировать его в ваши собственные инструменты.
https://cosmograph.app — пользуйтесь! Будем рады вашим вопросам и комментариям.
@dataviznews
Если вы вдруг не знаете, что такое Космограф — это самый быстрый веб-инструмент для визуализации больших графов, а теперь еще двумерных эмбеддингов (расчитанных, например, UMAP или другим алгоритмом уменьшения размерности).
Итак, в новой версии Космографа теперь можно открывать CSV-файлы с двумерными эмбеддингами ваших данных и делиться вашими визуализациями с другими, отправив им ссылку. Вот, например, 7 тысяч статей The New York Times опубликованных между январем и апрелем 2022.
Помимо этого Космограф теперь показывает подписи ко всем точкам динамически по мере приближения и отдаления. А еще мы добавили отдельную вкладку с гистограммами для каждой числовой колонки из файла данных, и улучшили поиск, что бы можно было искать точки по разным полям из данных и выделять их.
Если вы разрабочик, то модули из Космографа теперь можно интегрировать в ваше веб-приложение (у нас есть пакеты для React и обычного JavaScript).
Но и это еще не все! Мы обновили сайт и добавили туда подробную документацию с примерами, чтобы вам было еще проще использовать Космограф и интегрировать его в ваши собственные инструменты.
https://cosmograph.app — пользуйтесь! Будем рады вашим вопросам и комментариям.
@dataviznews
🔥3
Forwarded from тоже моушн
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
обработка в стейбле потихоньку подбирается к реалтайму. а виной всему LCM, который лихо ускоряет генерацию без потери качества
Олег Чомп записал мега полезный гайд о том как используя ComfyUI и Touchdesigner обрабатывать любой видео сигнал на лету
я и сам сейчас в работе активно использую патч Олега для комфи, так что рекомендую!
оригинальный пост
гайд на ютуб
lora LCM
патч для Тача
@тоже_моушн
Олег Чомп записал мега полезный гайд о том как используя ComfyUI и Touchdesigner обрабатывать любой видео сигнал на лету
я и сам сейчас в работе активно использую патч Олега для комфи, так что рекомендую!
оригинальный пост
гайд на ютуб
lora LCM
патч для Тача
@тоже_моушн
❤2
Forwarded from Kali Novskaya (Tatiana Shavrina)
🌸Альтернативы OpenAI API🌸
#nlp #про_nlp
Если после последних событий вы задумываетесь о том, не начать ли подбирать запасной вариант помимо chatGPT, GPT-4 от OpenAI, то вот несколько альтернатив.
🟣 Anthropic
Пожалуй, основной конкурент сейчас (ключевая команда — выходцы из OpenAI).
Есть 2 версии модели — Claude Instant и Claude 2, преподносятся как аналоги GPT-3.5 и GPT-4 (одна модель быстрее, вторая — умнее)
Языков заявлено много, основные метрики и безопасность — сравнимо высокие.
Из очевидных плюсов:
— цены дешевле OpenAI
— для большого траффика есть инференс через Amazon Bedrock
Из недостатков — все промты придется мигрировать специальным образом, с упором на XML (так устроено структурирование запросов к моделям).
Документация
🟣 Cohere
Ассистенты Coral и Command на основе RAG (retrieval-augmented generation) — хорошо решает задачи, связанные с извлечением информации, поиском, чтением документов, меньше галлюцинирует. Есть готовые интенты для продолжения чата, написания текстов, суммаризации, поиска.
Есть готовое API, много документации и готовых юз-кейсов.
Но в основном только английский язык.
Документация
🟣 Inflection AI
Основной продукт стартапа — ассистент Pi. Заявленные функции почти такие же как у OpenAI, есть все стандартные ожидаемые функции — персональная поддержка, планирование календаря, креативные задачи, помощь в написании текстов со сложной структурой.
Для получения API надо становиться в waitlist
🟣 Stability AI
Stability AI (Stable Diffusion) в основном продает API моделей генерации изображений и апскейлинга, но совсем недавно к семейству их разработок добавились и языковые модели Stable LM.
Самая последняя разработка — модель Stable Beluga с 70 млрд параметров — пока по API напрямую недоступна, ждем ее добавления в линейку доступных по API.
🟣 Perplexity AI
Готовый API-сервис для оптимизированного быстрого инференса открытых LLM: Mistral 7B, Llama2 13B, Code Llama 34B, Llama2 70B, replit-code-v1.5-3b
Своей модели среди доступных нет.
🟣 Amazon Bedrock (AWS)
Дешево и сердито — подключиться к моделям, уже доступным на AWS. Готовый инференс большого числа моделей, в том числе вышеупомянутых стартапов — а также Llama 2 (Meta), Jurassic (A21 labs), Titan (Amazon research).
Документация
#nlp #про_nlp
Если после последних событий вы задумываетесь о том, не начать ли подбирать запасной вариант помимо chatGPT, GPT-4 от OpenAI, то вот несколько альтернатив.
Пожалуй, основной конкурент сейчас (ключевая команда — выходцы из OpenAI).
Есть 2 версии модели — Claude Instant и Claude 2, преподносятся как аналоги GPT-3.5 и GPT-4 (одна модель быстрее, вторая — умнее)
Языков заявлено много, основные метрики и безопасность — сравнимо высокие.
Из очевидных плюсов:
— цены дешевле OpenAI
— для большого траффика есть инференс через Amazon Bedrock
Из недостатков — все промты придется мигрировать специальным образом, с упором на XML (так устроено структурирование запросов к моделям).
Документация
Ассистенты Coral и Command на основе RAG (retrieval-augmented generation) — хорошо решает задачи, связанные с извлечением информации, поиском, чтением документов, меньше галлюцинирует. Есть готовые интенты для продолжения чата, написания текстов, суммаризации, поиска.
Есть готовое API, много документации и готовых юз-кейсов.
Но в основном только английский язык.
Документация
Основной продукт стартапа — ассистент Pi. Заявленные функции почти такие же как у OpenAI, есть все стандартные ожидаемые функции — персональная поддержка, планирование календаря, креативные задачи, помощь в написании текстов со сложной структурой.
Для получения API надо становиться в waitlist
Stability AI (Stable Diffusion) в основном продает API моделей генерации изображений и апскейлинга, но совсем недавно к семейству их разработок добавились и языковые модели Stable LM.
Самая последняя разработка — модель Stable Beluga с 70 млрд параметров — пока по API напрямую недоступна, ждем ее добавления в линейку доступных по API.
Готовый API-сервис для оптимизированного быстрого инференса открытых LLM: Mistral 7B, Llama2 13B, Code Llama 34B, Llama2 70B, replit-code-v1.5-3b
Своей модели среди доступных нет.
Дешево и сердито — подключиться к моделям, уже доступным на AWS. Готовый инференс большого числа моделей, в том числе вышеупомянутых стартапов — а также Llama 2 (Meta), Jurassic (A21 labs), Titan (Amazon research).
Документация
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1
Forwarded from эйай ньюз
Там Карпатый опять отжигает. Он выпустил часовую лекцию «Интро в большие языковые модели».
Образовательный контент от Карпатого всегда топовый. Нужно смотреть! #ликбез
Часть 1: LLMs
00:00:00 Intro: Large Language Model (LLM) talk
00:00:20 LLM Inference
00:04:17 LLM Training
00:08:58 LLM dreams
00:11:22 How do they work?
00:14:14 Finetuning into an Assistant
00:17:52 Summary so far
00:21:05 Appendix: Comparisons, Labeling docs, RLHF, Synthetic data, Leaderboard
Часть 2: Future of LLMs
00:25:43 LLM Scaling Laws
00:27:43 Tool Use (Browser, Calculator, Interpreter, DALL-E)
00:33:32 Multimodality (Vision, Audio)
00:35:00 Thinking, System 1/2
00:38:02 Self-improvement, LLM AlphaGo
00:40:45 LLM Customization, GPTs store
00:42:15 LLM OS
Часть 3: LLM Security
00:45:43 LLM Security Intro
00:46:14 Jailbreaks
00:51:30 Prompt Injection
00:56:23 Data poisoning
00:58:37 LLM Security conclusions
Слайды
@ai_newz
Образовательный контент от Карпатого всегда топовый. Нужно смотреть! #ликбез
Часть 1: LLMs
00:00:00 Intro: Large Language Model (LLM) talk
00:00:20 LLM Inference
00:04:17 LLM Training
00:08:58 LLM dreams
00:11:22 How do they work?
00:14:14 Finetuning into an Assistant
00:17:52 Summary so far
00:21:05 Appendix: Comparisons, Labeling docs, RLHF, Synthetic data, Leaderboard
Часть 2: Future of LLMs
00:25:43 LLM Scaling Laws
00:27:43 Tool Use (Browser, Calculator, Interpreter, DALL-E)
00:33:32 Multimodality (Vision, Audio)
00:35:00 Thinking, System 1/2
00:38:02 Self-improvement, LLM AlphaGo
00:40:45 LLM Customization, GPTs store
00:42:15 LLM OS
Часть 3: LLM Security
00:45:43 LLM Security Intro
00:46:14 Jailbreaks
00:51:30 Prompt Injection
00:56:23 Data poisoning
00:58:37 LLM Security conclusions
Слайды
@ai_newz
YouTube
[1hr Talk] Intro to Large Language Models
This is a 1 hour general-audience introduction to Large Language Models: the core technical component behind systems like ChatGPT, Claude, and Bard. What they are, where they are headed, comparisons and analogies to present-day operating systems, and some…
👍9
Forwarded from эйай ньюз
🔥Intel зарелизил самую мощную 7B LLM
Модели на сотни миллиардов параметров - это, конечно, хорошо. Но прикольно и на ноутбуке погонять небольшие модели.
Intel в последнее время сдал позиции, и многие их считают андердогом. Так вот теперь Intel включился в большую игру! Они затюнили Mistral 7B (писал о ней тут) и получили СОТУ среди моделей на 7 млрд параметров. И выложили все это добро под лицензией Apache 2.
Для дообучения использовали:
- Supervised Finetuning на SlimOrca, эо примерно 500k ответов, сгенеренных GPT-4;
- DPO (Direct Preference Optimization) тюн на датасете пар, сгенерированных LLaMA-13B vs ChatGPT Gens. Обучали модель препочитать ответы ChatGPT ответам Лламы.
Модель
Код
SlimOrca Dataset
DPO Dataset
@ai_newz
Модели на сотни миллиардов параметров - это, конечно, хорошо. Но прикольно и на ноутбуке погонять небольшие модели.
Intel в последнее время сдал позиции, и многие их считают андердогом. Так вот теперь Intel включился в большую игру! Они затюнили Mistral 7B (писал о ней тут) и получили СОТУ среди моделей на 7 млрд параметров. И выложили все это добро под лицензией Apache 2.
Для дообучения использовали:
- Supervised Finetuning на SlimOrca, эо примерно 500k ответов, сгенеренных GPT-4;
- DPO (Direct Preference Optimization) тюн на датасете пар, сгенерированных LLaMA-13B vs ChatGPT Gens. Обучали модель препочитать ответы ChatGPT ответам Лламы.
Модель
Код
SlimOrca Dataset
DPO Dataset
@ai_newz
❤6
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥Building and Evaluating Advanced RAG Applications
Вышел новый бесплатный курс от deeplearning.ai по сложным техникам
В этом курсе преподаются продвинутые техники работы с LLM, которые помогут вам генерировать хорошие и релевантные ответы и.
deeplearning.ai/short-courses/building-evaluating-advanced-rag/
@ai_machinelearning_big_data
Вышел новый бесплатный курс от deeplearning.ai по сложным техникам
RAG (Retrieval Augmented Generation).🦾В этом курсе преподаются продвинутые техники работы с LLM, которые помогут вам генерировать хорошие и релевантные ответы и.
deeplearning.ai/short-courses/building-evaluating-advanced-rag/
@ai_machinelearning_big_data
❤2👍1
Forwarded from AI для Всех (Artemii)
Llamafile от Mozilla: портативный ИИ на флешке
Теперь почти любое устройство можно превратить в оффлайн персонального собеседника за секунды, благодаря Llamafile от Mozilla!
📌 Что такое Llamafile?
Llamafile - это опенсорс продукт от Mozilla, который позволяет распространять и запускать большие языковые модели (LLMs) с помощью одного файла. Это означает, что вы можете "поселить" умную Ламу на флешку или ноутбук.
💡 Особенности Llamafile:
1. Совместимость с различными архитектурами и ОС: Llamafile работает на множестве CPU архитектур и на всех основных операционных системах, включая macOS, Windows и Linux
2. Интеграция с разными моделями ИИ: можно загрузить любые модели, например Mistral-7B-Instruct или WizardCoder-Python-13B, и использовать их в качестве серверных или локальных бинарных файлов
3. Поддержка GPU: На Apple Silicon и Linux, Llamafile поддерживает GPU, что позволяет ускорить обработку данных и улучшить производительность.
4. Нормальная лицензия: Проект llamafile лицензирован под Apache 2.0
🌍 Выводы:
Llamafile от Mozilla открывает новые горизонты для ИИ-разработчиков и пользователей. С Llamafile, ваше устройство становится не просто гаджетом, а интеллектуальным помощником, который всегда с вами (даже в самолете)!
Блог-пост
GitHub
(Напоминаю что сегодня ровно год с выхода ChatGPT, а у нас уже есть версия для флешки🤔 )
Теперь почти любое устройство можно превратить в оффлайн персонального собеседника за секунды, благодаря Llamafile от Mozilla!
📌 Что такое Llamafile?
Llamafile - это опенсорс продукт от Mozilla, который позволяет распространять и запускать большие языковые модели (LLMs) с помощью одного файла. Это означает, что вы можете "поселить" умную Ламу на флешку или ноутбук.
💡 Особенности Llamafile:
1. Совместимость с различными архитектурами и ОС: Llamafile работает на множестве CPU архитектур и на всех основных операционных системах, включая macOS, Windows и Linux
2. Интеграция с разными моделями ИИ: можно загрузить любые модели, например Mistral-7B-Instruct или WizardCoder-Python-13B, и использовать их в качестве серверных или локальных бинарных файлов
3. Поддержка GPU: На Apple Silicon и Linux, Llamafile поддерживает GPU, что позволяет ускорить обработку данных и улучшить производительность.
4. Нормальная лицензия: Проект llamafile лицензирован под Apache 2.0
🌍 Выводы:
Llamafile от Mozilla открывает новые горизонты для ИИ-разработчиков и пользователей. С Llamafile, ваше устройство становится не просто гаджетом, а интеллектуальным помощником, который всегда с вами (даже в самолете)!
Блог-пост
GitHub
(Напоминаю что сегодня ровно год с выхода ChatGPT, а у нас уже есть версия для флешки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8💯2
https://huggingface.co/stabilityai/sd-turbo
SD-Turbo is a fast generative text-to-image model that can synthesize photorealistic images from a text prompt in a single network evaluation. We release SD-Turbo as a research artifact, and to study small, distilled text-to-image models. For increased quality and prompt understanding, we recommend SDXL-Turbo.
SD-Turbo is a fast generative text-to-image model that can synthesize photorealistic images from a text prompt in a single network evaluation. We release SD-Turbo as a research artifact, and to study small, distilled text-to-image models. For increased quality and prompt understanding, we recommend SDXL-Turbo.
SDXL-Turbo is a fast generative text-to-image model that can synthesize photorealistic images from a text prompt in a single network evaluation. A real-time demo is available here: http://clipdrop.co/stable-diffusion-turbo
https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo
https://static1.squarespace.com/static/6213c340453c3f502425776e/t/65663480a92fba51d0e1023f/1701197769659/adversarial_diffusion_distillation.pdf
https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo
https://static1.squarespace.com/static/6213c340453c3f502425776e/t/65663480a92fba51d0e1023f/1701197769659/adversarial_diffusion_distillation.pdf
Forwarded from gonzo-обзоры ML статей
Gemini announced!
Looks like the most capable GPT competitor with better multimodal capabilities.
Site: https://deepmind.google/technologies/gemini/#introduction
Blog: https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/
Technical report: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_1_report.pdf
Looks like the most capable GPT competitor with better multimodal capabilities.
Site: https://deepmind.google/technologies/gemini/#introduction
Blog: https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/
Technical report: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_1_report.pdf
Google DeepMind
Gemini
Gemini 2.5 is our most intelligent AI model, capable of reasoning through its thoughts before responding, resulting in enhanced performance and improved accuracy.
Thrilled to announce Pearl, Production-ready Reinforcement Learning (RL) AI Agent Library, now open-source! Crafted by the Applied RL team, AI at Meta.
GitHub: https://lnkd.in/g7mCQRHm
Paper: https://lnkd.in/gPhWeJh4
Website: pearlagent.github.io
GitHub: https://lnkd.in/g7mCQRHm
Paper: https://lnkd.in/gPhWeJh4
Website: pearlagent.github.io
lnkd.in
LinkedIn
This link will take you to a page that’s not on LinkedIn
🔥2
A platform for Reasoning systems (Reinforcement Learning, Contextual Bandits, etc.)
https://ai.meta.com/tools/reagent/
https://github.com/facebookresearch/ReAgent
https://ai.meta.com/tools/reagent/
https://github.com/facebookresearch/ReAgent
Meta
ReAgent
ReAgent is a platform for Large-Scale Reasoning systems (Reinforcement Learning, Contextual Bandits).
Forwarded from Агенты ИИ | AGI_and_RL
Еще фреймворк для тулов и вызовов функций. Заявляют, что быстрее и эффективнее чем через ReAct.
Сейчас работает с OpenAI, подвязка LLama в роадмэпе.
LLMCompiler: An LLM Compiler for Parallel Function Calling
https://arxiv.org/abs/2312.04511
https://github.com/squeezeailab/llmcompiler
Сейчас работает с OpenAI, подвязка LLama в роадмэпе.
LLMCompiler: An LLM Compiler for Parallel Function Calling
https://arxiv.org/abs/2312.04511
https://github.com/squeezeailab/llmcompiler
Forwarded from AI для Всех (Artemii)
YouTube
Digital Life Project: Autonomous 3D Characters with Social Intelligence
Homepage: https://digital-life-project.com/
Abstract: In this work, we present Digital Life Project, a framework utilizing language as the universal medium to build autonomous 3D characters, who are capable of engaging in social interactions and expressing…
Abstract: In this work, we present Digital Life Project, a framework utilizing language as the universal medium to build autonomous 3D characters, who are capable of engaging in social interactions and expressing…
Китайские ученые запустили полностью автономных виртуальных персон-агентов
This is beyond insanity🙃
берём LLM, прикручиваем к ней api calls - actions, крафтим персону - system prompt, картинку - сначала текстуры, потом уже экшенами управляем маникеном. Получаем полностью автономного ИИ способного управлять виртуальным миром.
Есть шанс что первых 100% автономных роботов мы увидим сразу после Рождества. Как раз у людей появится возможность время дома провести.
Проект
This is beyond insanity🙃
берём LLM, прикручиваем к ней api calls - actions, крафтим персону - system prompt, картинку - сначала текстуры, потом уже экшенами управляем маникеном. Получаем полностью автономного ИИ способного управлять виртуальным миром.
Есть шанс что первых 100% автономных роботов мы увидим сразу после Рождества. Как раз у людей появится возможность время дома провести.
Проект
Forwarded from gonzo-обзоры ML статей
Продолжаем линию маленьких моделей, Microsoft анонсировал phi-2
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/phi-2-the-surprising-power-of-small-language-models/
We are now releasing Phi-2, a 2.7 billion-parameter language model that demonstrates outstanding reasoning and language understanding capabilities, showcasing state-of-the-art performance among base language models with less than 13 billion parameters. On complex benchmarks Phi-2 matches or outperforms models up to 25x larger, thanks to new innovations in model scaling and training data curation.
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/phi-2-the-surprising-power-of-small-language-models/
We are now releasing Phi-2, a 2.7 billion-parameter language model that demonstrates outstanding reasoning and language understanding capabilities, showcasing state-of-the-art performance among base language models with less than 13 billion parameters. On complex benchmarks Phi-2 matches or outperforms models up to 25x larger, thanks to new innovations in model scaling and training data curation.
Microsoft Research
Phi-2: The surprising power of small language models
Phi-2 is now accessible on the Azure model catalog. Its compact size and new innovations in model scaling and training data curation make it ideal for exploration around mechanistic interpretability, safety improvements, and fine-tuning experimentation on…
❤1👍1🔥1
Forwarded from Derp Learning
А вот такое мы любим.
X-adapter для подключения controlnet, lora от 1.5 к сдо хле
Код
За наводку спасибо a s
@derplearning
X-adapter для подключения controlnet, lora от 1.5 к сд
Код
За наводку спасибо a s
@derplearning
Forwarded from Derp Learning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
MLC LLM - универсальный кросплатформенный GPU-accelerated фреймворк для LLM
Да, 7b модели можно спокойно крутить на телефоне.
git
blog
ios app
android app
desktop (win/linux/mac)
in-browser
@derplearning
Да, 7b модели можно спокойно крутить на телефоне.
git
blog
ios app
android app
desktop (win/linux/mac)
in-browser
@derplearning
Forwarded from • Dmitry Legchikov
Классный визуализатор внутренностей больших языковых моделей (LLM).
Если решили разобраться в LLM или повторить основы перед собеседованием - такие инструменты must have.
Можно наглядно отследить процесс от подачи токенов до генерации выходного текста.
Где какие матрицы умножаются, что творится внутри Attention, вплоть до умножения каждой ячейки.
На сайте доступно несколько моделей:
nano-gpt (85,584 параметра), GPT-2 (small), GPT-2 (XL), GPT-3.
Еще есть крутое видео от Андрея Карпатого, где он с нуля пишет nano-gpt на чистом питоне.
На русском языке, на мой взгляд лучше объяснение Attention механизма от @seeallochnaya в этом видео.
Если решили разобраться в LLM или повторить основы перед собеседованием - такие инструменты must have.
Можно наглядно отследить процесс от подачи токенов до генерации выходного текста.
Где какие матрицы умножаются, что творится внутри Attention, вплоть до умножения каждой ячейки.
На сайте доступно несколько моделей:
nano-gpt (85,584 параметра), GPT-2 (small), GPT-2 (XL), GPT-3.
Еще есть крутое видео от Андрея Карпатого, где он с нуля пишет nano-gpt на чистом питоне.
На русском языке, на мой взгляд лучше объяснение Attention механизма от @seeallochnaya в этом видео.
bbycroft.net
LLM Visualization
A 3D animated visualization of an LLM with a walkthrough.
😁3👍1
Forwarded from Stable Diffusion | Text2img
Очередной (🙊) релиз от компании StabilityAI. На этот раз - генератор 3D-объектов из картинки.
Релиз основан на базе другого генератора - Zero123. Чекпоинт дообучен на датасете из 800.000 3D объектов. По сути ничего нового, конечно, просто хорошая база NERF и качественный набор исходников. Поставить на локальный ПК это можно уже сейчас, но Стабильные (как всегда) просят от 24 гигабайт VRAM для его нормальной работы.
Блог о релизе — https://stability.ai/news/stable-zero123-3d-generation
Веса и инструкция по запуску — https://huggingface.co/stabilityai/stable-zero123
Обсудить / пообщаться
Наш чат @text2image
Релиз основан на базе другого генератора - Zero123. Чекпоинт дообучен на датасете из 800.000 3D объектов. По сути ничего нового, конечно, просто хорошая база NERF и качественный набор исходников. Поставить на локальный ПК это можно уже сейчас, но Стабильные (как всегда) просят от 24 гигабайт VRAM для его нормальной работы.
Блог о релизе — https://stability.ai/news/stable-zero123-3d-generation
Веса и инструкция по запуску — https://huggingface.co/stabilityai/stable-zero123
Обсудить / пообщаться
Наш чат @text2image