Forwarded from Нейросети и Блендер
Один из самых популярных стримеров на платформе Twitch - "xQc"
В последнее время часто делает контент используя разные модели нейросетей, месяц назад он игрался в Wombo и в Dalle Mini (ныне CrAIyon), в Dalle Mini его лица отлично генерировались, для уровня этой сетки "отлично".
У "xQc" основная аудитория дети, а они разносят контент в разы быстрее любой рекламной компании.
В последнее время часто делает контент используя разные модели нейросетей, месяц назад он игрался в Wombo и в Dalle Mini (ныне CrAIyon), в Dalle Mini его лица отлично генерировались, для уровня этой сетки "отлично".
Ты известный, когда попал в датасет крупной сетки
Теперь же стример попробовал MidJourney, и делал генерации без увеличения качества, чтобы не тратить время трансляции.
У СНГ стримеров теперь есть новая идея для создания контента!
В чем особенность этой новости? У "xQc" основная аудитория дети, а они разносят контент в разы быстрее любой рекламной компании.
У них очень много свободного времени и они умеют сильно спамить
Еще я только начал видеть Wombo видео у популярных блогеров по обучению Блендеру, что же будет к концу года в инфополе всего интернета с text2image генерациями? Мне действительно интересно понаблюдать к каким масштабам это все приведет, но скорость развития меня иногда пугает.
Арты - генерация в midjourney❤23🔥5
Forwarded from Градиентное погружение
VQ-Diffusion
Что это такое?
Это модель от microsoft. Смысл этой модели и различие её от обычной диффузии(glide, dalle2, imagen) заключается в том, что она генерирует латентное пространство vqvae, вместо того, чтобы генерировать сразу картинку.
Они заменили unet на трансформер dalle, что позволяет им без проблем генерировать сразу пространство vqvae.
Также они считают текстовые эмбеддинги с помощью клипа, что довольно интересно.
Собрал колаб для этой модели.
гитхаб
пейпер
@gradientdip
Что это такое?
Это модель от microsoft. Смысл этой модели и различие её от обычной диффузии(glide, dalle2, imagen) заключается в том, что она генерирует латентное пространство vqvae, вместо того, чтобы генерировать сразу картинку.
Они заменили unet на трансформер dalle, что позволяет им без проблем генерировать сразу пространство vqvae.
Также они считают текстовые эмбеддинги с помощью клипа, что довольно интересно.
Собрал колаб для этой модели.
гитхаб
пейпер
@gradientdip
🔥15
Не удивлюсь снова увидеть на неприлично дорогих NFT аукционах картины, сгенеренные с помощью модели, которую я разрабатывал )
ну красота же 😻◼️😻
P.S. А, может, поэтому меня не апрувят на binance NFT: ~ с десяток заявок и все равно отказ 🚑🚑🚑 очередной киберпанк?
@shonenkovAI
ну красота же 😻◼️😻
P.S. А, может, поэтому меня не апрувят на binance NFT: ~ с десяток заявок и все равно отказ 🚑🚑🚑 очередной киберпанк?
@shonenkovAI
🔥36❤7💩3
Forwarded from тоже моушн
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
меня как моушн дизайнера печалит что в демо далли можно генерить только статику. но при этом далли отлично умеет в инпейнтинг - дорисовку недостающей части изображения. в этом эксперименте каждую следующую картинку я генерил на основе предыдущей, уменьшая и поворачивая ее. получается такой бесконечный зум аут, в процессе создания которого можно полностью менять наполнение кадра
@тоже моушн
@тоже моушн
🔥85❤19
что-то я давно сам артов не делал 😳 труд пользователей дискорд сильно расслабляет)
но на выходных восстановил наработки по aspect-ratio с динамическим контекстным окном по двум осям и сгенерил примерно с полтысячи всякой природы/сюрреализма/абстракций 1024x1024 px
два вам в ленту ✨
@shonenkovAI
но на выходных восстановил наработки по aspect-ratio с динамическим контекстным окном по двум осям и сгенерил примерно с полтысячи всякой природы/сюрреализма/абстракций 1024x1024 px
два вам в ленту ✨
@shonenkovAI
🔥31❤15