Вакансия от наших друзей SoftwareOne на позицию .Net Backend разработчика
• Знание языка С#
• Знание ASP.NET & ASP.NET Core и MVC
• Знания и опыт использования языка SQL
• Опыт работы с Microsoft Bot Framework
• Опыт использования сервисов Azure/AWS/GCP
• Опыт работы с реляционными базами данных SQL и NoSQL, включая Microsoft SQL Server, Mongo DB, Cosmos DB
С вопросами обращаться к @MaximEremin
• Знание языка С#
• Знание ASP.NET & ASP.NET Core и MVC
• Знания и опыт использования языка SQL
• Опыт работы с Microsoft Bot Framework
• Опыт использования сервисов Azure/AWS/GCP
• Опыт работы с реляционными базами данных SQL и NoSQL, включая Microsoft SQL Server, Mongo DB, Cosmos DB
С вопросами обращаться к @MaximEremin
Тут на днях выкатили веб интерфейс для Stylegan-Nada, можно потрогать в онлайне. Работает достаточно быстро, но иногда может и тупить. На изображении наш ректор со всеми поддерживаемыми стилями
Пожмякать тут: https://replicate.ai/rinongal/stylegan-nada
Ежели будет тупить, а вам не лень пердолиться с колабом, то вот ссылка
Если получится что-то годное, делитесь в чатик
📑 Paper | 💻 Code
Пожмякать тут: https://replicate.ai/rinongal/stylegan-nada
Ежели будет тупить, а вам не лень пердолиться с колабом, то вот ссылка
Если получится что-то годное, делитесь в чатик
📑 Paper | 💻 Code
Художники на Новом Арбате под угрозой! Вышла очередная нейронка которая пытается рисовать карикатуры
Работает достаточно долго и на основе StyleGan2, но если есть терпение то можно и подождать.
Пожмякать можно тут - https://replicate.ai/wonjongg/stylecarigan
Годные картинки кидайте в чатик
📑 Paper | 💻 Code
Работает достаточно долго и на основе StyleGan2, но если есть терпение то можно и подождать.
Пожмякать можно тут - https://replicate.ai/wonjongg/stylecarigan
Годные картинки кидайте в чатик
📑 Paper | 💻 Code
Этим летом вышла нейронка для повышения качества изображений - Real-ESRGAN. Как пишут авторы, для обучения они использовали не только живые изображения но так же и синтетические изображения при обучении.
Она конечно не расшакаливает изображения, но удаляет шумы и повышает разрешения и четкость на порядок.
На примере оригинальное изображение зайки 470x470 и после обработки Real-ESRGAN, шумы удалены, а разрешение повысилось до 1600.
📑 Paper | 💻 Code | 🤖 Colab
Она конечно не расшакаливает изображения, но удаляет шумы и повышает разрешения и четкость на порядок.
На примере оригинальное изображение зайки 470x470 и после обработки Real-ESRGAN, шумы удалены, а разрешение повысилось до 1600.
📑 Paper | 💻 Code | 🤖 Colab
Результат с Покемонами от @xrptrtm, смотивировал меня сделать репозиторий на GitHub. Постарался как можно подробнее описать шаги для запуска.
В качестве пример использовал трейлер "Akira" (1987) в 360px и апгрейднул до QHD (2560x1440). Все видео (2м 4сек) обрабатывалось около 30 минут на 2070s.
Пилим стартап по улучшению старых аниме?
В качестве пример использовал трейлер "Akira" (1987) в 360px и апгрейднул до QHD (2560x1440). Все видео (2м 4сек) обрабатывалось около 30 минут на 2070s.
Пилим стартап по улучшению старых аниме?
GitHub
GitHub - lambdamai/anime-quality-improver: Построено на базе Real-ESRGAN. Улучшает качество изображения аниме в разы
Построено на базе Real-ESRGAN. Улучшает качество изображения аниме в разы - lambdamai/anime-quality-improver
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Наверняка вас бесил Zoom когда он криво отделял вас от фона или внезапно часть вас пропадала?
В августе вышла статья - Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance. И пару неделей назад полный релиз на GitHub.
Нейронка может отделять человека от фона в разрешение 4К с частотой 76 кадров/сек или HD с 108 кадров/сек на Nvidia GTX 1080Ti. В отличие от других нейронок которые кадр за кадром пытаются отделить человека от фона, этот метод использует рекуррентную архитектуру, что позволило использовать временную информацию в видео. За счет этого качество видео улучшается в разы.
📑 Paper | 💻 Code | 🤖 Colab
В августе вышла статья - Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance. И пару неделей назад полный релиз на GitHub.
Нейронка может отделять человека от фона в разрешение 4К с частотой 76 кадров/сек или HD с 108 кадров/сек на Nvidia GTX 1080Ti. В отличие от других нейронок которые кадр за кадром пытаются отделить человека от фона, этот метод использует рекуррентную архитектуру, что позволило использовать временную информацию в видео. За счет этого качество видео улучшается в разы.
📑 Paper | 💻 Code | 🤖 Colab
Keypoint Communities
Оч клевая тулза, которая за один проход обнаруживает более 100 ключевых точек на людях или объектах.
Эксперименты показывают, что метод превосходит все предыдущие оценки позы человека. Метод находит детальные аннотации ключевых точек на лице, руках и ногах, всего 133 ключевые точки.
📑 Paper | 💻 Code
Оч клевая тулза, которая за один проход обнаруживает более 100 ключевых точек на людях или объектах.
Эксперименты показывают, что метод превосходит все предыдущие оценки позы человека. Метод находит детальные аннотации ключевых точек на лице, руках и ногах, всего 133 ключевые точки.
📑 Paper | 💻 Code
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ради этого я и пошел на 8 институт
Forwarded from IT-Центр МАИ
Кафедра 806 Института №8 «Информационные технологии и прикладная математика» и IT-Центр МАИ организуют ЛЕКЦИЮ-КИНОВЕЧЕР "Эволюция алгоритмов компьютерной графики на примере короткометражных мультфильмов студии Pixar".
🗣Спикером выступит Вадим Кондаратцев - руководитель магистерской программы VR/AR & AI, преподаватель кафедры 806, R&D Engineer PHYGITALISM.
На встрече поговорим об основных вехах развития компьютерной графики на примере короткометражных мультфильмов студии Pixar и Disney. Вы узнаете про то, что такое эффективная симуляция волос и тканей, как глубокое обучение используется при создании современных 3D мультфильмов, чему нужно учиться, чтобы самому работать в этой сфере и многое другое.
📆Когда: Вторник 12 октября 16:15
📍Где: Большой зал приемной комиссии (3 этаж ГУК, сторона А)
Приходи сам и приводи друзей!
🗣Спикером выступит Вадим Кондаратцев - руководитель магистерской программы VR/AR & AI, преподаватель кафедры 806, R&D Engineer PHYGITALISM.
На встрече поговорим об основных вехах развития компьютерной графики на примере короткометражных мультфильмов студии Pixar и Disney. Вы узнаете про то, что такое эффективная симуляция волос и тканей, как глубокое обучение используется при создании современных 3D мультфильмов, чему нужно учиться, чтобы самому работать в этой сфере и многое другое.
📆Когда: Вторник 12 октября 16:15
📍Где: Большой зал приемной комиссии (3 этаж ГУК, сторона А)
Приходи сам и приводи друзей!